面向企业的 ChatGPT 究极手册：第一章到第二章-阿里云开发者社区

第一章：从 GPT-1 到 ChatGPT-4：朝向生成式 AI 的演进

介绍

在本章中，我们追溯了生成式预训练变压器（GPT）的发展，从 GPT-1 和 GPT-2 的开始，到最近的版本，如 ChatGPT 和 GPT-4。

我们从 2018/19 年的早期 GPT 模型开始，为 GPT-3 奠定了基础，这使得它在 2020 年首次生成了类似人类的文本，得益于其规模和能力。

然后，我们讨论了 InstructGPT，该产品于 2022 年初推出。这是 GPT-3 的一个变种，经过大型指令数据集的微调，扩展了 GPT 领域中各种基于文本的任务的执行。然后我们继续讨论 ChatGPT，这是对话 AI 领域的突破，于 2022 年 11 月推出时立即成为最成功的 AI 应用程序。

我们随后关注 GPT-4 及其聊天对应物 ChatGPT-4。该模型展示了一定程度的人工通用智能（AGI）能力，如学习和适应、高级推理、创造力和创新。2022 年 3 月，随着 GPT-4 的发布，一套初始插件被引入以增强其功能。在随后的几个月里，新的插件被添加，扩展了其生成式 AI 能力的范围。到同年 6 月，该模型的潜力通过访问外部应用程序（工具）进一步扩展。随后，这些模型被整合到企业软件中，强调了它们对业务应用的变革性影响。

我们通过首先深入探讨 ChatGPT 企业来结束本章，该产品于 2023 年 8 月推出，是 OpenAI 专为满足企业部门的特定需求和关注点而设计的。随后，我们将审查 ChatGPT 在 2023 年 9 月引入的本地语音和图像处理能力，这是一项重大进步，丰富了用户交互，并突显了其作为综合生成式 AI 工具的多功能性。最后，我们将重点介绍 GPT-4 Turbo 于 2023 年 11 月的显著进展，以及 AI 助手和可定制的 GPT 的出现，它们正在重塑 AI 应用和企业解决方案的格局。

图 1.1 提供了迄今为止 GPT 模型的简要概述：

图 1.1： GPT 模型的演变

结构

在本章中，将涵盖以下主题：

GPT 的早期版本
GPT-3
InstructGPT
ChatGPT
GPT-4
ChatGPT-4 插件
访问外部工具
整合到企业软件中
ChatGPT 企业
ChatGPT 本地多模态
GPT-4 Turbo，助手和 GPTs

GPT 的早期版本：AI 语言处理的发展历程

语言模型是人工智能（AI）中的一项突破性创新。它们是设计用于理解、生成和与人类语言交互的 AI 系统，其实力根植于一种称为变压器的特殊深度学习¹架构，该架构于 2017 年引入。变压器采用独特的注意机制，使其能够在生成输出句子时辨别输入句子中单词的相关性。

借助这一开创性方法，OpenAI 最初作为美国的非营利人工智能研究实验室²成立，于 2018 年推出了第一个拥有 1.17 亿参数的生成式预训练变压器（GPT-1）³。GPT-1 模型采用了变压器架构的简化左到右版本，使其能够根据前面单词的上下文生成文本序列中的下一个单词。

在整个训练过程中，该模型致力于预测句子中的下一个单词，给定先前单词的特定回顾窗口和它们对新单词的重要程度。它将这一预测与其数据集中 7000 本书（BooksCorpus）的参考文本中的实际下一个单词进行比较，每当发现差异时就会对其内部机制进行调整。当预测准确时，就不需要进行调整。选择 BooksCorpus 部分是因为连续文本的长段落有助于模型学习处理长距离依赖关系。

GPT-1 在文本分类、自然语言推理、问题回答、常识推理和语义相似性等任务方面取得了显著的改进。

在 GPT-1 取得成功之后，OpenAI 通过在 2019 年推出 GPT-2 来建立其成就。这第二次迭代在参数数量上实现了显著的提升，从 GPT-1 的 1.17 亿增加到 15 亿。此外，GPT-2 利用了 800 万个网页或 40GB 的文本的更大训练数据集，比 GPT-1 的训练数据集大了十多倍。

GPT-2 在零-shot 学习和文本生成方面相对于 GPT-1 引入了显著的改进。该模型可以基于任何给定的输入创建高质量的合成文本，无缝地适应风格和内容，允许用户选择的主题上进行连贯和逼真的文本延续。GPT-2 在翻译和摘要等其他文本生成任务以及问题回答和阅读理解等文本理解任务方面也优于 GPT-1。

GPT-3：AI 中先进的自然语言处理的开拓者

GPT-3 是由 OpenAI 于 2020 年推出的生成式预训练变压器的第三次迭代，展示了模型规模的巨大增加，最大变体拥有 1750 亿个参数。这使其成为当时最大的语言模型。

值得注意的是，GPT-3 是在 3000 亿个标记或 570GB 的文本上进行训练的，包括大约 60 亿个爬取的网络文档的 CommonCrawl，大约 4500 万个网页的 WebText2，维基百科和大量的公共领域书籍。这一重大规模扩展导致捕捉到更复杂的语言模式，并赋予 GPT-3 更优越的文本生成和理解能力，使其成为 GPT-2 的一个进化飞跃。

GPT-3 以其先进的 few-shot 和 one-shot 学习能力脱颖而出。因此，GPT-3 能够基于有限的示例，在只有少数或甚至只有一个输入-输出示例的情况下，在新任务上表现良好，而无需在大型领域特定数据集上进行明确的重新训练或微调。

由于其尖端能力，GPT-3 可以处理比 GPT-2 更广泛的任务，从起草电子邮件和编写代码到创作诗歌和回答微妙的问题。

另一个重要的改进领域是 GPT-3 生成更连贯和上下文相关的文本的能力。它减少了产生荒谬或无关的回应的可能性，这是对 GPT-2 的显著改进，增强了可用性和整体用户体验。

OpenAI 通过引入应用程序编程接口（API）进一步扩大了 GPT-3 的影响，使开发人员更容易将该模型集成到其应用程序中。

InstructGPT：迈向面向任务的 AI 的垫脚石

InstructGPT 是 GPT-3 的一个经过精细调整的版本，作为 OpenAI 研究成果的一个重大进化，于 2022 年初推出，因其在解释用户指令和大部分避免不需要的内容方面的熟练程度而受到特别认可。

InstructGPT 的训练旨在紧密对齐语言模型与用户的显性和隐性意图。其目标是开发一个能够有效协助完成用户任务的模型，同时还要接受真实性和安全性原则的训练，避免传播虚假或有害内容。

该模型是通过人类反馈的强化学习（RLHF）进行训练的。这个全面的过程包括五个阶段：

数据标记：第一阶段涉及招募一个承包商团队，他们是根据在筛选测试中的表现而被选择的，来对数据进行标记。
初始监督学习：创建了一个大型的指令-回应数据集，部分由承包商手动创建，部分通过使用 GPT-3 API 自动创建并审查其结果。然后，使用这个数据集对现有的 GPT-3 模型进行微调。
创建比较数据集：组装了一个单独的数据集，承包商们对先前训练模型对大量指令的回应进行了排名。
训练偏好模型：然后使用比较数据集来训练一个偏好模型，旨在“猜测”承包商最喜欢哪个模型的答案。
从第 2 阶段对监督模型进行微调：以偏好模型作为奖励函数，进一步微调初始监督模型，以“最大化其奖励”，即其产生优选答案的可能性。

其结果是更符合用户意图且不太可能产生意外或有害输出的模型，标志着大型语言模型发展的重要里程碑。它强调了改进的指令遵循、任务特定训练、响应的相关性和安全性，树立了一个新的标准。

ChatGPT：对话人工智能的革命

ChatGPT 是生成式预训练变压器模型的后继代表，代表了对话人工智能的突破。它于 2022 年 11 月推出，标志着人工智能在进行类似人类对话和交互式文本生成方面迈出了重要的一步。

它旨在理解上下文，提供有价值的见解，并执行嵌入对话中的详细指令，显著提高了传统聊天机器人对话体验的质量。此外，对安全性的进一步强调减少了生成有害或偏见内容的可能性。

要真正欣赏 ChatGPT 的发展，深入了解其训练过程至关重要，这是基于其前身 InstructGPT 的训练所获得的见解。在接下来的分解中，我们将探讨 ChatGPT 发展的四个关键步骤。每个步骤都将介绍一个中间或最终模型，并详细说明其：

起源：了解模型的谱系和根源。
训练数据：塑造和形成模型知识的数据来源。
目的：为模型设定的主要目标和目标。
训练方法：用于训练模型的技术和方法。

以下是四个步骤：

1. 训练模型：code-davinci-002

起源：GPT-3 davinci（175B 参数）。
训练数据：来自 GitHub 的数十亿行公共代码。
目的：主要专注于代码补全任务，擅长理解和生成代码片段。
训练方法：自监督的下一个词预测。

2. 训练模型：text-davinci-002

起源：code-davinci-002。
训练数据：人类撰写的示范和由人类标注者评定为整体质量最佳的模型样本的组合。
目的：学会遵循各种各样的指令。
训练方法：监督指令微调。

3. 训练模型：text-davinci-003

起源：text-davinci-002。
训练数据：来自人类的比较。
目的：旨在在遵循指令过程中产生更准确和类似人类的文本。
训练方法：从人类反馈中进行强化学习（RLHF）。

4. 训练模型：ChatGPT（gpt-3.5-turbo-0301）

**来源：**text-davinci-003。
训练数据：人工智能训练者提供了他们扮演用户和 AI 助手双方的对话，InstructGPT 数据集（转换为对话格式），以及由人类排名质量的两个或更多模型响应的比较数据。
**目的：**专门为基于聊天的互动进行了优化。
训练方法：从人类反馈中进行强化学习（RLHF）

根据这个训练过程，也可以假设 ChatGPT 与其前身模型 GPT-3 一样拥有 1750 亿个参数。

OpenAI 通过推出两个不同的 API 版本，以满足各种用户需求和互动场景。

首先，在 2023 年 3 月，GPT-3.5 Turbo 推出了。这个版本强调增强的可操纵性，允许开发人员通过系统消息有效地引导模型的行为，并定义负责任的使用参数。

随后，一个后续版本 GPT-3.5 Turbo-16k 在 2023 年 6 月推出。作为升级版，它可以处理多达 12000 个单词，并为输入和输出提供了四倍于标准版本的数据窗口。这种增强特别适用于需要扩展对话或使用全面参考文档的场景，因为它使模型在生成响应时能够考虑更多的信息量。

ChatGPT 在社会上有着广泛的接受和影响。在其诞生仅两个月内，ChatGPT 在全球获得了 1 亿活跃用户-这是以前所未有的速度实现的里程碑，第一周就有 100 万用户加入[1]。

ChatGPT 的用户分布在 161 个国家，使其成为一个真正的全球现象，美国和印度是其最大的用户群。该模型支持并理解除英语之外的 95 种自然语言，扩大了其对国际受众的可访问性。然而，有七个国家，包括中国和俄罗斯，ChatGPT 是无法访问的。

除了自然语言，ChatGPT 还能够理解和编码多种编程语言，如 Python、JavaScript、C++、Java 和 SQL，这提高了其对开发人员的实用性和吸引力。

该平台的用户涵盖了广泛的人口统计范围，大约 40%的美国成年人知道该平台；64.53%的用户属于 18-34 岁的年轻成年人类别，性别分布相当平衡，男性用户占 59.67%，女性用户占 40.33%。至于流量，超过 88%是直接访问，而仅有 4.22%来自社交媒体平台的引导。

展望未来，预计 ChatGPT 将在 2023 年底前创造 2 亿美元的收入，并预计到 2024 年将达到 10 亿美元。其影响在就业市场上明显可观，大约 80%的美国劳动力由于 GPT 模型的影响而经历了至少 10%的工作任务变化，大约 19%的人可能会看到至少 50%的任务受到影响。这种影响涵盖了所有工资水平，而不仅仅是那些最近生产力增长较高的行业。由于这些 GPT 模型表现出通用技术的特征，它们可能具有显著的经济、社会和政策影响[2]。

总之，ChatGPT 的影响不仅限于重塑数字互动。其非凡的全球采用率、高度的参与水平以及对一系列任务的深远影响突显了其成功和未来转变企业应用的潜力。

GPT-4：导航人工智能的初始路径

GPT-4，迄今为止最先进的转换模型，代表了人工智能能力的进一步重大飞跃。尽管具体细节尚未公开，但据估计，GPT-4 的参数约为 1.8 万亿个，是 GPT-3 的 10 倍，推动了 AI 模型可以实现的边界。它使用了一个具有 16 个专家的专家混合（MoE）模型，每个专家约有 1110 亿个参数，并且是在大约来自各种来源的 1300 亿个标记上进行训练的，包括互联网数据、书籍和研究论文。

最初作为聊天机器人版本 ChatGPT Plus 或 ChatGPT-4 于 2023 年 3 月发布，它迅速因其出色的理解和生成人类文本的能力而获得认可。在取得成功后，API 版本于 2023 年 7 月推出，增强了其任务和应用范围。

虽然其基本版本 GPT-4-8k 能够处理多达 6000 个单词，但更先进的版本 GPT-4-32k 能够处理多达 25000 个单词或相当于 50 页的内容。

GPT-4 在减少幻觉（生成不准确或无关信息的情况）方面取得了实质性进展，提高了互动质量和用户对模型的信任。在安全方面，GPT-4 提供了改进的处理和过滤不当输入的能力，确保更安全、更负责任的互动。

GPT-4 代表了人工通用智能（AGI）追求中的重大进展，并且超越了在复杂对话场景中提供微妙和精确回应的能力。它展示了更接近人类认知能力的能力。在这次全面评估中，我们将涵盖 GPT-4 在 10 个关键 AGI 能力方面的表现。这些包括学习和适应、迁移学习、高级推理、创造力和创新、自然语言理解和生成、感知和理解、直觉理解情感、自主目标设定和规划、合作与协作，以及道德和伦理推理（见图 1.2）。

图 1.2: AGI-能力概述

对于这 10 个能力中的每一个，我们将：

在 AGI 的背景下定义这一能力。
讨论它在企业环境中的重要性。
评估 GPT-4 实现这一能力的程度。
提供 GPT-4 在企业环境中利用这一能力的例子。
探讨 GPT-4 在应用这一能力时的局限性或挑战。

现在，让我们开始这次探索之旅，从第一个 AGI 能力开始：

学习和适应

图 1.3: 学习和适应

定义： AGI 能够从各种信息和经验中学习，适应其知识和技能到新的和不断变化的环境中。这包括吸收新信息的能力，根据反馈演变响应的能力，以及随时间不断更新理解的能力，反映了企业和市场的动态性质。
重要性： 学习和适应的能力是成功企业运营在快速变化的世界中的基石。它促进了流程、策略和互动的不断改进，使组织能够保持竞争力、创新性，并对新兴趋势和挑战做出响应。
实现： GPT-4 展示了这一 AGI 能力，具有从演示、外部来源和用户反馈中获取知识的能力，并将这种学习应用于未来的互动中。它能够根据前文理解对话的上下文，并调整其回应以匹配用户输入的语气或风格。
例子：GPT-4 可以通过综合来自各种来源的知识动态地解决商业查询，比如向制药公司提供关于药物进展的见解，或向金融团队提供监管合规策略。它根据特定行业需求调整建议，比如为特定人口统计推荐电子商务实践，或为人力资源部门设计远程工作策略。通过分析历史数据和当代趋势，GPT-4 可以帮助企业应对与供应链挑战、新市场人口统计或电动汽车等行业转变相关的颠覆。
限制：尽管具有这些能力，GPT-4 在学习与其预训练知识基础显著偏离的概念时可能会面临挑战，比如反常识学习或理解新的商业模式。它也可能在实时适应快速发展的情况或超出其训练数据范围的主题时遇到困难。
迁移学习

图 1.4：迁移学习

定义：AGI 具有将在一个领域获得的知识和技能应用到另一个领域的能力，而不需要进行大量的重新训练。在企业中，这采取了跨学科整合的形式，涉及利用不同学科的知识和见解来解决复杂问题。
重要性：迁移学习使得 AGI 能够适应多样的背景并参与广泛话题的讨论。在企业环境中，跨学科整合可以促进综合解决方案的开发，并通过整合多元化的观点和功能来促进创新。
实现：作为 AGI 的能力，GPT-4 可以在不需要明确重新训练的情况下在不同领域之间转移知识，增强了其在多个学科中的应用。这使得 GPT-4 能够在跨学科知识基础上提供深入见解。
例子：GPT-4 可以在生态学对话中运用其关于动物及其特征的知识，或者在讨论体育分析时应用对统计学的理解。在商业环境中，它可以利用心理学和数据科学的见解提出解决营销挑战的方案，通过整合工程、美学和用户体验的原则来策划产品设计，或者利用人力资源、组织心理学和传播学的见解提供改善公司文化的全面方法。
限制：在不同领域之间转移知识并保持准确性可能对 GPT-4 构成挑战，可能导致潜在的不准确或无关的信息生成。同样，虽然它可以整合不同领域的知识，但在专业领域的理解深度可能会受到限制。
高级推理

