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AIGC对企业组织和管理模式的影响

回答

AIGC 对企业组织和管理模式具有多方面的影响:

  • 应用软件形态和业态发生颠覆性变化:基于自然语言的极简交互,人机交互形成 LUI(对话交互界面)+GUI(图形交互界面)的混合形态,SaaS 公司最终会变成智能系统运行商,软件操作方式大幅简化,应用集成度更高,多应用更加融合。
  • 业务流程的智能革新:一方面打开新的需求空间,产生规模化的流程重组效应;另一方面让传统行业的业务规则迭代为更好的版本,原子化的 AI 能力以细粒度方式作用到业务流程的诸多环节,成为企业运营的必要组成部分。
  • 对组织运作方式的改变:对于中大型公司或政府组织,由于 AI 的固有缺陷及担心被替代,使用 AI 的个体不敢向公司透露使用情况。为让组织受益,需改变组织运作方式,如认识到擅长使用 AI 的员工可能来自任何层级并提供培训和分享工具,领导者减少员工因透露使用而感到的恐惧,提供不因使用 AI 而裁员的保证,通过激励措施鼓励员工公开使用情况,迅速解决如处理生产力提升、重组工作流程、管理 AI 错误和知识产权问题等基本问题。

此外,文章还预测了大模型技术在端侧应用、个人助理、内容创造等方面的未来应用前景,以及对个人和企业组织方式的潜在影响。同时反映了中国科技界对大模型态度的分裂,包括追求技术突破的长期主义和注重市场应用的实用主义。

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参考资料

2024钉钉AI助理白皮书-人人都是创造者-钉钉&财商学院-38页.pdf

AIGC将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互,人机交互将形成LUI(对话交互界面)+GUI(图形交互界面)的混合形态,意味着SaaS公司最终会变成智能系统运行商,软件操作方式被大幅简化,应用之间的集成度更高,多应用之间也更加融合。3/ AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式2023年上半年,AI应用下载量突破亿次钉钉AI助理白皮书AIGC给业务流程带来的智能革新,一方面打开了新的需求空间,产生规模化的流程重组效应;另一方面,也可能让传统行业一成不变的业务规则迭代为更好的版本。在这个过程中,原子化的AI能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中,以“无感智能”的形态,成为企业运营过程中必不可少的组成部分。

AIGC Weekly #63

最后,文章预测了大模型技术在端侧应用、个人助理、内容创造等方面的未来应用前景,以及对个人和企业组织方式的潜在影响。同时,文章通过访谈两位科技界人士的不同观点,反映了中国科技界对大模型态度的分裂,一方面是追求技术突破的长期主义,另一方面是注重市场应用的实用主义。

AIGC Weekly #63

Ethan Mollick这个论点很有意思,全球有非常多的个人利用AI提高效率节约时间,但是对中大型的公司或者政府组织的帮助很有限。因为AI的固有缺陷以及担心被替代,导致使用AI的个体不敢向公司透露自己使用AI产出内容。为了让组织从AI中受益,他建议需要改变组织的运作方式:首先,公司需要认识到,擅长使用AI的员工可能来自组织的任何层级,并提供广泛的培训和分享工具。其次,领导者需要减少员工因透露AI使用而感到的恐惧,例如提供不因使用AI而裁员的保证。第三,组织应该通过提供激励措施来鼓励员工公开他们的AI使用情况。最后,公司需要迅速解决一些基本问题,如如何处理AI带来的生产力提升、如何重组工作流程以及如何管理可能涉及AI错误和知识产权问题的工作。AI已经在许多行业产生影响,组织不能推迟考虑这些问题,否则将面临更糟糕的长期结果。