图 1.5：高级推理

定义：在 AGI 的背景下，高级推理指的是展示和结合多种形式的人类和机器级别思维的能力。
演绎推理是生成最佳解释特定观察结果的假设的方法，经常用于根本原因分析等情况。
演绎推理从一般陈述或前提中得出具体结论。
归纳推理从具体观察中得出广泛的概括。
类比推理通过比较一个情况（源）与另一个通常不相关的情况（目标）的相似之处来得出见解。
常识推理使得能够理解和推断基本的共享知识，这是普通人会隐含知道的。
算法推理涉及“像计算机一样思考”来解决问题，利用明确定义的迭代过程和条件逻辑来得出解决方案。
重要性：在商业中，高级推理是必不可少的。无论我们是在追求效率还是实现收入目标，都会使用这种能力。在日常工作中，它在与同事、客户和供应商的沟通中起着作用，有助于建立理解和信任。在项目管理中，推理有助于应对挑战，找到解决方案，并与利益相关者协调。总的来说，无论是在战略还是日常任务中，各种形式的高级推理都是企业环境中的常驻存在。
实现：GPT-4 在各种推理形式上的熟练程度源自其广泛的训练方法。它接受的下一个单词预测任务锻炼了其推测推理能力，有助于从观察到的上下文中形成合理的假设。它对演绎推理的扎根来自于对逻辑文本的接触，增强了其制定逻辑一致的推断的能力。它在归纳推理方面的熟练程度是通过对大规模数据集的统计模式识别得出的，使其能够从具体观察中进行概括。此外，它的类推和常识推理是通过广泛的训练数据培养出来的，其中包括大量的比较、日常场景和关系结构。最后，它在算法推理方面的显著程度归因于对数百万代码示例的训练，并通过最近的终端用户编程插件得到进一步改进。
例子：
推测性推理：注意到电子商务网站用户活动突然下降 30％，可以使用推测性推理来假设最近的网站更新引入了破坏性的错误。类似地，特定产品销量的急剧下降可能指向因素，如竞争对手的产品推出或最近的差评。季度间 KPI 下降 15％可能与政策变化或市场波动有关。
演绎推理：引入在发货前进行额外质量检查的政策可能会减少客户投诉，但会延长交货时间，这是根据演绎推理得出的结论。如果零售商的目标是将在线销售提高 20％，那么专注于实体店广告可能不是最佳策略。同样，一个已经消耗了 70％预算的中途建设项目明显表明在没有额外资金的情况下可能会出现超支。
归纳推理：分析五年的销售数据，显示 11 月和 12 月的销售额激增，表明明年也可能会有增长，这是通过归纳推理得出的结论。这种方法还可以发现消费者行为的模式，为促销机会和分析重复执行模式来简化业务流程。
类推推理：零售公司可能会推断出类似竞争对手的忠诚计划可能会成功，类似地，科技公司可能会看到订阅模式的好处，并与流媒体服务进行类比。从汽车行业学习，食品公司可能会采用减少浪费的策略，预期获得类似的效率提升。
常识推理：常识告诉我们，在寒冷气候的地方，推迟推出新的冰淇淋口味是明智的。它可以将 7 月份客户咨询的增加归因于夏季活动，并权衡沿海工厂搬迁的利弊，考虑到运输成本和房地产价值。
算法推理：在软件开发中，算法推理有助于打造高效的系统和简化 IT 支持。它还有助于在商业场景中进行临时问题解决，帮助精确计算成本和项目规划，并协助从大型数据集中获取洞察进行战略规划，尽管需要谨慎管理以避免数据安全和偏见问题。
限制：尽管 GPT-4 具有令人印象深刻的推理能力，但它确实存在显著的限制：
演绎推理：GPT-4 可能过于依赖其训练数据，导致偏见和潜在的不正确的假设，因为它有时会混淆相关性和因果关系。此外，它缺乏对现实世界因果关系的深刻理解，从而阻碍了其在物理学和工程学等领域进行深刻推理的能力。
演绎推理：GPT-4 在复杂情景中，尤其是数学背景下，可能会面临挑战，有时会导致逻辑错误或错误的方法。
归纳推理：当面对稀疏或模糊的数据时，模型可能会产生过于泛化的理论，从而限制了归纳的准确性。
类比推理：在将不同情况进行类比时，GPT-4 可能存在过于简化的风险，可能导致过于泛化或不准确的建议。
常识推理：在复杂或高度特定的场景中，GPT-4 可能并不总是能够有效地应用常识推理，导致缺乏深度或现实世界背景的回应。
算法推理：尽管经过训练，GPT-4 有时会产生不正确或低效的算法，特别是对于复杂的、未知的问题，这表明它在超出训练参数的创新能力受到限制。
创造力和创新！

图 1.6：创造力和创新

定义：AGI 具有通过结合和重组现有知识来生成新的想法、概念和解决方案的能力，从而展现出创造力和创新。在商业环境中，这种能力通常包括生成独特的解决方案或概念，以及具有超前思维的能力。
重要性：创造力推动创新，推动业务增长，并在竞争激烈的市场中使公司区别于他人。
实现：作为 AGI 能力的展示，GPT-4 可以生成创造性和创新性的内容和文本，有效地为各种讨论引入新的视角。
例子：GPT-4 生成故事、诗歌或创新产品描述的能力是其创造力的一个例子。此外，在企业环境中，GPT-4 可以根据公司现有的产品组合和市场趋势，提出新颖的产品特性。它可以提出从不同行业成功营销活动中汲取灵感的独特营销策略，并提出创新的解决方案来改善员工参与度或简化工作流程。GPT-4 还可以为用户提出非常规的问题解决方案。
限制：GPT-4 的创造力受到其训练数据的限制，限制了其“跳出框框”的能力。它在处理与过去经验几乎没有共同点的全新情况时会遇到困难。
自然语言理解和生成！

图 1.7：自然语言理解和生成

定义：AGI 能够理解和生成多种人类语言的文本，从而实现无缝沟通和理解复杂、微妙的思想。这不仅包括对语言的字面理解，还包括推断意图、识别语境以及处理讽刺、模棱两可和文化特定引用等微妙之处的能力。
重要性：在商业世界中，有效的沟通至关重要。理解和生成自然语言的能力使 AGI 能够与用户无缝互动，理解复杂的查询，产生易于理解的输出，并有效地参与讨论，使其成为各种业务功能中不可或缺的工具。
实现：GPT-4 展示了这种 AGI 能力，表现出对自然语言的复杂理解和生成的能力。这使它能够理解复杂概念，进行有意义的互动，并产生类似人类的回应，增强了它在各种应用中的多功能性。
例子：GPT-4 可以理解和生成对各种语言的复杂查询的回应，有效地模拟人类对话。例如，它可以帮助起草商业沟通、提供客户查询的详细回应、分析和总结长篇报告，或者通过生成创意想法参与头脑风暴会议。它还可以产生连贯的长篇文本，比如起草文章或博客帖子。
限制：尽管 GPT-4 在语言理解方面表现出色，但在面对模糊、口头或文化特定的语言时，它偶尔会出现失误。它也可能在需要对世界有深刻理解的语境中，理解和生成语言时遇到困难，因为它的训练数据之外的世界。此外，虽然它可以模拟对话，但它并不真正像人类那样理解语言，它的回应是基于训练数据中识别的模式而非真正的理解。
感知和理解

图 1.8：感知和理解

定义：AGI 具有处理和解释来自环境的感官信息的能力，如视觉、听觉和触觉数据。它将理解和解释不同类型的数据，从非结构化文本到结构化数据库和图像，从而以类似人类的方式理解世界。
重要性：在商业环境中，感知和理解能力使 AGI 能够解析大量数据，过滤噪音，识别模式，并得出见解。这对于分析客户反馈、解释市场趋势、检测数据中的异常或基于复杂数据集做出明智决策至关重要。
实现：展示了 AGI 能力，GPT-4 可以感知和理解基于文本、代码、图像和音频的数据。借助插件¹²的帮助，它的能力进一步扩展到其他形式，如视频和网络内容。
例子：GPT-4 可以解释和生成代码片段，从而帮助软件开发。它可以理解复杂的科学论文，从而协助研究任务。它可以理解文本中描述的抽象概念，这使得它在战略制定和决策方面非常有用。此外，GPT-4 可以从图像中提取信息，生成产品描述，回答客户问题或找到匹配的物品。对于基于音频的任务，GPT-4 可以处理和转录记录的商务会议，高效地总结要点和行动项。
限制：虽然 GPT-4 擅长处理文本、代码、图像和音频输入，但它的能力并非天生适用于处理视频和触觉数据。这意味着，没有额外的插件或专门工具，GPT-4 在理解和分析视频序列、肢体语言或物理互动方面会面临挑战。此外，它可能会在处理它在训练数据中可能没有见过的异常或矛盾感知时遇到困难。
情感的直观理解

图 1.9：情感的直观理解

定义: AGI 能够识别和回应人类情绪，从而改善人机交互和同情心。这涉及解释文本和语境线索，以识别和理解各种人际情况中潜在的情绪。
重要性: 对情绪的直观理解是任何商业环境中成功沟通和建立关系的关键方面。它能够促进有效的客户互动，促进团队动态，并促进积极的工作环境。
实现: GPT-4 通过识别文本线索中的基本情绪，展示了这种 AGI 能力，表现出解释和适当回应用户输入情绪的能力。它利用这种能力来定制其回应，在人类般的互动中模仿同情心。
例子: GPT-4 可以在用户消息中检测情绪，并根据感知到的情绪调整其回应。例如，它可以对表达痛苦或沮丧的消息做出同情或支持性的回应。它还可以根据用户的情绪调整其沟通风格，例如对友好消息采取更随意的语气，或者在专业环境中采取更正式的语气。此外，理论上，GPT-4 可以在客户服务场景中发挥作用，识别客户反馈中的不满，并建议采取补救措施以提升客户体验。
限制: 虽然 GPT-4 可以根据文本线索识别和回应情绪，但其理解不如人类那样微妙或准确。它缺乏深度理解情绪的情商。它也可能在复杂的情绪状态或需要高情商的情况下遇到困难，因为它并不真正经历情绪。
自主目标设定和规划

图 1.10: 自主目标设定和规划

定义: AGI 能够设定自己的目标并制定计划实现这些目标，展示出自我激励和自我导向。这种自主制定策略并实施有目的计划的能力是自我调节的一个重要组成部分。
重要性: 自主目标设定和规划使系统能够独立工作，预见潜在挑战并制定解决方案。这种能力可以通过减少人为干预和加速决策过程来提高生产力，特别是在项目管理、战略规划和实现复杂的长期目标等任务中。
实现: 虽然 GPT-4 并未完全展示出这种 AGI 能力，但它在目标导向规划方面取得了进展，能够根据用户提供的目标和计划执行的中间状态生成行动计划。
在商业世界中，GPT-4 可以成为目标驱动任务的宝贵盟友。例如，如果一家公司的目标是扩大市场份额，GPT-4 可以起草涉及竞争对手分析、发现未开发市场以及产品差异化策略的计划。同样，当面临简化内部流程的目标时，GPT-4 可以提出包括自动化重复任务、优化工作流程以及提出增强团队协作的工具的任务顺序。此外，为了提高客户满意度的目标，GPT-4 可以制定涉及分析客户反馈、提出服务协议改进以及制定新的客户参与策略的计划。
限制: GPT-4 的能力受其编程和缺乏自我激励和自我导向的限制，这可能限制其自主功能。虽然它可以对实现用户定义目标做出重大贡献，但 GPT-4 不能（也不应该）独立制定自己的目标或根据变化的情况修改目标。
合作与协作

图 1.11：合作与协作

定义：AGI 具有与人类和其他 AGI 系统共同工作的能力，实现协作解决问题和团队合作。这种能力，特别是在企业环境中，涉及理解、解释和预测群体或社区内的社交暗示、行为和互动，这对于管理团队、处理客户互动或应对涉及人际关系的任何情况至关重要。
重要性：有效的合作和协作，以及熟练的社交理解，对于良好的商业环境至关重要。
履行: GPT-4 通过在单用户环境中提供帮助和生成回应来展示这种 AGI 能力。它还表现出在社交理解方面的高水平，使其能够在各种社交和商业环境中以人类般的理解和回应进行交流。
例子: GPT-4 可以在头脑风暴会议中协助用户，为解决难题做出贡献，或对书面内容提供建设性反馈。此外，它可以根据社交和文化趋势预测客户对新营销活动的反应，并根据对员工反馈的分析提供建议，改善公司文化。
限制：GPT-4 对多用户环境和人际动态的理解有限，降低了其在复杂协作情况下的效果。尽管它在社交理解方面表现出色，但可能无法完全捕捉人际互动的微妙之处，这些互动可能是微妙且高度依赖于情境的。
道德和道德推理

图 1.12：道德和道德推理

定义：AGI 理想上应设计为融入道德原则和道德推理，使其能够根据人类价值观和社会规范做出决策和行动。在商业环境中，这涉及在做出决策时理解和应用道德原则，这对于维护组织的完整性、企业社会责任和公众信任至关重要。
重要性：道德决策贯穿公司行为的各个方面，直接影响着公众对公司的看法。这是维持“社会经营许可”的重要组成部分。
履行: GPT-4 展示了这种 AGI 能力，能够根据其训练数据中遇到的情景进行基本的道德推理。虽然 GPT-4 理解道德原则，但其对这些原则的应用受其编程和提供给它的道德框架的限制。
例子：GPT-4 可以识别有害或冒犯性内容，在敏感话题上提供平衡的观点，甚至在特定情况下提出道德上可接受的替代方案。在商业环境中，它可以评估商业决策的潜在道德影响，比如实施新的数据收集政策。它可以帮助起草与公司价值观和承诺一致的企业社会责任声明。GPT-4 还可以评估公司运营中潜在的道德问题，比如利益冲突或信任违反。
限制：GPT-4 对复杂道德困境的理解和应用可能有限，可能缺乏对人类价值观和情感的深刻理解。它的道德指导也受其训练数据和编程框架的影响，这可能无法捕捉人类道德的全部复杂性和微妙之处。

图 1.13：GPT-4 的 AGI 能力评估

总之，GPT-4 在自然语言理解和生成（6/6）和高级推理（5/6）方面表现出了显著的熟练度。它在学习和适应、迁移学习、感知和理解以及自主目标设定和规划方面也表现出色（4/6）。GPT-4 在创造力和创新、合作与合作以及道德和道德推理方面的能力令人满意（3/6），而它在情感直觉理解方面的表现则过于基础（2/6）。有关这些分数的视觉表示，请参阅图 1.13。

ChatGPT-4 插件

2023 年 3 月，OpenAI 发布了一套基于 API 的集成插件，以增强 ChatGPT-4 的功能，这是 GPT-4 的聊天机器人版本。在随后的几个月里，OpenAI 和外部提供商继续推出额外的插件，进一步增强了模型的多功能性。

OpenAI 为新的 ChatGPT-4 插件提供在线注册流程，确保质量和功能。这些插件目前是免费的，并成为 ChatGPT-4 系统的一部分，消除了单独许可协议的需要。与任何软件工具一样，它们应该根据特定企业环境的功能、可用性和潜在好处进行评估。

接下来的章节将深入探讨对企业特别重要的插件类别，涵盖了从最终用户编程和内容理解到内容创建和软件开发的各个方面。虽然有大量针对个人消费者量身定制的插件，涵盖了购物、职业发展、旅行和娱乐等领域，但这里的重点是那些提升业务效率、促进数据驱动决策，并在企业环境中倡导智能自动化的插件。

以下是 OpenAI 为企业特别有利的 ChatGPT-4 插件类别的精选列表：

最终用户编程：这些插件旨在为最终用户提供探索性数据分析、可视化、数据库查询、网站创建、机器学习和临时问题解决，即使他们缺乏计算背景：
基本探索性数据分析
基于电子表格的数据分析
电子表格助手和电子表格 AI：与电子表格互动，允许用户进行数据分析、过滤和可视化。简化了与电子表格数据交互的过程，并提供了更好的体验。
数据表聊天和与 Excel 聊天：提供一个与电子表格交流的交互平台。设计给那些希望以更直观的方式与他们的数据表交互的人。
数据可视化
daigr.am：使用户能够在聊天界面内直接制作数据的视觉表示。适用于那些希望以视觉上引人注目的方式分析、跟踪或呈现数据的人。
可视化您的数据：将原始数据即时转化为清晰的视觉和图表。专为需要快速简单地以视觉方式表示其数据的用户量身定制。
图形构造器：帮助生成提供的数据集的蜘蛛图和条形图。设计给那些想要快速获得特定类型的视觉数据表示的用户。
OpenAI 的高级数据分析：这个工具，之前被称为代码解释器，适用于初学者和有经验的用户，可以将高级描述转化为功能性代码。以下是它的特点：
复杂的探索性数据分析
问答：使用户能够获取有关给定数据集的问题的答案。
可视化：制作查询结果的视觉表示，使复杂信息更易理解。
统计操作：配备了各种工具，执行灵活的统计分析。
简单文本分析：便于文本处理和评估。
机器学习
模型创建和执行：简化了构建和运行简单机器学习模型的流程。
可视化：将机器学习模型的结果转化为可视化格式。
临时问题解决：该插件还可用于算法解决一次性问题，类似于 NoCode 方法，同时避免了软件开发生命周期。例如：
数据映射：可以根据映射逻辑的口头描述，将任何输入格式的文件转换为请求的输出格式。
供应链优化：根据约束条件的描述（例如，有限的库存或资源）和优化目标（例如，最小化成本或交货时间），系统地创建解决方案候选，并为每个检查过滤条件。然后，它根据其实现目标对候选进行排名。
成本计算：提供自然语言的计算逻辑和原始数据作为输入文件，可以在早期销售或购买情景中进行结果成本的临时计算。
基于情景的规划：根据规划情景的描述（例如，一个项目或一系列研讨会）以及已知的约束条件，可以在聊天对话框中或作为输出文件计算出一个指示性的时间表。

尽管 OpenAI 的高级数据分析功能全面，但也存在一些局限性。这些包括有限的 Python 库数量，受限的计算资源，缺乏持久存储，以及无法处理图形用户界面和实时交互。

其他高级分析插件
Noteable：为专业开发人员和数据科学新手设计，Noteable 提供了类似于 OpenAI 高级数据分析的功能。它简化了数据探索、可视化和转换，促进团队之间的协作努力。借助其深度学习能力和无缝的互联网集成，用户可以创建高级模型并利用在线资源。
AI 数据分析师：AI 数据分析师提供了一个用户友好的界面，可以在不编写代码或复杂查询的情况下深入数据。它管理数据清洗任务，包括处理缺失值和重复项，并支持归一化等转换。此外，它还提供了统计分析、多样化的可视化选项，以及回归和分类的预测建模。
数据解释器：数据解释器利用安全的 Python 代码解释器进行数据分析。用户可以上传数据集，用简单的英语提问，或直接输入 Python 代码进行复杂的分析。该平台支持从查询数据库到可视化结果的广泛数据任务，并允许导出洞察力以供进一步利用或报告。
数据库查询
AI2sql：将用户友好的语言转换为数据库命令。专为那些需要访问数据库但不熟悉技术查询语言的人设计。
AskYourDatabase：将用户问题转换为数据库查询，并以简单语言提供结果。旨在使数据库对普通用户更加可访问。
与您的数据交谈：将知识图谱与对话界面相结合，使用户可以无缝地与其数据进行交互。使用户能够用自然语言与其数据交谈。
简单的网站构建
ABC 网站制作：接受用户聊天提示并生成相应的网站代码。简化了将想法转化为 Web 应用程序的过程。
A A A 网站制作：帮助创建 Web 应用程序和定制网站。专为寻求简单 Web 开发工具的用户量身定制。
WebDev：提供一个环境，可以直接从聊天交互中构建、预览和测试网站。适用于那些希望快速原型设计网站的人。
B12 AI 网站：使用自然语言描述来制作网站。适用于那些想要网站而不想涉足网页设计技术的用户。
通用应用开发
Back4App：使用自然语言促进应用程序的创建、部署和扩展。适用于想要管理应用程序和相关资源而不深入技术细节的用户。
内容理解：此类别包括旨在增强用户在管理和与各种内容类型交互的体验的插件，从基于文本的文档到图像和视频：
文档交互和问答
文档 AI 和 Talk with Docs：与各种文档格式（包括 PDF、文本文件和 PowerPoint 演示文稿）进行交互，回答问题并提供见解。适用于需要从其文档中快速获取答案的用户。
AI PDF 和 AskYourPDF（专业版）：增强文档导航、内容可访问性和与 PDF 内容的互动。这些工具专为高效信息提取而设计，尤其是在商业文档中，并通过引用页码提供准确的事实核查。
ChatWithPDF 和 MixerBox ChatPDF：实现与 PDF 的实时交互，提供强大的搜索功能和简化的链接共享。这些插件适用于需要高效信息提取和与 PDF 书籍和其他文档的协作的用户。
Ai Drive：提供一个有组织的个人驱动器，用户可以与其 PDF 文件聊天、获取摘要并得到问题的答案。适合那些想要保持其 PDF 交互有序和集中的用户。
网站理解
ChatWithWebsite：利用 magicform.ai 的功能与网站互动以回答问题。适用于需要直接从网页内容获取见解的用户。
网页摘要生成器：输入网站链接，接收简洁的摘要。适用于那些想要快速概览网页内容而不想进行详细阅读的用户。
图像理解
ChatOCR：使用 OCR 技术将印刷或手写文档转换为数字文本。适用于想要从实体文档中数字化并轻松获取信息的用户。
SceneXplain：分析视觉内容，提供对图像的全面解释。适用于寻求对图像的艺术风格、情感、场景和历史背景的见解的用户。
Pixellow：从图像中提供见解并生成详细的标题和描述。适用于那些想要更深入理解视觉内容的用户。
视频理解
视频见解和 AI 视频摘要生成器：分析 YouTube 视频，提供摘要并回答有关内容的问题。适用于想要快速概览或对视频有特定查询的用户。
MixerBox ChatVideo、视频摘要和 YT 摘要生成器：提供 YouTube 视频的简洁摘要。适用于寻找视频的主要亮点或关键点的用户。
视频字幕：将 YouTube 视频转录成文本，使用户能够提问、创建章节并获取摘要内容。适用于那些更喜欢阅读或需要视频的书面记录的用户。
vidIQ - 发现和 YouTube 摘要：为 YouTube 视频提供见解和摘要。旨在满足想要快速发现和理解视频内容的用户需求。
异构内容
SummarizeAnything.ai：将来自各种来源的广泛内容转换为简洁摘要。适用于从 YouTube、网页和 PDF 中快速获取见解的用户。
OpenAI 的高级数据分析中的 OCR 和媒体处理：处理光学字符识别（OCR）任务、音频处理和其他媒体中心操作。适用于从图像中提取简单文本和基本媒体处理。
信息检索和理解：这套插件旨在简化从多种来源检索和理解信息。它们包括网络搜索、网站抓取、问答和知识管理，确保用户能够高效地找到、消化和利用内容：
网络搜索
OpenAI Browse with Bing：使用必应 AI 浏览互联网，获取相关的最新信息并引用来源。它曾经停用了几个月，现在允许网站控制它们与 ChatGPT 的交互方式。
网络请求：在聊天界面内直接访问谷歌和维基百科等平台。根据用户查询获取并呈现相关信息。
WebPilot：提供全面的网络辅助，从搜索和提取信息到翻译和简化内容。还提供特定网络互动和从 URL 创建内容的导航工具。
KeyMate.AI Search：利用 AI 驱动的网络爬虫进行增强搜索结果。提供用户友好的聊天界面和自定义选项。
BrowserOp：在单个查询中实现多网页浏览，允许用户指定他们的信息需求，无论是来自特定网站还是更广泛的主题。
MixerBox WebSearchG：利用由谷歌搜索 API 提供的定制搜索引擎进行全面的互联网搜索，详细的网页摘要和对网页内容的具体问题的直接答案。
BrowserPilot：在多个 URL 上提供实时搜索结果。
TotalQuery Search：利用 70 多个搜索引擎进行全面的网络发现。
MindfulDataAI：利用谷歌进行最近的搜索。旨在为用户提供关于当前话题的最新信息。
网站抓取
Aaron Browser：使用实时谷歌搜索结果从多个网站中提取数据。旨在进行全面的互联网爬行、内容聚合、监控和提取。
Scrapee 和 Scraper：通过提供网站链接从任何网站提取内容。简化了网络内容检索过程，实现高效的信息收集。
网络问答
维基百科：提供有关一般知识、时事和突发新闻的答案。直接从维基百科获取最新信息，以提供可靠的见解。
Wolfram ChatGPT：提供跨越各个领域的策划知识、实时数据和可视化。支持计算、数学问题解决，并从科学到股票市场信息提供数据可视化。
知识管理
自定义知识：允许用户搜索内部公司文件、Google 文档和 Confluence 页面。通过访问一系列链接的文档，提供个性化答案。
FileChat：专注于文件管理、深度分析和快速信息检索。作为个人 AI 助手，使用用户特定数据回答查询。
AskYourKG：帮助用户组织和与他们的知识（图[14]）进行交互。通过与上传到特定网站的文档进行基于聊天的交互，促进交互式文档理解。
内容创建：这些插件集合为用户提供了生成各种内容类型的简单解决方案，从图表到视频。这些工具涵盖了一系列内容需求：
图表创建
Show Me：将原始数据和概念转化为可视化，从关系图到时间表。让用户理解复杂信息，可视化流程，并在线编辑图表，满足多样化的可视化需求。
Whimsical、MixerBox 和 Scrive Diagrams：专门制作和展示各种图表，包括流程图和思维导图。这些工具增强了头脑风暴会议和流程详细说明，适应多样化的可视化需求。
图表、橡皮擦和绘图：提供一系列功能，从与可视化平台集成到从代码和自然语言生成图表。它们面向广泛的受众，从编码人员到视觉爱好者。
WizeCharts：专注于通过可定制的图表提供深入的数据可视化，使用户能够创建、编辑和分享见解。
文档创建
Doc Maker 和 Doc Maker A+：专注于快速文档生成，从简历和求职信到提案。这些工具支持包括 PDF、DOCX、XLSX、CSV 和 HTML 在内的各种格式，重点是使用 A+变体生成更高质量的文档。
Doc Editor：专注于快速文档创建和强大的编辑功能，简化了制作和完善文档的过程。
WriteEasy 和 AISEO 文章写作：通过生成基于提供的主题、链接或数据的文章来满足内容创作需求。WriteEasy 提供一般文章创作，而 AISEO 文章写作强调迅速生成基于搜索引擎结果页面的、自然语言处理友好的内容。
演示文稿制作
Smart Slides 和 Present it：专注于快速 PowerPoint 演示文稿生成。通过简单输入要求，这些工具制作全面且可下载的 PPT。
MagicSlides.app：将想法转化为演示文稿，简化了从构思到可视化的过程。
Canva：一款多功能设计工具，允许用户轻松创建各种视觉，从演示文稿和标志到社交媒体帖子等。
图像生成
MixerBox ImageGen：使用 DALL·E 2 技术从文本描述生成图像，将自然语言理解与计算机视觉相结合。具有可定制格式、文本叠加和独特提示建议等功能，适用于为各种项目制作图像，从博客到网站。
Argil AI：简化图像生成过程，消除了复杂提示的需求。它专为寻求快速视觉创作的用户设计。
Michelangelo：利用 DALL-E 2 生成受各种艺术风格启发的图像。它专为那些希望在视觉中融入艺术气息的人设计。
Placid.app：作为设计助手，将模板转化为营销视觉。它专为希望通过高级图形提升营销材料的用户量身定制。
故事创作
Stories：使用户能够制作视觉丰富的故事，并配以文本生成的图像。具有字体定制、动画和直接社交媒体分享等功能，旨在提高在搜索引擎上的可发现性，扩大故事的全球受众范围。
视频生成
Visla：利用人工智能将用户提供的主题转化为利用现成素材制作的吸引人的短视频。通过分析输入文本的关键主题，选择合适的视频片段、图像和音频。除了内容创作，Visla 还通过元标签、描述和关键字丰富的字幕优化搜索引擎可见性。
CapCut：通过允许人工智能起草剧本、寻找合适的素材并将元素组合成精致视频，将视频概念变为现实。它专为寻求直观视频创作体验的用户设计。
流程自动化：这些插件为用户提供了简化和自动化各种任务和交互的人工智能解决方案。从使用 AI 代理管理复杂任务到与数千个应用程序集成，旨在提高效率和生产力：
AI 代理：在 ChatGPT 中模拟智能代理，一旦接收到目标提示，就会制定和执行增加生产力的战略计划。
Zapier：在 ChatGPT 界面内直接与 5000 多个应用程序进行交互。通过在这些平台上自动化任务，简化操作和管理多个平台。
FakeAGI：使用 AI 代理自动化目标，处理任务并记录结果在 Google 电子表格中。它专为寻求任务管理支持和文档化的用户设计。
软件开发：这些插件专为软件开发和基于程序的数据分析而设计。从探索 GitHub 存储库和在多种编程语言中运行代码到简化数据处理，这些工具旨在增强编码体验并促进更深入的理解和协作：
AskTheCode 和 ChatWithCode：允许用户深入 GitHub 存储库，可以通过提供特定 URL 来查询代码方面的内容，也可以根据查询进行搜索。这些工具在聊天界面内直接弥合了代码探索和理解之间的差距。
CoderPad 和 CodeRunner：提供一个编码环境，用户可以在 30 多种编程语言中运行代码，并进行自动设置、编译、保存，甚至创建图表和图形可视化。它们满足了编码和数据可视化的需求。
值得注意的是：简化数据探索、可视化、清洗和转换，增强团队协作。具有深度学习能力和访问在线库的能力，帮助用户构建高级模型并有效利用代码更新。

通过插件的集成，ChatGPT-4 超越了其作为文本/代码为基础的语言模型的基础角色，成为了一个强大的生成式人工智能工具，擅长处理网页内容、图像和视频等其他关键形式。我们将在最后一个关于本地多模态的小节中更详细地介绍这一重要方面。插件增加的其他关键功能包括最终用户编程、信息检索和流程自动化。

将交互与操作结合：GPT 模型中对外部工具的访问

OpenAI 的 GPT 模型，特别是 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4，在 2023 年 6 月进行了重大升级，使它们能够通过生成 API 函数调用与外部工具进行交互。在深入讨论之前，有必要清楚地区分插件和这个新功能。之前的小节广泛讨论了插件，这些是需要正式注册到 OpenAI 的特定增强功能。一旦注册，这些插件就成为 ChatGPT-4 的扩展，可供 ChatGPT 用户社区使用。

相比之下，集成外部工具提供了一种更灵活的机制，可以使 GPT 模型与任何企业应用进行合作。例如，ERP（企业资源规划）、CRM（客户关系管理）和 SCM（供应链管理）系统。扩展其影响范围，GPT 模型还可以与企业特定的搜索引擎、内部网站、数据库和专门的 ML 模型进行接口，确保与组织 IT 生态系统的无缝融合。

开发人员可以指示像 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 这样的 GPT 模型在满足特定条件时生成特定的函数调用，而不是自然语言。这些模型能够在每个用户输入上检查这些条件，并在满足条件时创建符合预期格式的相应函数调用。主程序只需执行函数调用并处理其结果，这可能涉及另一个提示给 GPT 模型以提供自然语言的摘要，然后可以显示给用户。

本质上，这种增强将 GPT 模型转变为企业应用的动态集成器，将人工智能的视野扩展到了超越语言处理的范畴。

集成到企业软件中

标准化的企业软件在推动效率和协作方面发挥着关键作用，特别是在大型企业中。由于其广泛的功能、健壮性、可扩展性和安全性，这些综合软件包得到了广泛的利用。

随着生成式人工智能的不断进步，这些软件系统有机会进一步增强其能力和价值。微软、ServiceNow、SAP 和 Atlassian 等开发这些软件产品的公司正在探索将 GPT 模型整合到其产品中的方式。在这里，我们描述了这些努力以及它们如何促进企业软件解决方案的转型。

自 2019 年以来，微软和 OpenAI 的合作是 GPT-4 能力如何被现有的企业常用生产力软件套件所利用的主要例子。2022 年标志着 OpenAI 的 GPT 模型被整合到微软企业产品中的开始，这一过程在 2023 年获得了重要的动力。以下是这一合作的当前主要成果：

首先，微软在其 Azure 云服务中提供了 OpenAI 产品：
Microsoft Azure ChatGPT 通过与其他 Azure 服务和企业特定数据源集成的插件支持，为用户提供隔离 OpenAI 运营的隐私保护。
Azure OpenAI Service 集成了 OpenAI 的预训练 AI 模型，并扩展了现有的 Azure AI 能力，包括自然语言处理和计算机视觉。该服务提供了 Chat Playground，具有 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4 支持，Legacy Playground，具有 GPT-3、GPT-3.5 和 Codex 模型，以及 DALL-E Playground。此外，还有一个“Bring Your Own Data”区域，用于将 GPT 模型与企业数据进行关联。该平台还提供部署管理工具和内容过滤设置。
然后，微软的 Bing Chat Enterprise 提供了与 ChatGPT-4 类似的用户体验，同时确保完整的组织数据保护并同时访问 DALLE-E。典型的使用案例包括：
内容创建和修改：
从用户提示中生成各种业务内容，如电子邮件、报告或流程描述。
调整文本的语气或风格，包括乐观、专业或各种写作格式。
通过添加简洁、正式和创造性等元素来改进现有的写作。
图像生成和定制：
直接从用户提示中创建和修改图像。
探索各种创作主题，包括安全、环保意识和数字前景。
通过更改颜色方案、样式或背景细节修改生成的图像。
直观互动和个性化响应：
使用自然、对话式语言进行搜索和交互，适应简短和详细的输入。
提出复杂问题并获得相关答案，系统保持上下文以进行后续查询。
使用提示自定义 Bing 的响应格式，例如请求项目符号、表格或简化语言。
比较、摘要和实时信息：
进行详细的比较，并接收企业、技术、市场等的简洁摘要。
获取最新商业事件或突发财经新闻的几乎实时结果。
查看和重新访问先前创建的内容和图像。
其他微软产品通过 Copilot 计划进行了 AI 增强。以下是概述：
Microsoft 365 的 Copilot 完全集成到所有办公应用程序中，具有基于 GPT 的功能，可以在 Word 中自动创建文本，在 Excel 中进行探索性数据分析，在 PowerPoint 中进行演示自动化。Copilot 通过管理电子邮件、总结主题、制定回复并协助会议组织，提高了 Outlook 和 Teams 中的沟通效率。
Windows还集成了Copilot，可以简化跨各种应用的任务，同时在 Paint 和 Photos 应用中的 AI 增强功能引入了创新功能和高效的媒体管理。Snipping Tool 的多样内容捕捉和 Clipchamp 的自动视频创建功能提供了丰富的用户互动和高级内容创建。
Viva Engage 中的 Copilot提供了基于热门话题的对话启动器，并通过改进问题和回答来增强答案体验。
Power BI, Copilot集成了数据交互功能，通过探索性和临时分析支持数据交互，提供可视化、协作报告和数据叙事。
Power Automate 中的 Copilot通过自然语言实现自动化创建。它能理解用户意图，创建和修改流程，配置连接和参数，并回答与产品或流程相关的问题。
‘Power Apps 中的 Copilots指导应用程序或机器人的创建。这个过程包括创建和导入数据表，生成应用程序屏幕和用户事件处理程序，总结用户输入，回答问题，以及管理应用程序或机器人的发布。
Microsoft Teams Phone 中的 Copilot与 Teams Phone 系统集成，使用 GPT 模型自动总结电话对话，突出关键细节，并建议后续行动。
Teams Chat 中的 Copilot通过利用 GPT 增强了 Teams 中的沟通，提供了对聊天线程的快速摘要，让用户能够从讨论中提取关键决策和见解。
Microsoft Sales Copilot专为销售人员设计，利用 GPT 技术简化 CRM 任务，识别顶级销售机会，减少手动工作，实现更有效的销售策略。