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有代码基础和数学基础,帮我制定一份AI的学习计划,主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础,以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念,包括但不限于: AI(人工智能):了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习:掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习:理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识,如线性代数、概率论、统计学等,为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法,包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库,如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用,如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理,如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目,如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等。 3. 实践 AIGC 相关的项目,如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程:Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍:《机器学习》(周志华)、《深度学习》(伊恩·古德费洛等)。 3. 开源项目:在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源: :某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,内容硬核,值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目,将所学知识应用到实际中,不断提升自己的能力。 请注意,学习是一个持续的过程,需要不断地实践和总结,祝您学习顺利!
2024-09-18
我是一个自媒体创作者,想自学Ai,成为AIGC方面的专家,运用到自媒体创作中,我应该按照怎样的步骤学习,有哪些方式和渠道推荐?
以下是为您整理的自学成为 AIGC 专家并应用于自媒体创作的步骤、方式和渠道: 步骤: 1. 从基础课程入手,通过网上的科普类教程了解 AIGC 的基本概念和知识。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,深入理解每个参数的作用和设计原理。 3. 利用推荐的 Prompt 工具进行实践练习。 学习方式: 1. 观看相关视频,如“用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”,了解 AI 大模型的原理等内容。 信息获取渠道: 1. 订阅一些 AI 信息源,包括公众号(如“卡尔的 AI 沃茨”)、Telegram 频道(如“黑洞资源笔记”“科技新闻投稿”“AI 探索指南”等)、微博、即刻等平台。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在自学 AIGC 的道路上取得成功!
2024-09-16
国内谁在做青少年AIGC的课程
目前国内在做青少年 AIGC 课程的有以下相关信息: 北京分队中的方俊翔是在线教育创业者,正在寻求拥有完整教学交付课程的大能合作,开发 AI 线上课程。 工信部下属单位人民邮电出版社开设的【野菩萨的 AIGC 资深课】,课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,适合 AI 初学者和进阶者。
2024-09-13
AIGC如何处理情绪神经质问题
以下是关于 AIGC 处理情绪神经质问题的相关内容: Pink Piko 是一款互动心情跟踪应用,旨在将情绪反思日常化。应用中的角色 Piko Cat 会提出深刻问题,帮助用户了解自身情绪及其触发因素,还能识别日常活动对情绪状态的影响,清楚什么能让人振奋或沮丧。该应用运用人工智能技术,解读心情日志、标签和日记条目,提供清晰、个性化的情感洞察,超越传统的图表和图形,并结合积极心理学原则,通过规律性的反思和练习帮助增强情感韧性。
2024-09-13
如何学习aigc?
以下是学习 AIGC 的方法: 首先,了解一些基础概念: 人工智能(AI):目标是让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 大语言模型(LLMs):具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT:美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容,可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AIGC 学习三步法: 1. 系统梳理 AIGC 知识脉络,对相关概念有清晰的理解。 2. 关注 AIGC 领域的最新动态和应用案例,积累实践经验。 3. 不断总结和反思,将所学知识应用到实际项目中。
2024-09-13
如何制作一个基于AIGC的游戏助手
以下是一些关于制作基于 AIGC 的游戏助手的参考信息: Ammaar Reshi 利用 GPT4、Replit、MidJourney、Claude 组建了一个 AI 助手团队,以零 Javascript 或 3D 游戏编程知识从头开始创建了一个 3D 太空竞速游戏,您可参考: 有一份全面的基于 RAG 的 LLM 应用构建指南: ,在该指南中构建了一个基于 RAG 的 LLM 应用程序,结合外部数据源增强 LLM 的能力,并以构建一个可以回答有关 Ray 的问题的助手为例。 Roblox 推出了 Roblox Assistant 这款对话式人工智能助手,在演示中,通过输入相关描述可自动生成游戏内容,比如输入“我想制作一个以古代废墟为背景的游戏”,会生成相应的元素,您可参考:
2024-09-11
输入文字,生成组织架构图
以下是一些可以用于生成组织架构图的工具: 1. PlantUML:这是一个文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本可自动生成序列图、用例图、类图等,能帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包含逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,这些工具并非都基于 AI。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否需要支持特定建模语言、与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 另外,增强版 Bot 是基于 AI 驱动的智能创作平台,可实现一站式内容生成(包括图片、PPT、PDF)。在图片理解与生成场景中,在对话框输入诉求即可测试效果,比如生成常见的系统架构风格架构设计图,给出一张图片。通过简短的文本就能让 Bot 生成相应的图片,这背后是文本到图片或视频等其他格式内容的映射关系,在日常工作中使用便捷。当然,也可以根据图片提取里面的关键知识内容。
2024-09-03
AI4SE是什么组织
AI4SE,即"AI for Software Engineering"的缩写,意为"智能化软件工程"。这是一个以大模型等人工智能技术为驱动,旨在提高软件研发运营的智能化水平,以提质增效为目标的新一代智能化软件工程。AI4SE工作组由中国人工智能产业发展联盟(AIIA)成立,依托于中国信通院和人工智能关键技术与应用评测工业和信息化部重点实验室,致力于发挥AI技术在软件工程领域的潜力,推动AI赋能软件工程生态建设 。 AI4SE工作组已经吸引了100多家成员单位,涵盖了金融、电信、软件等多个行业,共同研究AI技术在软件工程中的应用,推动相关工具、系统、流程和治理体系的完善,促进产业健康有序发展 。工作组的活动包括但不限于产业研究、标准制定、评估测试、案例征集和产业活动的举办 。新炬网络、智通云联、aiXcoder(硅心科技)等都是AI4SE工作组的首批成员单位,积极投身于AI赋能软件工程的研究与实践 。
2024-07-11
如何用 AI 生成4分钟-7分钟的国际组织竞选视频
要使用AI生成一个4到7分钟的国际组织竞选视频,你可以考虑以下几个步骤,并利用一些AI视频生成和编辑平台来实现: 1. 确定视频内容和风格:首先明确你的竞选视频需要传达的信息、风格以及目标观众。 2. 撰写视频脚本:根据视频内容和风格撰写详细的视频脚本,包括对话、场景描述和任何特定的竞选信息。 3. 选择AI视频生成工具:根据你的需求选择合适的AI视频生成工具。以下是一些可用的平台: Clipfly 提供一站式在线AI视频制作平台,可以进行视频编辑和AI视频生成,适合将静态图片转换为动画视频,并且提供视频增强功能 。 VEED 的AI视频生成器可以根据文字提示一键创建视频,适合快速制作短片、预告片、营销视频等 。 Synthesia 是一个AI视频生成平台,可以将文本转化为逼真的演讲视频,支持多种语言和定制化内容 。 腾讯智影 提供在线智能视频创作服务,包括数字人播报、文本配音和文章转视频功能,适合快速生成视频内容 。 PixVerse 是一个免费高质量的AI视频生成工具,可以根据简洁的文字描述生成高清逼真的视频作品,支持多种风格和视频比例 。 4. 生成视频草稿:使用所选工具根据脚本生成视频草稿。可能需要多次尝试和调整以获得满意的结果。 5. 编辑和细化:生成初步视频后,使用平台内的视频编辑工具进行细化,包括剪辑、添加过渡效果、调整音频等。 6. 添加细节:确保视频中包含所有必要的竞选信息,并且视觉效果符合国际组织的形象。 7. 反馈和迭代:在生成和编辑过程中,获取反馈并进行必要的迭代,以确保最终视频的质量。 8. 最终生成:完成所有编辑和细化后,使用AI工具生成最终的视频。 9. 导出和分享:将最终视频导出为高质量的格式,并根据需要分享到相应的平台。 请注意,生成较长视频(如47分钟)可能需要使用多个AI平台或工具来分段生成,然后再进行合并。此外,生成高质量视频可能需要一些时间和耐心,以及对AI工具的熟练使用。
2024-07-04
企业内部知识库和 AI 问答结合,有哪些成熟的解决方案,或者产品推荐?
以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐: Contextual Answers:这是一个端到端的 API 解决方案,其答案完全基于组织知识,能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作,将其应用于图书馆解决方案套件,为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品:结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力,为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料,利用大模型处理用户咨询问题,确保回答准确一致,必要时提供原回答完整版,还能对接人工客服,在智能助手无法解决问题时快速转接,提升服务质量和客户满意度。
2024-09-14
有推荐商业版企业知识库系统吗
目前在商业版企业知识库系统方面,常见的有以下几种推荐:Confluence、Notion、Microsoft SharePoint 等。Confluence 功能强大,协作性好;Notion 具有高度的灵活性和自定义性;Microsoft SharePoint 则与微软的其他办公软件集成紧密。您可以根据企业的具体需求和使用习惯来选择适合的知识库系统。
2024-09-14
企业办公推荐的AI工具有哪些,分别有哪些特点