除了微软之外，企业软件市场中的其他知名参与者也已经开始通过与 OpenAI 的合作来利用 AI 的力量。作为代表性的例子，ServiceNow、SAP 和 Atlassian 已经开始将 AI 功能嵌入其平台：

ServiceNow通过 Microsoft 的 Azure OpenAI Service 将 OpenAI 的生成式 AI 控制器和 Now Assist for Search 集成到其平台中。这些增强功能提升了工作流自动化和用户体验，为未来的生产力和创新改进铺平了道路，包括聊天响应生成和事件优先级排序。
与微软合作，SAP正在将微软的 AI 功能嵌入其产品中，最初集中于将 SAP SuccessFactors 解决方案与包括 Azure OpenAI 在内的多个微软服务进行整合。这一合作已经在 SAP 社区内引发了创新的 PoC，比如自动客户邮件回复和改进的工单管理。
Atlassian推出了 Atlassian Intelligence，这是一个利用 OpenAI 的大型语言模型和其 AI 模型的虚拟队友。这个工具提供了诸如 AI 支持的摘要和类似 ChatGPT 的聊天机器人等功能，旨在增强对工作模式的理解，并促进团队协作。

总之，将 OpenAI 的 GPT 模型集成到企业软件中证明了 AI 的变革潜力。这一举措表明，随着更多企业采用这些增强型解决方案，我们可以期待他们在运营中使用 AI 的方式发生重大变化。

ChatGPT 企业

历来，企业对于采用新的基于云的技术持谨慎态度，特别是那些处理大量数据的技术，比如 ChatGPT，主要是出于对数据隐私、安全和与现有基础设施集成的担忧。2023 年 8 月，OpenAI 推出了 ChatGPT Enterprise，旨在解决这些挑战：

加强安全与隐私
数据控制：企业对其数据拥有完全的控制权。企业数据不用于模型训练。
强大的加密：利用行业领先的加密技术，使用 TLS 1.2+进行数据传输的数据得到保护，这是一种确保安全数据传输的安全协议。对于静态数据，应用 AES-256 加密，这是一种对称加密标准，因其高安全性而受到推崇。
遵守标准：ChatGPT Enterprise 符合 SOC 2 Type 1 标准，该标准评估服务提供商的政策、程序和控制措施。此外，正在准备符合 Type 2 标准，这需要更严格和定期的审计。
域验证：提供了额外的安全层，用于验证和认证企业的域，防止未经授权的使用。
促进集成与协作
数据协同：ChatGPT Enterprise 宣布将提供功能，使其能够与典型的企业应用程序进行平稳交互。
共享工作流程：团队可以通过共享的聊天模板创建和分发工作流程。
API 访问：公司可以获得 API 积分，以制定企业特定的解决方案，从而实现定制的人工智能操作。
单点登录（SSO）：此功能简化了用户访问，并提供了额外的安全性。
高级数据分析解决方案（另请参阅ChatGPT-4 插件子章节中的详细信息）
核心功能：它支持广泛的任务，包括探索性数据分析、可视化、统计操作和文本分析。
临时问题解决：该工具还擅长处理特定的算法挑战，如数据映射、成本计算和基于场景的规划。
改进的性能和部署
利用 GPT-4 提高效率：企业版利用 GPT-4 模型，速度加倍，互动次数没有限制。
扩展交互：由于 32k 令牌上下文窗口，ChatGPT Enterprise 可以处理扩展对话，并容纳更大的文档进行深入讨论。
部署工具
管理控制台：专门的控制台，用于无缝批量成员管理。
分析仪表板：用于实时使用洞察，帮助公司了解系统的利用情况。
展望未来
自助服务：ChatGPT Business 模式的计划正在进行中，旨在满足较小团队的需求。
强大工具：未来的版本承诺提供更强大的高级数据分析工具和专门针对工作环境优化的浏览功能。
特定角色的解决方案：路线图包括专门为数据分析师、营销人员和客户支持人员量身定制的工具，确保更个性化的体验。

通过ChatGPT Enterprise提供，OpenAI 已开始将其人工智能能力与企业需求相匹配，设想实现安全性、灵活性和性能的平衡。

ChatGPT 本地多模态

ChatGPT 于 2023 年 10 月推出了本地多模态功能，包括语音和图像交互，使用户能够进行对话和讨论视觉内容，无需插件。

用户可以进行语音对话，系统采用先进的文本转语音模型和 Whisper，OpenAI 的语音识别系统，以促进交互式对话。语音功能提供了五种不同的语音选项，与专业配音演员合作开发，并在 iOS 和 Android 平台上提供。

此外，ChatGPT 可以解释和分析图像，用户可以直接通过平台上传图像。这一功能由新的多模态 GPT-4 模型 GPT-4V（Vision）提供，可用于各种应用，包括视觉诊断、问题回答、代码生成和分析。可以将多个文本元素、图像和带有标记的图像混合在单个用户输入中，以便进行比较或类比。

除了这些，OpenAI 的图像生成器 DALL·E 3 现在与 ChatGPT 本地集成，允许用户生成定制的详细提示，通过图像将想法变为现实。DALL·E 3 功能适用于 ChatGPT Plus 和企业客户，重点关注安全性，防止生成有害内容。

OpenAI 在遵守安全和负责任使用标准的同时部署了这些新功能。OpenAI 还采取措施尊重个人隐私，并限制了 ChatGPT 分析和直接对人进行陈述的能力。此外，OpenAI 使创作者可以选择将他们的图像排除在未来模型的训练之外。

在探索 ChatGPT 的新多模态功能并考虑插件子章节中讨论的进展的基础上，以下表格提供了 ChatGPT 生成 AI 功能的概述。它显示了模型在各种模态下的本地功能和插件增强功能，展示了模型在从文本和代码理解到高级图像和语音交互的任务中的适应性和全面功能。

模态	理解	生成
文本	本地和插件：对文本数据进行高级理解和解释。	本地和插件：生成连贯、上下文相关的文本、响应和摘要。
结构化数据	理解表格或代码格式的数据	生成表格或代码格式的数据
图像	本地和插件：使用 GPT-4V 和插件熟练理解各种图像	本地和插件：与 DALL·E 3 的本地集成，用于创意视觉，以及支持插件的视觉内容生成。
视频	插件：增强与视频内容的交互和分析。	插件：便利生成和操作视频内容。
代码	本地和插件：理解多种编程语言和 GitHub 存储库。	本地和插件：生成和执行代码片段，数据库查询，数据分析和可视化代码
网页内容	插件：解释网络搜索结果和抓取的网页内容。	插件：生成基本的网站设计和应用。
音频	本地：使用 Whisper，OpenAI 的语音转文本工具，将口语转录成文本。	本地：使用合成语音生成类似人类的音频。

表 1.1： ChatGPT-4 的多模态

GPT-4 Turbo，助手和 GPTs

2023 年 11 月，OpenAI 推出了 GPT-4 Turbo，这是对原始 GPT-4 模型的一项进步。这个新版本以其广泛的 128k 上下文窗口脱颖而出，使其能够一次处理相当于超过 300 页文本的信息。它已更新到 2023 年 4 月的世界事件知识，并且已经针对成本进行了优化，输入和输出令牌的成本明显低于其前身。在功能方面，GPT-4 Turbo 使得可以从单个提示执行多个功能，并声称在遵循指令方面进一步提高了准确性，这对需要结构化输出（如 JSON）的开发人员特别有益。另一个功能是生成一致的响应，这在较长的对话或重复使用相同提示与不同输入数据时特别有用。

除了 GPT-4 Turbo，OpenAI 还发布了更新版本的 GPT-3.5 Turbo，具有扩展的 16K 令牌上下文窗口和改进的任务性能。一个新的里程碑是助手 API，它促进了具有类似代理的 AI 应用程序的开发，利用了高级数据分析和网络浏览等插件，以及高级函数调用。此外，DALL·E 3 的集成和新的文本到语音 API 允许开发人员增强其平台的功能，具有先进的图像生成和类人语音合成能力。

GPTs 的另一个创新是可定制的基于提示的应用程序，赋予提示工程师创建 ChatGPT 的专业版本的能力，以实现特定任务功能，如一级 IT 支持、谈判协助或报告创建。提示工程师可以使用 GPT Builder 上传自定义图像，定义 GPT 的行为，设置欢迎消息以建立初始互动语气，并提供特定任务的提示启动器以引导用户参与。

此外，他们可以通过上传相关的企业内容，例如产品、市场和政策，丰富 GPT 的知识库。先前提到的高级数据分析、网络浏览和 DALL·E 图像生成等功能也扩大了 GPT 的操作范围。定制操作允许与第三方 API 的集成，使 GPT 能够利用外部服务和数据，非常类似于标准 GPT 模型与外部工具的集成。

即将推出的 GPT Store 将作为这些创新应用的中心，鼓励提示工程师分享他们的创作，并有可能获得收入。OpenAI 非常重视隐私和安全，制定了严格的政策来保护这些 GPT 内的用户数据。

最后，OpenAI 提供了 GPT-4 的精细调整，以改进个性化模型，设有专门的大规模定制计划。定制模型计划允许组织共同开发定制的 GPT-4 模型，确保数据隐私和特定于其运营需求。

[结论]

本章追溯了生成式预训练变压器的演变，从最初的 GPT-1 和 GPT-2 到创新的 ChatGPT 和具有 AGI 功能的先进 GPT-4。我们探讨了它们的变革性影响，通过插件、外部工具和集成到企业软件的功能扩展。引入本地多模态功能和与 DALL·E 3 和 Whisper 的集成丰富了用户互动，并扩展了模型的多功能性，实现了全面的生成式 AI 能力。

在下一章中，我们将介绍一个全面的 AI 能力框架 CapabilityGPT，以促进在企业环境中系统地利用 GPT 模型。

[要点]

早期的 GPT 模型 GPT-1 和 GPT-2 利用了变压器模型在自然语言处理中的潜力，为该领域的后续进展铺平了道路。
GPT-3 以其庞大的模型规模和增强的能力标志着重大的飞跃，包括其在从少量示例中学习并将这些知识应用于各种任务方面的熟练程度。
InstructGPT 是一项重要的进步，增强了面向任务和基于指令的响应，为 ChatGPT 奠定了基础。
ChatGPT 通过其生成连贯且上下文适当的回应能力以及先进的遵循指令能力，彻底改变了 AI 与人类的互动，使我们更接近更自然和有意义的 AI 与人类互动。
GPT-4 代表了通向人工通用智能的重要里程碑，具有创造、迁移学习、高级推理和规划的能力。
像高级数据分析、网络搜索或图像理解这样的插件的引入显著增强了 ChatGPT-4 的生成式 AI 能力。
GPT 模型访问外部工具的创新能力扩大了 AI 应用的范围和影响，特别是在企业应用领域。
GPT-4 不断集成到企业软件平台中，特别是来自 OpenAI 战略合作伙伴微软，进一步扩大了 AI 能力的用户群。
OpenAI 推出的 ChatGPT Enterprise 试图直接解决企业对数据安全和集成的顾虑。
ChatGPT-4 的本地语音和图像处理功能代表了其生成式人工智能能力的进一步提升，扩展了模型在各种任务中的多功能性。
GPT-4 Turbo 通过一个非常大的 128k 标记上下文窗口推进了 GPT 系列，能够在单个提示中处理相当于 300 页文本的信息，并提高了指令遵循的准确性。
作为可定制的基于提示的应用程序，GPT 允许提示工程师定制 ChatGPT 以具有特定任务的功能，促进了共享和变现的动态生态系统。

¹ 深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习转换函数和模式，以从输入数据中产生期望的输出。

² 2019 年，OpenAI 推出了其营利性业务。

³ 神经网络参数就像大脑对所学知识的记忆。它们是网络在从输入-输出训练数据中学习时调整的值。

⁴ 自然语言推理（NLI）是确定两个句子之间关系的任务。例如，给定一个陈述“所有狗都会叫”和另一个陈述“一些动物会发出声音”，我们推断第二个陈述是对第一个的概括。在 NLI 中，我们将这些句子对之间的关系分类为“蕴涵”（一个句子逻辑上推出另一个句子）、“矛盾”（句子相互对立）或“中性”（句子无关）。

⁵ 语义相似性是衡量两个句子或单词共享相同含义程度的方法。例如，“big”和“large”具有很高的语义相似性，因为它们都描述大小。

⁶ 零样本学习是指一种机器学习方法，其中模型能够执行其未经明确训练的任务。模型不依赖于每个任务的特定训练数据，而是利用其现有知识，通常是从相关任务中获得的，来推断或推广到新的、未见过的任务。

⁷ 在语言模型中，“标记”可以表示单个字符、单词的一部分或整个单词。例如，“sunny day”可以被标记为[“sun”, “ny”, “ day”]或简单地为[“sunny”, “day”]。标记有助于模型处理和生成文本，文本的标记方式可以影响其性能和功能。

⁸ 在机器学习的背景下，少样本学习指的是系统从少量示例（通常少于五个）中推广的能力。

⁹ 一样本学习是少样本学习的特殊情况，系统仅从一个示例中学习。

¹⁰ 专家混合模型是一种机器学习架构，其中多个专门的子模型（专家）被训练来处理特定区域或类型的数据，而集成模型确定每个专家对于给定输入的权重或贡献，从而实现自适应和上下文感知的决策制定。

¹¹ ChatGPT-4 的终端用户编程插件将在下一小节中讨论。

¹² ChatGPT-4 多模态内容理解插件将在下一小节中讨论。

¹³ 无代码指的是创建数字产品（如网站、应用程序或自动化工作流程）而无需编写传统的计算机代码。

¹⁴ 知识图（KG）是互相关联信息的结构化表示，其中节点表示实体，边表示它们的关系。它捕获了语义含义，使人类和机器能够更好地理解和导航复杂数据集。

第二章：CapabilityGPT-ChatGPT 的企业 AI 能力框架

介绍

在这次全面的探索中，我们深入探讨了 CapabilityGPT——一个旨在最大限度地发挥 ChatGPT 和其他 GPT 模型在企业环境中的变革力量的先进 AI 能力框架¹。

我们从 CapabilityGPT 的概述开始，概述了框架的主要组成部分和功能，为随后的讨论奠定了坚实的基础。

接下来，我们解释 CapabilityGPT 的目的，展示这个 AI 能力的综合存储库如何作为各种 AI 解决方案的设计构建模块，从单一 AI 用例到增强 AI 产品。

然后我们描述其好处，强调其全面性、用户中心设计和适应性，然后将其整体方法与更加技术中心的传统框架进行比较。

随着我们进一步深入讨论，我们详细讨论了 18 种 AI 能力及其相应的用例。我们优先讨论提供最高价值和最短实施时间的用例，以及其他虽然不完全符合这些类别，但仍展示出相当大潜力的用例。

在本章中，ChatGPT 将指所有对话式 OpenAI 模型，包括 ChatGPT-3.5，ChatGPT-4 以及它们带有插件和外部工具集成的各自版本，如*第一章*中所述。

结构

在本章中，将涵盖以下主题：

CapabilityGPT 的概述
CapabilityGPT 的目的
CapabilityGPT 的好处
CapabilityGPT 相对于技术 AI 框架的优势
每种 AI 能力的详细描述

CapabilityGPT 的概述

CapabilityGPT 框架体现了 ChatGPT 的 18 个关键能力，每个能力都植根于其基础的 AGI 能力。值得注意的是，这些能力的设计主要侧重于处理文本或代码格式的数据，结构化或顺序数据可以轻松转换为这些格式。

CapabilityGPT 框架下的 18 种能力如下（见图 2.1）：

**评估：**评估员工绩效、供应链效率或营销投资回报等实体，从而支持明智的决策。
**因果分析：**从文本数据中识别和评估可能的因果关系，帮助理解各种决策和战略的影响。
**分类：**根据其属性将数据分类为预定义的组，支持产品分类、异常检测或内容分类等过程。
**沟通：**与用户和企业应用进行全面互动，增强任务自动化、信息交流，并协助各种业务功能。
**创造：**产生新颖的输出，从战略计划到生成代码片段或设计销售话术。
**数据挖掘：**从结构化数据集中提取模式、关系和见解，支持市场研究、流程优化或绩效分析。
**信息提取和分析：**从文本数据或文档中提取相关细节，帮助财务报告分析或情感分析等任务。
**撮合：**利用模式识别来根据其描述最佳地配对实体，适用于技能与项目匹配或导师与学员的对齐等场景。
**规划：**将复杂目标分解为子目标和任务序列，帮助解决战略和运营问题
**预测：**根据过去和当前事件的描述预测未来的业务结果，协助库存管理或财务趋势分析等任务。
**问答：**理解、处理并准确回答查询，服务领域包括客户支持或人力资源服务。
**排名：**根据其描述的比较分析，优先考虑战略举措或销售机会等项目。
**推荐：**建议相关选项或行动，有助于培训计划、营销策略或采购决策。
**语义搜索：**加速搜索密集型任务，如知识管理、市场研究或代码检索。
**顺序决策制定：**优化多步骤的决策过程，在战略规划、投资选择或谈判中非常有用。
**模拟：**模拟行动和决策的影响，分析现实行为，有助于风险或战略评估。
**摘要：**从较大的文本数据集或文档中提取关键细节，有助于报告概括或市场研究分析等任务。
**转换：**将文本数据或内容转换为其他形式，可用于文档翻译、内容重塑或可视化等任务。

**图 2.1：**CapabilityGPT：AI 能力框架

通过利用和组合这些能力，企业可以在各种高级用例中释放 AI 的潜力，提高其运营效率、决策过程和员工满意度。

CapabilityGPT 的目的

CapabilityGPT 框架作为 AI 能力的综合存储库，可以以各种方式选择和组合，设计不同类型的 AI 解决方案。以下是简要概述（见图 2.2）：

**图 2.2：**CapabilityGPT 实现 AI 解决方案的设计

**AI 用例：**将单个 AI 能力应用于执行特定任务或解决问题。例如，“评估”能力的用例可能是风险评估，其中 AI 解决方案利用其数据解释和分析技能评估借款人的财务历史的各个方面，从而支持明智的决策。本章将提供每个 AI 能力用例的详细示例。
**AI 工具：**使用一个或多个 AI 用例执行特定任务或解决复杂问题的 AI 解决方案。例如，AI 工具可能利用“评估”用例进行风险评估，“分类”用例进行风险分类，“预测”用例预测未来风险趋势。
**AI 助手：**AI 助手是一种具有多种 AI 能力和访问外部工具或插件的高级 AI 应用程序。根据助手设计的任务，CapabilityGPT 框架中的相关能力被纳入。例如，“AI 个人秘书”可能使用能力，如创作、沟通、规划、问答、语义搜索和摘要。*第三章将提供基于角色的 AI 助手示例，而第六章*将涵盖功能性和协作型 AI 助手。
**AI 驱动流程：**AI 驱动流程是一系列任务（或具有任务的子流程），每个任务由一个或多个 AI 能力支持。例如，在“AI 驱动的销售流程”中，可以应用顺序决策制定（用于销售策略制定）、撮合（用于销售代表与客户分配）和沟通（用于客户互动）等能力。本附录 B 将提供四个详细的 AI 流程描述案例研究。
增强型人工智能产品： 这是通过添加一个或多个人工智能能力来改进的现有软件或实体产品。例如，“智能冰箱”可能会整合分类（识别物品）、预测（估计物品何时用完）和推荐（建议购物清单）。在*第一章*中提供了企业软件通过人工智能的增强示例。

总之，CapabilityGPT 框架提供了一套多功能的人工智能能力，可以用于设计和构建各种针对特定需求和目标的人工智能解决方案。

CapabilityGPT 的优势

CapabilityGPT 框架提供了显著的优势，加强了它作为有效整合和实施各种组织背景下人工智能能力的综合工具的价值。以下是它的一些关键优势：

全面性： CapabilityGPT 框架包括 18 种不同的人工智能能力，确保它能满足多样化的业务需求。这种能力的广度使企业能够以多种创新的方式利用人工智能。
易于理解： 该框架通过将复杂的人工智能世界分解为可管理、可理解的能力，简化了人工智能。这使得即使非技术利益相关者也能理解人工智能如何增强他们的业务。
设计的便利性： CapabilityGPT 框架通过将人工智能能力作为标准化的构建模块，简化了设计过程。企业可以以更高效的方式构建人工智能工具、助手、流程或产品。这种方法加速了设计过程，并提高了随后人工智能实施的质量。
促进创新： 框架内能力的清晰界定促进了创造力和创新。它使利益相关者能够设想新的能力组合，从而产生新颖的人工智能应用。
可扩展性： 框架的模块化特性使得易于扩展。企业可以从少数能力开始，逐渐整合更多能力，使其成为一种灵活的增长工具。
提示能力： CapabilityGPT 的独特特性“提示能力”允许每个人工智能能力直接表达为对 ChatGPT 的提示指令。这标准化了提示工程，导致更一致、可预测的结果和改进的系统可靠性。

在了解了 CapabilityGPT 的多方面优势之后，我们接下来评估它与传统人工智能框架的对比情况。这种比较分析将进一步突出 CapabilityGPT 的优势，为我们深入探讨 18 种不同能力及其应用做好铺垫。

CapabilityGPT 相对于技术人工智能框架的优势

CapabilityGPT 相对于传统的以技术为导向的人工智能框架具有显著优势。让我们逐一来介绍它们：

以用户为中心 vs. 以技术为中心：CapabilityGPT 采用以用户为中心的方法设计，专注于企业使用案例和业务需求，并将其映射到相关的人工智能能力。相比之下，传统的人工智能框架是以技术为中心的，集中于人工智能技术，如知识图谱或深度学习。这种以技术为中心的方法需要相当的技术专业知识，并且不直接与特定的企业使用案例或业务需求相一致。
抽象 vs. 具体： CapabilityGPT 提供了更高层次、更抽象的人工智能能力视图。这种视图对非技术利益相关者更易接触，并有助于概念理解。然而，传统的人工智能功能框架涉及更具体、技术性的组件，并要求对人工智能方法和算法有深入的理解。
**问题导向 vs. 工具导向：**由于其专注于解决广泛的业务挑战，CapabilityGPT 本质上是问题导向的。相比之下，传统的 AI 框架往往更加工具导向，应用特定的 AI 技术，这限制了它们适用于这些类型的问题的范围，这些问题适用于这些技术。
**整体 vs. 组件化：**CapabilityGPT 提供了企业可用的 AI 能力的整体视图，提供了更完整的 AI 利用方式。传统的 AI 框架通常提供基于组件的视图，侧重于特定技术及其潜在用途，缺乏全面的视野。

实质上，传统的 AI 框架为 AI 开发奠定了技术基础，而 CapabilityGPT 提供了一种更具适应性和业务导向的 AI 实施方法。通过将 AI 能力与企业用例对齐，它能够更有效和战略地应用 AI 于整个企业。

在审查了 CapabilityGPT 相对于传统 AI 框架的相对优势之后，我们可以分析其 18 项能力。通过了解它们的具体功能和用例，读者可以将它们应用到他们的具体业务环境中。

具有用例的详细 AI 能力描述

在本节中，我们深入探讨了构成 CapabilityGPT AI 框架核心的 18 项能力。每个能力都有详细描述，然后列出了代表性用例的全面清单，展示了它如何应用于解决各种现实世界的问题。这些用例突出了能力的多功能性和适用性，强调了 CapabilityGPT 解决广泛企业需求的潜力。

为了确保我们的介绍清晰和一致，每个用例都遵循了标准化的格式：

**数据要求：**指定 AI 能力在该用例中运行所需的文本或代码格式的数据类型。
**功能：**突出了 AI 能力在用例背景下承担的主要任务。
**利益相关者：**列出了参与或受到用例影响的主要行为者或受益者。
**利益：**描述了在描述的背景下应用 AI 能力所带来的潜在优势或改进。

为了进一步指导您的探索和理解，我们已将每个能力的用例分类如下：

**高价值用例：**这些代表了部署 AI 能力可能产生深刻业务影响的场景，如成本节约、收入增加、客户满意度或其他战略利益。
**快速实施用例：**强调灵活性，这些用例可以迅速实现。这些用例的理想条件是：
数据可以直接由 ChatGPT（文本、代码）处理，或者可以轻松转换（例如，结构化/顺序数据）。
提供参考示例。
提示很简单。
ChatGPT 没有推理限制。
没有负责任的 AI 挑战。
没有外部用户（例如客户、供应商）。
**其他用例：**这个类别涵盖了那些不完全符合上述分类但在展示 AI 框架的能力方面仍然重要的用例。

评估

作为由 ChatGPT 提供支持的 AI 能力，评估是指对与实体相关的各个方面进行系统评估或分析。这可以包括风险、绩效、质量、效率、合规性、用户体验、准备性和影响。

**图 2.3：**评估

现在，让我们深入探讨这种 AI 能力的潜力，并探索代表性的用例：

高价值用例：
风险评估：
功能性：深入分析各种数据集，评估和预测风险因素和潜在漏洞。
数据需求：借款人的财务记录、患者病史、供应链交易日志和其他指示风险的相关数据。
利益相关者：风险分析师、财务规划师、医疗专业人员、供应链经理和企业高层领导。
好处：在财务决策中提高远见，早期发现和缓解医疗风险，简化供应链流程和积极的战略制定。
绩效评估：
功能性：全面评估供应商和员工的绩效指标，同时分析流程日志以找出低效之处。
数据需求：供应商交付日志、产品质量指标、合同细节、员工绩效评估和运营日志文件。
利益相关者：人力资源经理、运营总监、质量保证团队和采购负责人。
好处：增强供应商和员工关系，识别流程低效，优化工作流程和量身定制的培训计划。
监管合规评估：
功能性：对运营数据进行严格分析，以确保符合监管标准并识别潜在违规行为。
数据需求：交易记录、GDPR 遵从日志、环境影响数据和其他相关合规文件。
利益相关者：合规官员、法律团队、数据保护机构和环境安全监管机构。
好处：防范监管处罚，加强数据隐私，维护生态标准，增强与利益相关者的信任。
快速实施的用例：
用户体验评估：
功能性：分析用户情绪和反馈，以评估整体用户满意度和改进领域。
数据需求：客户评价、使用模式、反馈表和行为数据。
利益相关者：产品经理、用户体验设计师、客户服务团队和营销团队。
好处：直接改善用户体验，产品增强和有针对性的客户服务干预。
市场分析：
功能性：全面分析市场动态、竞争对手行动和客户偏好，提供市场变化和机会的宏观和微观视图。
数据需求：市场趋势的文本存储库、竞争对手新闻稿、客户调查和行业报告。
利益相关者：营销策略师、业务发展团队、产品经理、研发团队。
好处：更快适应市场动态，知情产品和服务开发，优化定价策略和增强竞争地位。
质量保证：
功能性：质量监控和分析，以识别潜在缺陷、低效和改进领域。
数据需求：产品性能的文本日志或报告、服务交付指标、反馈表和错误日志。
利益相关者：质量保证团队、产品经理、生产主管和服务交付团队。
好处：快速识别质量问题，洞察产品开发，积极化解缺陷，增强客户满意度。
其他用例：
环境和可持续性评估：
功能性：对环境影响进行详细分析和可持续发展战略评估，包括碳足迹测量、废物管理、节水和绿色倡议等方面。
数据需求：碳排放数据、废物处理记录、水资源使用统计、供应链数据、可再生能源采用率和企业社会责任倡议记录。
利益相关者：环境安全监管机构，企业可持续发展团队，供应链经理和企业领导层。
好处：增强生态责任感，提高利益相关者的信任，识别环保倡议，并通过可持续实践节约成本。
准备评估：
功能：全面评估组织对变化、转型或紧急情况的准备情况，涵盖数字基础设施、技能集和紧急准备等领域。
数据要求：数字基础设施日志，员工技能数据集，应急响应计划，基础设施蓝图，供应链准备记录和电动汽车过渡计划。
利益相关者：制造业的运营负责人，公用事业部门经理，人力资源和培训团队，应急响应单位和汽车行业领导者。
好处：及早发现准备不足的差距，为变革项目做出明智决策，增强应急响应，并顺利过渡到新的行业标准。
流程优化评估：
功能：对工作流程和运营数据进行详细检查，以识别低效、瓶颈和需要改进的领域。
数据要求：工作流程图，操作日志，制造过程记录和能源分配数据。
利益相关者：工业/制造业的流程经理，公用事业部门的运营负责人，质量保证团队和战略规划者。
好处：提高运营效率，降低流程成本，提高产品质量，实现可持续能源分配。

总之，评估是一项关键的人工智能能力，使各行各业的组织能够深入了解其当前情况。有了这些见解，他们可以积极解决问题，抓住机遇，并采取措施来最小化风险。

要有效地使用 AI 辅助评估，需要收集多样化和高质量的数据，实施强大的偏见检测和消除方法，并采取人机协同的方法变得至关重要。

【因果分析】

因果分析系统地识别和评估导致特定结果或系统、流程或绩效变化的因果关系。

图 2.4： 因果分析

这种能力的应用可以为各个行业制定出详细的计划，突显其变革潜力的广度和深度：

高价值使用案例：
根本原因分析：
功能：诊断顺序数据，以准确定位系统或流程故障的根本原因，增强预防策略和系统可靠性。
数据要求：机械数据日志，IT 系统日志，患者记录，事故报告等。
利益相关者：制造维护团队，IT 系统管理员，医疗专业人员和运营负责人。
好处：改进的预防性维护策略，减少设备故障，提高 IT 系统的正常运行时间，增强患者安全和护理质量。
营销和销售影响分析：
功能：分析促销数据，确定营销活动对销售、忠诚度和客户接待的影响。
数据要求：广告活动表现数据，销售指标，客户忠诚度指标和新客户接待统计数据。
利益相关者：营销团队，销售团队，战略规划者和预算分配者。
好处：优化促销策略，优化营销预算，提高投资回报率。
质量控制分析：
功能：对顺序数据进行分析，以检测影响质量标准遵从的因素，促使改进。
数据要求：生产数据日志，质量标准指标，偏差报告等。
利益相关者：质量控制团队、生产负责人、流程经理和运营主管。
好处：提高产品质量，增强流程合规性，减少与质量标准的偏差。
快速实施用例：
绩效降低分析：
功能：分析连续数据，找出各种情境中绩效下降的根本原因。
数据需求：销售数据、体育表现指标、学术表现记录。
利益相关者：销售经理、体育教练和学术管理员。
好处：快速识别绩效瓶颈，灵活调整策略，及时干预以扭转负面趋势。
项目变更影响评估：
功能：评估项目范围、时间表或资源变化的潜在后果，从而实现有效的变更管理。
数据需求：项目规格、当前项目时间表、资源分配细节。
利益相关者：项目经理、软件开发人员和施工监督员。
好处：立即了解项目变更的连锁效应，优化决策，增强项目结果的可预测性。
政策变更影响分析：
功能：模拟和检查拟议政策调整对不同业务或公共领域的潜在影响。
数据需求：当前政策文件、拟议的政策变更以及相关的绩效指标（如员工满意度或公共健康结果）。
利益相关者：人力资源经理、政府官员和医疗保健管理员。
好处：快速了解政策变更的后果，迅速优化政策，更好地与期望的结果对齐。
其他用例：
供应链连续性评估：
功能：深入分析物流数据，以了解供应链环节中的中断后果。
数据需求：供应链日志、库存记录、合作伙伴谈判数据等。
利益相关者：供应链经理、零售和制造业的运营负责人、库存经理和物流协调员。
好处：更好的应急计划，改进的库存管理，优化的合作伙伴谈判，增强的业务连续性。
预测性生态影响分析：
功能：预测未来业务活动的潜在环境影响以及可能环境影响的直接原因。
数据需求：环境评估报告、运营数据、排放记录等。
利益相关者：环境安全监管机构、企业可持续发展团队、业务战略家和企业领导层。
好处：预防性解决环境挑战，调整生态友好策略，走向更可持续的业务轨迹。
组织变革影响评估：
功能：预测重大组织变化对运营效率、客户满意度和服务质量等方面的影响。
数据需求：以往的变更影响报告、客户满意度调查、运营效率数据等。
利益相关者：企业战略家、人力资源团队、技术实施团队、运营负责人和客户服务经理。
好处：在变革过程中做出明智决策，最小化中断，并与业务目标更好地对齐。

总之，作为一种人工智能能力，因果分析是各行各业组织理解其运营中因果关系的关键工具。有了这些见解，他们可以更好地预测结果，解决问题，并将他们的战略与目标对齐。

使用 ChatGPT 进行因果分析的挑战，如将相关性误解为因果关系以及处理影响原因和效果的混杂因素，可以通过额外的因果分析工具和确保在关键决策中进行人工监督来加以解决。

通讯

作为一种人工智能能力，通讯包括与人类用户和诸如交易系统、客户关系应用程序或搜索引擎等外部应用程序的交互。这种双模式交互使 ChatGPT 能够促进信息交流、问题解决和任务完成。