以下是一些适合企业办公的 AI 工具及其特点: 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,有拖放界面方便操作。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,能创建多种架构视图。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 6. draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述生成图表。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供多种架构图创建功能。 9. Archi:免费开源工具,支持创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型的逻辑视图。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 入门学习和体验 AI 的工具: Kimi 智能助手: 是 ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手。 无需科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,长文理解能力出色。 能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源,如小红书、学术搜索。 PC 端: 移动端(Android/ios): 请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但并非都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否需要支持特定建模语言、与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-09-13
我想设计一款符合企业内部办公的ai agent,有哪些资料可以辅助参考
以下是一些可辅助您设计符合企业内部办公的 AI Agent 的资料和相关信息: Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot,能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,可将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 AI Agent 的概念和组成: 1. LLM(大模型):提供庞大的信息存储和处理能力,以理解和响应问题。 2. Planning(规划):如同园丁制定种植计划,决定任务执行步骤。 3. Memory(记忆):类似于园丁的笔记本,记录经验和已完成任务。 4. Tools(工具):指可运用的各种软件和程序,帮助执行复杂任务。 AI Agent 的相关概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成,每个 Chain 可视为一个步骤,接受输入变量并产生输出变量,大部分是由大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可使用判定(甚至用 LLM 判定)让 Agent 走向不同的 Chain。 3. Tool:Agent 上的一次工具调用,如对互联网的搜索或对数据库的检索。 此外,还包括以下三种 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态,如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈。 这三种 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),分析期间的历史对话,变更人物关系、反感度等,抽简对话内容提取信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 以上信息提供了关于 AI Agent 的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台和概念进行进一步探索和应用。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-13
怎们架构专属自己企业的AI系统
要架构专属自己企业的 AI 系统,可以参考以下步骤: 一、逐步搭建 AI 智能体 1. 搭建整理入库工作流 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置需根据实际需求进行。 2. 在外层 bot 中封装工作流,完成整体配置 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”,测试下来通义对提示词理解和执行效果较好。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词(可按需求和实际效果优化调整)。 二、相关术语 以下是一些在 AI 系统架构中可能涉及的术语: 1. AI 或 AI 系统或 AI 技术:具有“适应性”和“自主性”的产品和服务,如在定义的第 3.2.1 节中所述。 2. AI 供应商:在 AI 系统的研究、开发、培训、实施、部署、维护、提供或销售中发挥作用的任何组织或个人。 3. AI 用户:使用 AI 产品的任何个人或组织。 4. AI 生命周期:与 AI 系统的寿命相关的所有事件和过程,从开始到退役,包括其设计、研究、培训、开发、部署、集成、操作、维护、销售、使用和治理。 5. AI 生态系统:在 AI 生命周期中实现 AI 使用和供应的复杂网络,包括供应链、市场和治理机制。 6. 基础模型:在大量数据上训练的一种 AI 模型,可适用于广泛的任务,可作为构建更具体 AI 模型的基础。 经过上述配置,您可以在「预览与调试」窗口与 AI 智能体对话并使用全部功能。
2024-09-11
企业级别ai模型使用敏感词场景设计
很抱歉,目前知识库中没有关于企业级别 AI 模型使用敏感词场景设计的相关内容。但一般来说,在进行企业级别 AI 模型使用敏感词场景设计时,需要考虑以下几个方面: 1. 明确敏感词的定义和范围:根据企业的业务特点、法律法规要求以及道德规范,确定哪些词汇被视为敏感词。 2. 数据采集和预处理:在收集数据用于训练模型时,对包含敏感词的数据进行特殊处理或标记。 3. 模型训练中的考虑:调整模型的参数和算法,以降低对敏感词的过度依赖或错误理解。 4. 实时监测和更新:随着业务和社会环境的变化,及时更新敏感词列表,并对模型进行相应的调整和优化。 5. 人工审核与干预:对于模型输出中涉及敏感词的内容,设置人工审核环节,确保准确性和合规性。 希望以上思路能对您有所帮助,如果您需要更详细准确的设计方案,建议咨询专业的 AI 技术团队或相关专家。
2024-09-10