图 2.6： 通讯

我们通过描述其应用程序来展示这一能力的潜力：

高价值的用例：
数据收集和录入：
功能：自动化数据收集，验证和记录，例如客户反馈，预订或库存管理等任务。
数据要求：反馈表格，预订记录，库存和患者数据。
利益相关者：数据录入人员，医疗保健管理员和库存管理人员。
好处：减少手动工作量，提高数据准确性，简化跨行业流程，并增强运营效率。
信息和协助服务：
功能：提供个性化产品信息，故障排除支持，公司新闻，政策指导和其他相关更新。
数据要求：产品详细信息，公司新闻公告，政策文件和健康指南。
利益相关者：客户服务代表，内部沟通团队和医疗保健提供者。
好处：增强客户服务，改善内部沟通，改变用户体验，提高满意度水平。
客户服务：
功能：通过处理常见查询，提供个性化建议和升级复杂问题来简化客户互动。
数据要求：客户互动日志，产品/服务详细信息，客户反馈和升级标准。
利益相关者：客户服务代理，产品经理和电信服务提供商。
好处：高效处理客户查询，改善服务交付，增强客户体验，提高运营效率。
快速实施的用例：
培训和发展：
功能：动态呈现培训内容，促进电子学习模块和技能增强。
数据需求：培训模块，电子学习课程内容，员工反馈和绩效指标。
利益相关者：人力资源经理，公用事业培训师，消费品产品经理和电信技术培训师。
好处：促进持续的专业发展，确保基本培训的一致交付，并增强不同行业的员工能力。
项目管理沟通：
功能：在项目管理工具和团队成员之间架起沟通桥梁，进行实时更新和通知。
数据需求：项目时间表，任务列表，团队成员角色和项目里程碑。
利益相关者：IT 项目经理，施工现场监督员和营销活动负责人。
好处：提高团队沟通的透明度，增强对项目状态的认识，改善团队同步和及时执行项目。
研讨会协助：
功能：协助研讨会规划，即时检索数据以进行讨论，并进行研讨会后续跟进。
数据需求：研讨会议程，参与者名单，相关数据库或知识库和研讨会反馈。
利益相关者：培训师，产品开发负责人和研究负责人。
好处：无缝的研讨会组织，通过快速数据检索丰富的讨论以及系统的研讨会后续跟进，确保最大的生产力。
其他用例：
供应链沟通：
功能：通过跟踪库存需求，与供应商协调和自动化交付相关通知，增强供应链流程内的沟通。
数据需求：库存日志，供应商沟通记录，交付时间表和产品需求数据。
利益相关者：供应链经理，库存经理，供应商和交付团队。
好处：更好的库存管理，改善供应商协调，优化服务交付和更明智的决策过程。
反馈循环增强：
功能：系统收集，分类和传递客户反馈给相关部门。
数据需求：客户反馈表格，产品/服务评论和客户互动日志。
利益相关者：客户服务代表，产品经理和质量保证团队。
好处：从客户反馈中获得可操作的见解，培养响应文化，持续改进和增加客户忠诚度。
紧急通信协调：
功能：及时传递紧急通知并协调团队或部门之间的及时沟通。
数据需求：紧急警报，团队沟通日志，部门指南和紧急响应程序。
利益相关者：公共安全官员，医疗保健提供者和公用事业服务经理。
好处：协调和有效的紧急响应，保护资产和潜在的挽救生命。

通过有效的沟通，ChatGPT 成为促进各个行业和应用之间的互动，协作和信息交流的有价值工具。

实施 ChatGPT 启用的沟通需要在需要同情心的情况下平衡人工智能和人类互动。确保严格的数据安全措施和严格遵守道德数据使用准则至关重要。

创建

启用 AI 创建涉及理解复杂要求，解释上下文和生成满足特定目标的多样化，创新类型的内容。这可以涵盖文本内容和设计元素，也可以是复杂的工件，如商业模型或软件代码。

图 2.7： 创建

让我们看一些代表性的用例，每个用例都突显了 ChatGPT 在各个行业中的创造潜力：

高价值用例：
生成设计：
功能：使用人工智能创建创新的用户界面设计，新颖的产品开发和引人入胜的网站设计。
数据要求：用户偏好，网站分析，产品特性要求和设计基准。
利益相关者：UX/UI 设计师，产品经理，网站开发人员和营销团队。
好处：改善用户互动和参与度，多样化产品供应，提高客户满意度。
产品信息管理：
功能：生成引人入胜的产品描述和制定库存管理策略。
数据要求：产品规格，库存日志，客户反馈和购买模式。
利益相关者：电子商务经理，库存主管，营销团队和产品经理。
好处：增强客户满意度，优化库存水平，简化库存管理。
自动程序合成：
功能：协助自动生成软件程序，模型或脚本。
数据要求：软件需求，现有代码库和系统规格。
利益相关者：软件开发人员，IT 经理，财务分析师和电信工程师。
好处：减少手动编码时间，提高流程效率，及时准确的程序生成。
快速实施用例：
功能性文件和内容生成：
功能：自动创建各种内容类型，包括报告，法律文件，营销材料和教育内容。
数据要求：现有模板，主题简介，目标受众人口统计数据和指定文件结构。
利益相关者：法律顾问，营销经理，教育者和内容创作者。
好处：内容生成效率提高，人为错误减少，输出更一致，为员工节省宝贵时间，让他们专注于更复杂的任务。
流程和工作流创建：
功能：设计全面的业务流程模型，标准操作程序和专业路径，如患者护理或教育轨迹。
数据要求：现有流程描述，组织目标，利益相关者反馈，以及行业特定的基准或最佳实践。
利益相关者：医院管理员，制造经理，教育者和流程优化团队。
好处：提高流程效率，改善患者或用户结果，更高效的生产，与最佳实践一致的个性化学习或护理路径。
概念构思协助：
功能：通过创新建议和观点增强头脑风暴会议，用于产品开发，广告活动和营销策略。
数据要求：市场趋势，目标受众洞察，历史活动数据和产品规格或需求。
利益相关者：创意总监，产品开发人员，营销策略师和品牌经理。
好处：更快的构思过程，更丰富多样的头脑风暴结果，创建与市场需求密切相关的活动或产品，以及与目标受众的共鸣增加。
其他用例：
培训和学习内容生成：
功能：生成定制培训材料，入职指南和个性化学习路径。
数据要求：员工技能，培训基准，行业标准和工作角色。
利益相关者：人力资源经理，培训师，部门负责人和安全官员。
好处：增强员工发展、提高员工知识、加强安全协议和提高生产力。
自动化系统配置：
功能：协助配置诸如笔记本电脑、机器或车辆系统等技术对象。
数据需求：技术规格、用户偏好、设备手册和系统基准。
利益相关者：IT 管理员、电信工程师和汽车技术人员。
好处：提高设置速度、最小化潜在错误、优化系统性能、增强用户满意度。
项目文件自动化：
功能：自动创建和管理项目文件，如计划、任务分配和进展报告。
数据需求：项目需求、任务列表、时间表和利益相关者角色。
利益相关者：项目经理、IT 协调员、顾问和施工监督员。
好处：增强项目管理效率、提高透明度、简化项目执行和改善客户沟通。

这些例子突显了 ChatGPT 如何利用其计算能力在不同的环境中生成大量多样化的内容。这标志着从传统的例行自动化向更复杂、创造性的问题解决方式的重大转变。

为了最大限度地利用 ChatGPT 进行创造性任务，保持人类监督和设计相关提示是必要的。内容过滤和偏见缓解策略应成为 AI 治理的组成部分，以防止无意中生成有偏见或有害内容。

数据挖掘

数据挖掘涉及探索、提取和揭示大量结构化和非结构化数据中隐藏的模式、关系和见解。然而，可处理数据集的大小受到所使用的 GPT 模型的上下文窗口的限制。更大的数据集需要预处理，将其分割成可管理的部分。或者，当 ChatGPT-4 与高级数据分析插件配对时，可以协作进行探索性数据挖掘。

图 2.8： 数据挖掘

以下是数据挖掘的代表性使用案例列表：

高价值使用案例：
趋势分析：
功能：解释时间数据以发现销售趋势、市场变化或不断变化的客户行为。
数据需求：销售数据、市场报告、客户反馈和历史数据集。
利益相关者：零售经理、金融分析师、营销策略师和旅行规划者。
好处：数据驱动的战略规划、及时的策略调整、利用新兴机会、减轻潜在风险。
异常检测：
功能：识别连续数据集中的异常模式或不一致性。
数据需求：财务交易日志、网络安全违规报告和设备性能数据。
利益相关者：银行经理、网络安全专业人员和能源部门监督员。
好处：增强安全性和可靠性、预防财务损失、保护敏感数据和及时识别潜在威胁。
序列模式发现：
功能：挖掘串行数据中常见的序列或模式。
数据需求：用户活动日志、机械性能记录和运输时间表。
利益相关者：电子商务经理、制造监督员和物流协调员。
好处：深入的用户行为分析、积极的维护安排、流程优化、最小化停机时间和提高运营效率。
快速实施使用案例：
数据聚类：
功能：识别和分类文本数据中的同质群组或簇，实现更深入的洞察和数据驱动的决策。
数据要求：来自客户评论、医疗记录、财务交易等非结构化文本数据的文本描述。
利益相关者：营销策略师、医疗保健分析师、金融顾问和数据科学家。
利益：实施有针对性的营销策略、量身定制的医疗干预、快速识别异常值或异常情况以及改进决策过程。
关联规则挖掘：
功能：发现交易序列中项目或行为集之间的关系和相关性。
数据要求：购物车、购买历史、在线行为、媒体消费记录等交易数据。
利益相关者：零售经理、电子商务战略家、杂货店老板、媒体制作人和数据分析师。
利益：增强的推荐系统、更好地理解消费者行为、创建更有效的营销活动以及提供高度个性化的客户体验。
文本模式识别：
功能：检测大量文本数据中的重复主题、情绪或话题，实现更深入的分析和可操作的见解。
数据要求：客户反馈、评论、社交媒体评论、员工反馈和其他形式的文本数据。
利益相关者：客户服务经理、营销团队、人力资源专业人员和社交媒体分析师。
利益：为客户服务改进制定明智策略、量身定制营销活动、有效监控社交媒体以及加强对员工参与和情绪的理解。
其他用例：
网络模式识别：
功能：识别和理解网络活动数据中的模式。
数据要求：用户连接日志、服务器活动数据和电信流量报告。
利益相关者：社交媒体平台开发人员、IT 经理和电信工程师。
利益：改善网络性能、早期威胁检测、丰富理解用户互动以及对未来网络状态的预测见解。
情绪时间线分析：
功能：分析跨时间序列的文本反馈或评论，以评估情绪演变。
数据要求：客户评论、反馈、社交媒体评论、活动或活动时间表。
利益相关者：媒体分析师、娱乐制作人、品牌经理和公共关系协调员。
利益：随时间的公众反应深入见解、为战略调整做出明智决策、加强利益相关者参与度以及对情绪变化做出有效回应。

这些用例强调了 ChatGPT 从传统数据分析转变为智能、数据驱动的决策制定，能够从大型复杂数据集中获得重要价值的能力。

然而，有效的数据挖掘需要严格遵守数据保护法规，并承诺进行公正和代表性的数据收集和处理，以确保用户的机密性和派生见解的质量。

信息提取和分析

信息提取和分析代表了自动识别、提取和分析原始数据或复杂文档中相关信息的能力。这种转变性能在解码复杂文档、生成可操作见解以及在不同组织领域实现流程自动化中发挥着关键作用。

图 2.9： 信息提取和分析

以下是信息提取和分析的用例概述：

高价值用例：
交易文档处理：
功能：转换和分析发票、收据和采购订单等交易文档，以简化后续处理。
数据需求：各种格式的发票、收据和采购订单，如 PDF 和 HTML，需要预处理成文本。
利益相关者：零售经理、银行专业人员和电子商务业主。
好处：简化交易验证，减少差异，缩短处理时间，提高准确性，加快交易结算。
基于协议的产品应用分析：
功能性：从与产品申请相关的记录中提取和分析数据，确保遵守协议。
数据需求：临床记录、农药施用数据和膳食产品使用细节。
利益相关者：医疗专业人员、农业专家和健康与营养专家。
好处：了解产品效率，评估依从性，检测副作用或结果，协议调整建议和产品改进建议。
快速实施的用例：
法律文件分析和提取：
功能性：从大量法律文件中彻底审查和提取关键条款和义务，确保全面和高效的分析。
数据需求：合同、协议、契约、租赁文件、并购文件和其他类型的法律文件。
利益相关者：法律顾问、合规官员、企业领导、财务分析师和房地产经理。
好处：快速审查流程，提高法律操作的准确性，降低忽视条款或不合规带来的风险，减少运营开支。
新闻分析：
功能性：从全球新闻、监管更新和行业变化中提取信息，以预测市场动态，并确保遵守不断变化的法规。
数据需求：新闻文章、新闻稿、监管公告、行业报告和其他新闻来源。
利益相关者：市场研究人员、合规官员、业务分析师和战略规划者。
好处：积极的市场策略，遵守不断变化的法规，及早识别潜在风险或机遇，并在知情决策中获得优势。
竞争分析：
功能性：从外部数据源中提取有价值的见解，以了解竞争对手的战略、产品表现和知识产权定位。
数据需求：竞争对手报告、市场分析、产品评论、专利文件和其他与行业竞争对手相关的资源。
利益相关者：业务战略家、营销专业人员、研发团队和企业情报部门。
好处：增强商业智能，改善战略定位，知情产品开发，并在市场上获得竞争优势。
其他用例：
合规验证：
功能性：从文件中提取重要数据，以确保严格遵守各种法规、标准或政策。
数据需求：监管文件、健康和安全报告、财务记录和税务文件。
利益相关者：财务分析师、医疗管理人员和制造监督员。
好处：加强监管合规性，降低法律风险，节省时间，减少不合规罚款的风险。
研发数据管理：
功能性：从研究资源中提取数据，支持研究活动和创新。
数据需求：临床试验数据、学术文献和产品开发反馈。
利益相关者：制药研究人员、学术专业人员和科技创新者。
好处：提高研发效率，创新见解，加快产品或解决方案的开发。
库存管理：
功能：提取和分析与库存记录、销售预测和供应链指标相关的数据，以优化库存水平。
数据需求：库存记录、销售预测和供应链数据。
利益相关者：零售业主、制造经理和物流协调员。
好处：避免缺货或库存过剩情况，降低库存携带成本，提高运营效率，提高客户满意度。

这些用例突显了 ChatGPT 从原始和复杂数据中提取有意义的见解，推动了知情决策和流程自动化的转变影响。

为了在信息提取和分析中有效应用，遵守数据保护法规，并且对提取和分析提示进行细致的验证是解决其挑战的关键。

撮合

ChatGPT 在撮合方面的能力涉及根据预定义的标准或模式配对实体、任务、资源或需求，以优化结果。AI 驱动的撮合可以简化跨多个领域的决策，增强生产力和运营效率。

图 2.10：撮合

现在让我们探讨一些撮合的用例：

高价值用例：
资源分配到任务：
功能：根据技能、能力或功能等描述性属性，将资源最优地分配到特定任务或操作。
数据需求：资源可用性、技能描述和任务要求。
利益相关者：项目经理、制造主管和物流协调员。
好处：提高生产力，降低成本，更有效地利用可用资源。
风险与缓解策略对齐：
功能：识别潜在威胁或风险，并将其与适当的预防或补救策略相匹配。
数据需求：风险评估和可用的预防/纠正策略。
利益相关者：金融分析师、网络安全专业人员和生命科学研究人员。
好处：加强风险管理，增加业务韧性，预防潜在损失。
需求与供应匹配：
功能：预测并将供应与市场需求对齐，考虑各种产品描述、单位转换和分销商库存水平。
数据需求：库存水平、需求预测、分销商库存和产品描述。
利益相关者：零售业主、制造经理和物流专家。
好处：增强运营效率，提高客户满意度，优化库存水平。
快速实施的用例：
个人分配到团队：
功能：根据兼容性、技能和目标有效地将个人分配到各自的团队或小组，以促进团队动态和优化绩效。
数据需求：个人资料、技能评估、个人偏好、团队需求和过去的绩效指标。
利益相关者：人力资源经理、教育工作者、培训协调员、项目经理和团队负责人。
好处：改善团队凝聚力，提高绩效结果，最优资源利用，创建平衡的团队。
导师和教练对齐：
功能：智能地将员工与合适的导师、教练或 SME 配对，以确保学习需求、职业目标和技能发展的对齐。
数据需求：员工档案、学习需求评估、导师/教练/SME 档案、反馈表和专业发展目标。
利益相关者：人力资源经理、培训和发展团队、高级管理人员、中小企业主和部门负责人。
好处：加速员工成长，提高士气，高效的技能获取，丰富的组织生产力。
合规匹配：
功能：确保实践或程序与相关的监管框架保持一致。
数据要求：业务实践、软件功能、程序细节和监管要求。
利益相关者：金融顾问、医疗保健管理员和制造监督员。
好处：最小化法律和运营风险，预防罚款和法律纠纷，保持业务运营不中断。
其他使用案例：
实体对实体匹配用于数据管理：
功能：执行强大的实体对实体匹配技术，以增强数据去重、模式匹配、本体匹配和其他数据对齐功能。
数据要求：需要对齐的数据集、数据库模式、本体论、元数据和相关数据完整性指标。
利益相关者：数据科学家、IT 经理、数据库管理员、营销分析师和数据质量团队。
好处：增强数据完整性，提高数据可用性，高效的数据管理流程和优越的数据驱动决策。
需求到解决方案的映射：
功能：将特定要求与适当的解决方案或策略匹配。
数据要求：业务、技术或功能要求；可用解决方案。
利益相关者：IT 经理、业务顾问和客户服务主管。
好处：高效的问题解决，优化的战略规划，提供定制解决方案。
专业技能匹配：
功能：根据项目或挑战要求将员工与合适的专业知识专家（SMEs）配对。
数据要求：员工档案、中小企业专业领域和项目要求。
利益相关者：人力资源专业人员、项目经理和企业团队负责人。
好处：高效的问题解决，最佳的项目结果，最大化内部专业知识的利用。

这些使用案例突显了 ChatGPT 如何可以增强匹配过程，确保各种实体、任务、资源和要求之间的最佳对齐，从而实现改善结果和效率。

ChatGPT 的有效实施取决于数据的质量和准确性，以及对匹配中涉及的多样化和复杂因素的慎重考虑。这包括减轻可能对 AI 系统构成挑战的某些任务的潜在复杂性和多样性。例如，在个体到群体分配的情况下，群体动态和个体个性等各种主观因素起着重要作用。这些因素可能对 ChatGPT 等 AI 系统准确考虑构成困难，因此应特别关注这些元素，以确保最有效和准确的匹配结果。

规划

AI 规划包括两个部分的能力：将复杂目标（或任务）分解为子目标（或子任务），并生成一个任务序列，以在给定约束条件下从初始状态过渡到目标状态。计划可以根据中间执行结果的调整或者初始假设的改变而动态调整。

**图 2.11：**规划

以下是 ChatGPT 如何在不同行业中用于规划的概述：

高价值使用案例：
运营规划：
功能：提供全面的规划输出，从任务列表创建、供应链优化到设计有效的营销活动。
数据要求：任务要求、供应链数据、受众人口统计和服务交付约束。
利益相关者：公用事业、零售、电信和制造业经理。
好处：简化后勤，最大限度地提高营销影响，提高客户满意度和运营卓越。
战略规划：
功能：协助制定长期目标，确定所需资源，并规划必要的行动。
数据要求：市场趋势、历史数据和公司目标。
利益相关者：金融服务、电信和汽车行业的高管。
好处：在竞争环境中引导朝向期望的结果，明确方向，有效资源分配。
项目管理规划：
功能：协助项目经理拆分大型项目、排序任务，并确保最佳资源分配。
数据要求：项目规格、可用资源和任务依赖关系。
利益相关者：建筑、IT 和设计领域的项目经理。
好处：项目按计划完成，符合预算，符合要求。
快速实施用例：
风险和事件管理：
功能：为面临重大运营或市场风险的行业提供强大的缓解和解决方案，从而促进组织的韧性和安全。
数据要求：历史事件报告、风险评估输出、运营数据、市场趋势和安全参数。
利益相关者：风险管理团队、安全官员、运营负责人和高层管理人员。
好处：增强组织的韧性，改善安全措施，有效缓解潜在风险，并积极预防重大事件。
变更管理规划：
功能：协助规划和执行组织变革和流程改进，以最小化中断并增强运营流程。
数据要求：当前运营数据、利益相关者的反馈、拟议变更的细节、过去的变更管理报告和影响评估。
利益相关者：人力资源经理、业务流程分析师、运营负责人和变更管理团队。
好处：简化组织变革，减少中断，增强利益相关者的支持，并提高运营效率。
活动策划：
功能：有效协助规划和执行活动，从场地选择到应急计划，确保无缝执行和卓越的客人体验。
数据要求：以往活动数据、场地详情、资源可用性、客人偏好和预算限制。
利益相关者：活动策划人员、酒店管理人员、物流团队和营销部门。
好处：活动的顺利执行，客人满意度提高，资源分配改善，行业声誉增强。
其他用例：
沟通和参与规划：
功能：帮助制定有效的内部和外部沟通策略，以最大化利益相关者参与度并改善公共关系。
数据要求：利益相关者人口统计数据、沟通渠道和参与度指标。
利益相关者：电信、教育和零售行业的公关团队。
好处：增强利益相关者参与、积极的公众印象和组织成功。
创新和发展规划：
功能：协助起草研究、产品开发和培训的详细计划。
数据要求：当前的研发数据、市场需求和培训需求。
利益相关者：医疗/生命科学、消费品和教育行业的研发团队。
好处：培养持续学习和适应的文化，实现可持续增长和长期成功。

这些用例突出了 ChatGPT 如何优化规划流程，将复杂目标无缝地转化为可管理的子任务，并编排高效的执行顺序。

在企业环境中实施它需要采用人工智能结合的方法，考虑到对规划问题的全面规范和对人类和 ChatGPT 角色和责任的清晰定义。

预测

在人工智能中，预测是利用历史数据和模式来预测未来结果、趋势、行为或事件的能力。这个过程有助于组织内各个部门的知情决策和风险管理。

**图 2.12：**预测

以下是 ChatGPT 如何在各个行业利用预测的力量：

高价值使用案例：
绩效预测：
**功能：**利用历史和实时数据来预测未来表现。
**数据要求：**历史绩效数据，当前运营指标和行业趋势。
**利益相关者：**金融服务、工业/制造和电信部门的高管。
**好处：**主动管理，知情的战略规划，发现机会，以及应对挑战的准备。
需求和供应预测：
**功能：**使用时间序列数据预测需求和供应平衡。
**数据要求：**历史需求和供应数据，市场趋势和特定行业事件。
**利益相关者：**公用事业、汽车和医疗/生命科学部门的决策者。
**好处：**预防缺货和库存过剩情况，提高运营效率，优化财务表现。
结果预测：
**功能：**预测不同举措或行动的潜在结果。
**数据要求：**类似举措的历史数据，当前项目参数和外部影响因素。
**利益相关者：**能源、医疗/生命科学和教育部门的战略家。
**好处：**改进资源配置，风险缓解和提高整体绩效。
快速实施使用案例：
趋势预测：
**功能：**解码复杂的数据模式以预测未来趋势，使企业能够主动适应消费者或社会需求的变化。
**数据要求：**历史销售数据，客户反馈，市场研究报告和反映过去趋势的其他相关行业数据。
**利益相关者：**产品经理、营销策略师、教育者、课程设计师和库存管理人员。
**好处：**增强对市场变化的适应能力，改进产品演变，高效的库存管理，渐进式课程设计，以及优化业务结果的教学技巧。
行为预测：
**功能：**预测各种利益相关者的行为模式，从客户到竞争对手，提供可操作的见解，以推动有效的业务策略。
**数据要求：**过去的交易数据，客户互动，反馈和行为日志，以及竞争对手活动和市场情报。
**利益相关者：**营销团队、客户服务经理、业务战略师和产品开发人员。
**好处：**更好地预测客户需求，创造定制体验，领先市场动态，增强客户忠诚度和竞争地位。
质量和缺陷预测：
**功能：**主动识别潜在的质量问题或缺陷，及时干预并确保产品完整性。
**数据要求：**历史质量控制数据，产品质量的客户反馈，缺陷日志和生产过程细节。
**利益相关者：**质量保证团队、产品经理、制造负责人和客户服务代表。
**好处：**减少召回或返工相关的成本，提高客户满意度，增强品牌声誉，最小化潜在的商业风险。
其他使用案例：
资源利用预测：
功能：预测对可持续性和盈利能力至关重要的资源利用。
数据要求：过去的资源利用数据，当前的运营数据和未来需求的预测。
利益相关者：工业/制造、公用事业和汽车行业的运营经理。
好处：知情的运营计划，优化的维护计划和对可持续发展倡议的支持。
事件概率预测：
功能：根据历史数据估计特定事件发生的可能性。
数据要求：类似事件的历史数据，当前环境因素和行业趋势。
利益相关者：金融服务、医疗/生命科学和能源行业的风险管理人员。
好处：实现积极的风险管理，知情的应急计划和防范潜在负面影响。

这些应用案例说明了 ChatGPT 预测能力的广泛应用，显著促进了组织在各个行业中的战略规划、决策和风险管理。

为了在企业环境中最大限度地利用它，确保高质量、多样化的数据收集，促进协作决策过程，实施有效的反馈机制至关重要。

问答

人工智能问答涉及理解、处理和准确回答自然语言提出的查询的能力。这一功能增强了组织内的互动过程，确保对各种问题进行即时、准确和具有上下文意识的回应。

图 2.13： 问答

ChatGPT 如何利用其问答能力在各个行业中：

高价值应用案例：
运营流程指导：
功能：对运营问题提供即时和准确的回应。
数据要求：标准操作程序，安全协议和历史查询数据。
利益相关者：工业/制造、公用事业和医疗/生命科学行业的运营人员。
好处：提升运营效率，确保遵守安全标准，防止可能导致财务或健康后果的错误。
知识库互动：
功能：实现存储知识的快速和具有上下文意识的准确检索。
数据要求：全面的知识库、常见问题解答和行业特定指南。
利益相关者：教育、电信和金融服务行业的专业人员。
好处：增强问题解决能力，丰富学习，确保符合行业标准。
客户支持：
功能：促进对各种客户查询的即时回应。
数据要求：产品/服务信息，故障排除指南和客户反馈历史。
利益相关者：零售、电信和汽车行业的支持团队。
好处：增强客户满意度和忠诚度，提高留存率和业务增长。
快速实施的应用案例：
IT 和企业软件支持：
功能：为软件工具和 IT 基础设施提供及时帮助，确保技术驱动的流程不受阻碍。
数据要求：IT 知识库，软件手册，用户反馈和过去的 IT 事件或解决方案日志。
利益相关者：IT 支持团队、软件用户、教育工作者、公用事业运营商和依赖技术的专业人士。
好处：减少停机时间，提高生产率，改善用户体验，并通过减少 IT 支持人员需求节省成本。
合规和监管指导：
功能：提供关于合规要求的准确答案和指导，确保企业与强制性法规和最佳实践保持一致。
数据要求：监管文件、政策手册、过去的合规事件和行业特定法规的更新。
利益相关者：合规官员、业务战略家、运营经理和监管事务专业人员。
利益：有效的风险管理，确保业务连续性，避免巨额罚款或潜在的业务关闭，并增强业务声誉。
入职培训：
功能：协助简化入职流程和持续员工培训。
数据要求：培训材料、常见员工查询、公司政策和程序。
利益相关者：零售、消费品和汽车行业的人力资源和培训部门。
利益：确保一致的服务质量，赋予员工权力，并优化运营效率。
其他使用案例：
内部和外部沟通支持：
功能：有效管理内部和外部沟通。
数据要求：沟通协议、品牌信息和利益相关者数据库。
利益相关者：汽车、消费品和零售行业的沟通团队。
利益：促进积极的品牌形象，并确保跨渠道的无缝沟通。
集成多模式辅助：
功能：整合文本、语音和视觉问答（VQA）以构建全面的辅助系统。
数据要求：包括与该领域相关的文本、听觉和视觉信息的多样数据集。
利益相关者：医疗保健/生命科学、零售、公用事业、汽车、工业/制造和教育领域的专业人士。
利益：提供全面的用户体验，支持实时故障排除和指导，并将视觉与即时的知识性回答相结合。

这些使用案例反映了 ChatGPT 问答能力在组织运营的各个方面的广泛应用。它有效地回应了各个领域的查询，显著增强了各行业的组织效率、服务交付和客户体验。

最大化 ChatGPT 的问答能力的潜力需要维护输入数据和知识库的质量，并实施严格的数据治理措施，以确保信息的隐私、安全和合法使用。

排名

在 AI 中，排名表示根据指定的标准对一组项目或实体进行优先排序。这确保了根据它们的相关性、价值或重要性进行有序排列，这在各种决策场景中至关重要。

图 2.14： 排名

现在，让我们深入探讨排名的代表性使用案例：

高价值使用案例：
绩效比较：
功能：根据多样化的指标排名绩效，提供关键的分析见解。
数据要求：学生考试成绩、治疗结果和财务投资组合数据。
利益相关者：教育工作者、医疗保健专业人员和金融顾问。
利益：在教育中实现个性化反馈，促进医疗保健的持续改进，并优化金融投资组合管理。
外部实体的绩效排名：
功能：根据历史绩效数据对外部实体进行排名。
数据要求：供应商交付记录、合作伙伴成果数据和客户信用历史。
利益相关者：零售经理、电信运营商和金融机构。
利益：增强供应商选择、合作伙伴关系形成和信贷放款的决策，提高效率和风险管理。
资源分配：
功能：根据多方面的标准对资源进行优先考虑和分配。
数据需求：能源投资回报数据，环境影响评估，患者健康指标和汽车研发数据。
利益相关者：能源公司，医疗机构和汽车制造商。
好处：有效平衡竞争需求，确保在保持环境可持续性和患者福祉等核心价值观的同时获得最佳回报。
快速实施的用例：
产品开发优先级：
功能：根据预期的市场需求、可行性、成本和满足客户需求的潜力对产品特性或整个新产品进行排名。
数据需求：市场调研数据，客户反馈，竞争格局，历史销售和产品绩效数据以及成本评估。
利益相关者：产品经理，研发团队，营销人员，业务战略家和设计团队。
好处：加速高影响产品的上市时间，提高客户满意度，更好地分配研发资金，增加市场份额。
流程改进优先级：
功能：根据效率、成本效益和对质量潜在影响等指标评估和排名生产过程或维护任务。
数据需求：生产日志，维护记录，生产人员反馈，历史过程性能数据和成本评估。
利益相关者：流程经理，质量保证团队，一线工人和运营战略家。
好处：提高产品质量，增强运营效率，降低成本，提高整体组织生产力。
其他用例：
生态投资优先级：
功能：根据生态影响指标对投资机会进行排名。
数据需求：碳足迹数据，水资源利用情况，森林砍伐影响和财务回报。
利益相关者：投资银行，全球基金和风险投资家。
好处：将生态责任与财务决策相结合，促进符合盈利能力和全球可持续发展目标的投资。
战略发展：
功能：根据其潜在影响优先考虑战略举措。
数据需求：市场趋势，投资回报预测，环境影响数据和竞争格局信息。
利益相关者：制造企业，能源供应商和零售高管。
好处：优化战略规划，将重点放在有影响力的业务增长战略、环境保护和保持竞争优势上。

ChatGPT 有效地提高了跨行业的战略决策、资源分配和绩效评估的能力。

其有效使用需要严格验证以确保准确性，决策过程的透明度以解决信任问题，并积极的偏见缓解策略以避免不公平的排名和资源错误分配。

语义搜索

AI 中的语义搜索涉及理解和响应复杂的搜索查询，考虑上下文，意图和语义含义，而不仅仅依赖关键词。这种能力增强了搜索结果的精确性和相关性。

图 2.16：语义搜索

ChatGPT 在其核心设计中并不原生支持语义搜索功能，但它确实支持一个开源检索插件，以便实现这种功能（有关更多详细信息，请参阅第一章）。GPT-3，作为前身模型，天生具备嵌入功能，使得实现语义搜索成为可能。

这种嵌入功能指的是 GPT-3 能够将输入文本转换为数值表示，或嵌入。这些嵌入作为高维空间中的向量，捕捉并编码文本的语义或基于含义的信息。这种能力对于语义搜索至关重要。查询和搜索索引中的潜在答案都表示为嵌入，模型将这些嵌入进行比较以找到最佳匹配。这种方法使搜索不仅限于精确措辞，还能实现更深层次的基于含义的匹配，更符合查询意图。

现在，让我们深入探讨语义搜索的代表性用例：

高价值的用例：
语义文档搜索：
功能：通过理解语义关系和上下文，准确地从庞大数据集中检索特定信息。
数据要求：法律文件，学术文章，公司记录等索引数据库。
利益相关者：法律专业人士，学术研究人员，企业经理。
好处：快速准确地访问重要文件，减少数据搜索时间，增强决策支持。
相似性搜索：
功能：识别与给定样本具有深层语义相似性的项目。
数据要求：电子商务产品数据库，制药中的化合物库，专利数据库。
利益相关者：电子商务零售商，制药研究人员，知识产权律师。
好处：个性化产品推荐，简化专利搜索，高效发现相似化合物。
流程和资源优化：
功能：搜索特定的业务流程，资源细节或物流数据。
数据要求：业务流程文件，资源分配记录，物流数据。
利益相关者：物流经理，制造监督员，IT 管理员。
好处：简化运营，改善资源管理，提高效率。
快速实施的用例：
内容和媒体管理：
功能：促进内容，媒体或评论的语义搜索，以增强理解。
数据要求：媒体档案，客户评论，观众参与数据。
利益相关者：媒体制作人员，营销策略师，出版商。
好处：改善内容策略，更好地针对受众，优化广告活动。
客户体验管理：
功能：语义搜索和分析客户互动，反馈和成功案例，以获得洞见。
数据要求：客户反馈，在线评论，通话记录，聊天记录，社交媒体提及以及其他形式的客户生成内容。
利益相关者：客户关系经理，营销团队，产品开发人员以及其他负责理解和改善客户体验的专业人员。
好处：更深入地了解客户情绪和偏好，从而提供量身定制的产品和服务，增强客户忠诚度，提高市场声誉。
其他用例：
安全和风险管理：
功能：通过理解数据模式进行语义搜索，以识别潜在威胁或事件。
数据需求：网络安全威胁日志，金融交易数据，以及医疗患者记录。
利益相关者：网络安全专业人员，金融分析师，以及医疗管理员。
好处：改进的风险识别，增强的安全性，以及积极的威胁缓解。
历史数据分析：
功能：分析和解释历史数据集，以获得更深入的见解。
数据需求：金融交易历史，过去的销售数据，以及历史市场趋势。
利益相关者：财务规划师，零售经理，以及房地产分析师。
好处：明智的未来战略，更好地理解过去的行为，以及巩固的市场地位。

GPT-3 的语义搜索能力的广泛适用性显著增强了搜索密集型企业任务的生产力和效率，推动了不同行业景观的实质性改进。

其最佳应用取决于嵌入文档和查询的熟练程度，并培养透明度，以增强对搜索结果的信任。

顺序决策

人工智能中的顺序决策涉及做出一系列相互关联的决策，其中每个决策的结果都会影响后续的决策。这种能力通过考虑决策随时间累积的影响，增强了战略和流程的有效性。

图 2.17： 顺序决策

ChatGPT 如何可以利用其在各个行业中的顺序决策能力：

高价值应用案例：
战略制定和执行：
功能：利用过去决策的见解，指导跨行业的未来战略规划。
数据需求：以往的投资组合和绩效数据；以前的研究领域，临床试验设计；过去的产品组合和销售数据。
利益相关者：投资策略师，医疗研究人员和零售经理。
好处：优化的投资策略，增强的研发重点，改进的产品选择，以及零售促销策略。
谈判管理：
功能：利用过去的谈判结果指导未来的谈判策略。
数据需求：以往的供应商谈判细节，过去的零售供应商合同，以及历史学术合作协议。
利益相关者：制造采购团队，零售采购经理，以及学术机构合作官员。
好处：加强的谈判立场，改善供应商合同条款，以及增强的学术合作。
流程改进：
功能：通过分析以前决策的影响，增强流程效率和结果。
数据需求：历史能源分配计划，过去的制造过程和结果，以往的电信服务推出，以及网络升级。
利益相关者：公用事业规划师，制造经理，以及电信网络管理员。
好处：优化的能源分配策略，优化的制造程序，以及增强的电信网络管理。
快速实施的应用案例：
产品或服务生命周期管理：
功能：分析过去的产品或服务生命周期，以指导新产品的设计、开发和营销。
数据需求：历史产品性能数据，市场反馈，销售数据，客户评价，以及其他相关指标。
利益相关者：产品经理，设计团队，营销策略师，以及其他参与产品或服务创建和销售的专业人士。
好处：关于产品设计、服务增强和营销策略的明智决策，导致产品性能提升，市场份额增加，资源浪费减少。
适应性调查：
功能：根据参与者的回应动态调整调查的流程和内容，以确保相关性和深度。
数据要求：参与者回应，历史调查数据，市场研究，预定义调查逻辑规则。
利益相关者：市场研究人员，产品开发者，公共关系专业人员，以及其他参与收集和分析公众或客户反馈的利益相关者。
好处：改善受访者参与度，更精确和可操作的数据收集，以及对客户偏好的精细洞察，从而做出更好的决策，改进产品或活动设计。
其他用例：
危机管理和业务连续性：
功能：利用过去危机管理的历史数据，以指导和改进未来的危机应对。
数据要求：能源网格故障期间的行动记录，远程医疗实施记录，经济衰退期间的风险缓解策略。
利益相关者：能源部门高管，医疗保健管理员，金融服务战略家。
好处：对能源危机做出流畅的应对，改善紧急情况下的医疗保健服务，增强财务韧性。
利益相关者关系管理：
功能：分析历史利益相关者互动，以完善和增强未来的关系策略。
数据要求：以往客户忠诚计划结果的数据，过去的合规事故记录，历史供应商合作伙伴评估。
利益相关者：消费品战略家，能源部门合规官员，汽车采购经理。
好处：增强客户保留和忠诚度，减少合规问题和相关风险，加强供应商关系，从而提高运营效率。

ChatGPT 有效地利用顺序决策来改进流程，发展战略，进行沟通和数据收集。

要在企业中实施这种能力，需要提高对长期影响的预测准确性，保证数据可靠性，并促进 AI 决策过程的透明度，辅以人在决策过程中的参与。

模拟

AI 中的模拟涉及创建真实系统、流程或情景的“数字孪生”，以评估它们在不同条件下的行为和表现。这种能力有助于预测潜在结果，从而指导战略和运营决策。

图 2.18： 模拟

这是模拟的典型用例概述：

高价值用例：
业务流程模拟：
功能：根据具体规格分析、模拟和优化业务流程。
数据要求：业务流程规格，历史流程性能数据，效率指标。
利益相关者：制造业运营经理，医疗保健管理员，零售店经理。
好处：增强装配线效率，优化患者护理路径，改善商店管理结果。
资源分配模拟：
功能：模拟和评估不同资源分配策略的结果。
数据要求：历史资源分配数据，拟定分配规格，结果指标。
利益相关者：金融投资组合经理，公用事业分配规划者，教育管理员。
好处：改善投资回报，优化公用事业分配，增强教育成果。
环境影响模拟：
功能：评估和预测指定行动或策略的环境后果。
数据需求：实践或创新的规格，历史环境影响数据和可持续性指标。
利益相关者：农业规划者、能源部门战略家和交通政策制定者。
利益：知情的可持续选择，指导朝着更环保的能源来源，以及环保的交通改进。
快速实施用例：
风险管理模拟：
功能：模拟潜在风险，并评估相应的缓解策略，以做出更好的决策。
数据需求：历史风险数据，当前市场指标，过去缓解策略的表现，监管信息和预测模型。
利益相关者：风险管理专业人员、金融分析师、卫生专业人员和运营经理。
利益：积极的风险识别和管理，在医疗保健领域实现更好的健康干预，在金融服务领域实现财务稳定，在能源和其他领域确保运营韧性。
客户行为模拟：
功能：基于过去的交易、偏好和市场趋势，预测和模拟客户行为。
数据需求：客户交易历史、人口统计数据、过去营销活动指标、产品绩效数据和客户反馈。
利益相关者：营销专业人员、销售团队、产品经理和客户关系经理。
利益：基于预测的客户行为，增强销售策略，通过量身定制的产品提供改善客户满意度，通过预测消费者偏好成功渗透市场。
竞争对手反应模拟：
功能：利用可用市场数据模拟潜在竞争对手对业务战略或决策的反应。
数据需求：历史市场表现，当前市场趋势，过去竞争对手的反应，产品/服务基准。
利益相关者：战略规划者、业务分析师、营销专业人员和产品开发人员。
利益：通过预测竞争对手的举动，优化产品推出或营销活动以应对竞争对手的策略，以及通过领先竞争来增加市场份额，做出更明智的战略决策。
其他用例：
人力资源和人才管理模拟：
功能：模拟人力资源决策的结果，以完善人才招聘、发展和留任。
数据需求：历史人力资源决策及其结果，拟定人力资源战略的规格。
利益相关者：人力资源经理、人才招聘专家和组织发展专业人员。
利益：提高员工生产力，改善工作满意度，提高留任率。
产品和服务影响模拟：
功能：预测产品或服务对市场指标的潜在影响。
数据需求：产品或服务规格，历史销售和客户满意度数据，市场定位见解。
利益相关者：消费品产品经理、汽车工程师和教育项目设计师。
利益：知情的产品开发，有效的市场战略设计和优化的产品推出计划。
战略规划模拟：
功能：预测战略举措的结果，以优化规划。
数据需求：过去的战略决策及其结果，以及未来战略举措的规格。
利益相关者：能源部门规划者、电信战略团队和零售市场策略师。
利益：优化能源分配策略，成功的服务推出，改善电子商务结果。

通过其先进的模拟能力，ChatGPT 可以批判性地评估各种战略和运营业务场景中行动和决策的影响。

ChatGPT 的模拟能力的有效部署需要人类和/或其他模拟工具对其结果进行严格验证，并严格遵守模拟过程中的道德和隐私准则。

总结

在 AI 中，总结是指从更大的数据集或内容中自动提取关键信息，并以简洁易懂的形式呈现。它通过减少处理大量数据或漫长文本的需求来提高理解能力，简化决策过程，并节省时间。

图 2.19： 总结

在这里，我们将深入探讨代表性的使用案例，展示总结可以产生重大影响的多样应用场景：

高价值使用案例：
文档和内容摘要：
功能：将漫长而复杂的书面文件压缩成适合快速审查和决策的简短易懂的格式。
数据要求：大量的法律文件，复杂的研究论文和全面的医疗记录。
利益相关者：法律专业人员，学术研究人员，医疗从业者和行政人员。
好处：迅速的决策过程，对大量内容的高效理解，以及在审查过程中节省时间。
数据分析摘要：
功能：总结和压缩复杂的数据集，将其转化为可操作的见解。
数据要求：财务数据集，复杂的制造日志和广泛的零售销售数据。
利益相关者：金融策略师，制造监督员和零售分析师。
好处：快速理解庞大数据集，知情决策和精准的营销定位。
研究和开发摘要：
功能：将大量的研发数据和发现转化为简洁的可操作见解和摘要。
数据要求：全面的研究数据，实验结果和监管文件。
利益相关者：制药研究人员，科技创新者和汽车产品开发人员。
好处：增强部门间沟通，更快的上市策略和监管对齐。
快速实施使用案例：
沟通摘要：
功能：总结业务沟通，使主要观点更容易消化和理解。
数据要求：电子邮件线程，聊天记录，内部沟通，团队更新和相关元数据。
利益相关者：项目经理，人力资源专业人员，营销团队和沟通专家。
好处：简化沟通，减少在漫长的电子邮件链或聊天记录中花费的时间，更好的知识管理，以及迅速评估情绪，调整策略或解决问题的能力。
文本摘要：
功能：提供口头内容的简化版本，将漫长的口头记录转化为简洁易懂的书面格式。
数据要求：音频记录，通话记录，讲座录音，客户反馈电话和相关元数据。
利益相关者：客户服务代表，教育工作者，学生和零售专业人员。
好处：对口头内容的增强理解，通过识别通话摘要中的常见痛点来改善客户服务，通过总结讲座笔记来提高学生的保留和理解能力，以及为需要理解漫长讨论或反馈的专业人士节省时间。
社交媒体趋势摘要：
功能：监视，分析并将社交媒体上的流行趋势浓缩成易于理解的报告。
数据要求：社交媒体动态、主题数据、用户参与指标（点赞、分享、评论）和热门话题分析。
利益相关者：数字营销人员、品牌经理、内容创作者、娱乐专业人员和时尚行业专家。
好处：快速掌握当前市场情绪，适应不断变化的消费者偏好，优化营销活动，增强产品设计或内容以与当前趋势 resonant，以及与受众期望和兴趣整体更好地对齐。
其他使用案例：
提案摘要：
功能：提供简明的概述和各种提案的摘要，有助于评估过程。
数据要求：详细的投资提案、政策草案和学术研究提案。
利益相关者：风险投资家、政策评估者和学术委员会。
好处：有效评估提案，简化决策过程，以及提案意图的清晰度。
流程和计划摘要：
功能：将复杂的运营蓝图和战略压缩成易于理解的摘要。
数据要求：生产计划、公用事业维护计划和零售布局设计。
利益相关者：运营经理、公用事业规划者和店铺监督员。
好处：计划的高效执行，清晰的沟通渠道，以及改善运营透明度。
事件摘要生成：
功能：将活动的关键细节综合成对利益相关者的简要摘要。
数据要求：活动日程、参与者名单和关键结果指标。
利益相关者：营销团队、教育研讨会策划者和企业活动协调员。
好处：增强未来规划，改善信息传播，以及全面了解活动结果。

ChatGPT 的先进摘要能力通过压缩冗长的文档、通信和数据集，简化了各个行业的理解和决策过程。

优化 ChatGPT 的摘要使用需要致力于高质量的输入数据，仔细验证输出质量，并采取严格的安全措施，在摘要过程中保护敏感数据。

转换

AI 能力“转换”指的是 AI 系统对数据或内容从一种形式、格式或语言转换为另一种形式的动态适应能力。它可以促进更高效的沟通、数据解释、用户互动和编码实践。

图 2.20： 转换

ChatGPT 如何利用其转换能力跨越各个行业：

高价值使用案例：
数据到可视化：
功能：使用插件（如 Code Interpreter 或 Noteable）将原始数据转换为可视化表示。
数据要求：患者记录、财务数据集和制造日志。
利益相关者：医疗分析师、金融专家和制造监督员。
好处：简化的数据解释，知情决策，以及快速发现趋势。
数据到叙述转换：
功能：将结构化数据转换为全面的叙述格式。
数据要求：市场数据、临床试验结果和能源生产日志。
利益相关者：金融分析师、医疗研究人员和能源部门战略家。
好处：促进决策，增加透明度，以及简化战略规划。
代码到文本转换：
功能：解密并将传统代码转换为详细的文本文档。
数据要求：旧的和文档不完善的代码库。
利益相关者：IT 专业人员、财务系统管理员和工业软件工程师。
好处：增强系统维护，风险管理，以及传统系统和现代 IT 之间的桥梁。
快速实施用例：
文本到文本转换：
功能：将文本从一种形式或语言转换为另一种形式，帮助翻译、标准化和简化等任务。
数据要求：产品描述、客户反馈、学术资料等文本内容以及相关的元数据。
利益相关者：零售专业人员、客户服务代表、教育工作者、翻译人员和内容创作者。
好处：通过多语言支持增强客户体验，标准化数据分析，以及通过简化文本提高学生理解能力。
数据到文本转换：
功能：将原始数据转换为可理解的文本，从数据点中获取见解和叙述。
数据要求：数字或结构化数据，如公用事业消耗数据、客户购买数据、车辆遥测数据以及相关的元数据。
利益相关者：公用事业提供商、零售营销人员、汽车服务专业人员和数据分析师。
好处：通过将数字数据转换为可理解的文本，基于行为数据的个性化营销信息，以及通过清晰的车辆报告进行预防性维护，实现清晰的客户沟通。
数据到数据转换：
功能：将数据从一种格式或结构转换为另一种，优化用于分析、隐私或系统兼容性等各种目的。
数据要求：结构化数据集，如患者记录、财务交易日志、销售数据以及任何相关的元数据。
利益相关者：IT 专业人员、系统工程师、数据科学家、业务分析师和数据保护官员。
好处：高效的数据交换，无缝的金融系统升级，以及简化的符合数据结构的趋势分析。
其他用例：
文本到交互内容转换：
功能：将静态文本内容转换为引人入胜的交互格式。
数据要求：教育材料、产品手册和汽车维修指南。
利益相关者：教育工作者、产品经理和汽车技术人员。
好处：提升学习体验，改善客户理解，简化维修任务。
代码到代码转换：
功能：将代码从一种编程语言或格式转换为另一种。
数据要求：原始语言的源代码和目标语言的规范。
利益相关者：软件开发人员、系统工程师和网络管理员。
好处：最佳的编码实践，无缝的系统集成，以及先进的网络维护。

ChatGPT 的转换能力为许多领域提供了实质性的价值。它能够在格式、语言、可视化和叙述之间转换文本、数据和代码，广泛提高沟通和理解能力。

要有效实施转换能力，必须专注于确保转换的准确性，保留原始细微差别，并遵守严格的隐私和安全协议。

现在我们已经探讨了每种 AI 能力的具体内容，我们可以在 AI 优先的企业环境中广泛采用 CapabilityGPT，并真正利用 ChatGPT 的潜在变革技术。

【结论】(toc.xhtml#s41a)

CapabilityGPT 是一种高效的 AI 采用方法，简化了转换过程，并提供了可扩展性和效率。

随着本章的结束，我们深入探讨了由 ChatGPT 驱动的 CapabilityGPT 的原则和潜力。下一章将重点介绍 ChatGPT 在典型企业角色中的实际应用和变革效果，为 AI 整合工作环境提供了洞察。

在探讨了 ChatGPT 对个体角色的影响之后，我们将扩展我们的视角，并在附录 B 中涵盖整个企业案例研究。

【要点】(toc.xhtml#s42a)

CapabilityGPT 利用 GPT 模型的力量，协助企业成为 AI 优先组织，旨在改变业务运营和战略。
该框架包括 18 个基本的 AI 能力，每个能力代表着 AI 变革潜力的独特方面。对于这些能力，提供了详细的描述和真实世界的用例，展示了框架在实现各种功能和应用方面的灵活性和广泛适用性。
CapabilityGPT 的主要目的是作为 AI 能力的综合存储库，可用作各种 AI 实施的构建模块，从 AI 用例和 AI 工具到 AI 驱动的流程、AI 增强产品和 AI 助手。这些实体中的每一个都利用 CapabilityGPT 框架中的一个或多个能力来满足特定要求，创建定制的 AI 解决方案。
与侧重于技术基础的传统 AI 框架不同，CapabilityGPT 提供了一种更易接近、更适应和以业务为导向的方法，确保人工智能的好处在整个企业范围内得到广泛的应用。
通过利用 CapabilityGPT，企业可以实现简化的运营、创新的解决方案和改进的决策，从而在快速发展的以人工智能为中心的商业环境中获得重要优势。

¹ 作为一个 AI 能力框架，CapabilityGPT 不仅限于 OpenAI 模型，还可以与其他大型语言模型一起使用，如 Anthropic 的 Claude，A21labs 的 Jurassic 或 Google 的 Bard。

² 使用 AI 能力框架的高级提示工程技术将在*第五章，高级 GPT 提示工程技术*中介绍。

³ 负责任的人工智能是道德的、透明的、负责任的人工智能系统的创建和管理，强调公平、安全和偏见的减少。它寻求一个未来，人工智能尊重人权，发挥潜力而不造成伤害。

⁴ GDPR 代表通用数据保护条例。这是一项全面的数据保护法律，于 2018 年 5 月 25 日生效，并适用于欧洲联盟（EU）的所有成员国。

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