ChatGPT、GPT-4 引领的 AIGC 浪潮已至，自动化、生成式的方式将为各行各业从底层研发工具、到中间层架构设计、再到上层应用带来一定的革新。

身处变革洪流之中的我们，盲目跟风势必不可取，那又该如何正确与理性看待这门技术，AIGC 将给我们带来哪些机会？通过这篇文章，我们希望能为大家带来一些思考。

文末有福利~~

AIGC 以其强大的创造能力、快速的反应能力、全面的输出能力，给人们带来震撼和冲击。基于大数据和大算力的支持，AIGC 大模型必将突破个人使用层面，从目前的写作、设计、编程、问答等业务，转向更广泛的应用场景，产生商业价值，为经济发展注入新动能，为产业变革带来新动力，助推社会生产力实现高质量跃迁。

就像一枚硬币总有两面，我们在看到 ChatGPT 在人工智能的赛道上高歌猛进时，同样也要意识到 AIGC 带来的风险和挑战。AIGC发展迅猛，相关法律法规尚未完善，其发展面临诸如数据安全与隐私保护、著作权争议等问题。

AIGC 工具 Khroma 可以根据指定颜色生成的图片

虽然 AIGC 工具可能已经在日常工作中扮演着助手的角色，比如撰写市场营销方案、编写代码等，大大地提升了工作效率，但如果认为 AIGC 的意义仅是如此，那就低估了它的能量。

AIGC 工具不同于传统的人工智能工具，它实现了从决策式 AI 到生成式 AI 的转型。决策式 AI 学习的知识局限于数据本身，而生成式 AI 在总结、归纳数据的基础上可以生成数据中不存在的样本，在认识论中已经产生了逻辑。换言之，生成式 AI 有了一定的归纳与创新能力。因此，AIGC 不仅可以生成碎片化的内容，还提供了生成面向完整场景内容框架的机会，相比于决策式 AI 只能做选择题，生成式 AI 的交互性更强，通过强大的语言建模和推理能力，可以在多轮交互中以“类人”的方式交流、学习和进步，为很多场景提供更完整应用人工智能的可能性。

如下图所示，以 AI 电话客服场景为例，决策式 AI 通常只能在每一个节点判断用户的意图，它会根据学习到的经验和预先设定的逻辑做出一个选择，从而做出反应，进行“一问一答”。传统 AI 电话客服总是显得很“笨”，回答机械生硬，内容也不够精准，交互度不够。并且 AI 电话客服的逻辑框图是人工设定的，无法根据实际情况进行及时更新，与真正的交流还有一定的差距，这显然无法满足用户需求，也无法为用户提供良好的对话体验。而生成式 AI 通过一定数量的数据训练后，可以根据场景描述和限制条件输入，直接产生类似下图的逻辑框图。在实际应用中，这样解决问题的方法也许是具有跨时代意义的，它意味着很多需要专业经验的工作可以通过生成式 AI 来完成，AI 在行业场景下的渗透更加深入，可极大地提高人们的工作效率。

AI 电话客服逻辑框图

由此可见，生成式 AI 所生成的内容已不局限于一般意义上的内容，而是面向完整场景的内容框架和逻辑结构。AIGC 对这样的业务场景进行升级改造，能够真正赋能实体经济，实现生产力的极大提升。

AIGC 变革业务流程

以 ChatGPT 为代表的 AIGC 应用目前已深度参与到企业的业务流程改造工作中，将文本、图片、视频、代码等内容的自动化生成能力，与原有的企业管理系统集成与融合，能够精简和优化原本复杂的业务流程，大幅提升组织的业务运行效率。

AIGC 对业务流程的影响无疑是积极的，无论将 AIGC 用于内容撰写、智能客服、日程管理，还是用于市场营销、销售、财务、人力等业务领域，它都能够不同程度地精简或优化业务流程，缩短业务流程周期，提高业务流程效率，最终对企业和组织起到降本增效的作用。

一方面，AIGC 可以精简与优化原有的业务流程。通过分析大量数据，识别常见模式和规则，AIGC 能够生成与业务流程相契合的自动化程序，提高组织生产效率和自动化水平，实现业务流程的快速执行。原本需要多个步骤的业务流程，借助 AI 可实现流程自动化，大大减少人工干预，进而解放人力、降低成本，还可以提高业务流程的执行效率。

举一个例子，现在开发人员已经能用 ChatGPT 来编写代码了，只要开发人员给的要求和提示足够完整，它甚至可以从头到尾编写完整的代码。整个过程不需要开发人员输入任何代码，只需不断地跟它用文字交互。ChatGPT 同时还能阅读已有代码，添加注释或者纠错，如此一来便可极大地提升代码、文档的编写和审查效率。通过使用ChatGPT，开发人员可以简化他们的工作流程，提高他们的生产力，减少开发成本、缩短开发时间，原本需要更多时间和精力来构建的应用程序也可以轻松完成。

另一方面，基于 AIGC 的新流程可以替代原有流程。有些业务流程原来完全由人力承担，如果人力不足，就只能将业务外包，在效率并未提升的情况下，成本却在逐步上升。有了可以胜任业务的AIGC，自然就可以用这些技术去替代原来的业务流程。例如，智能客服可以用 AIGC 生成服务话术，短视频拍摄可以用 AIGC 生成简单剧本，等等。AIGC 技术的独立生成能力也很强大，只需要输入一定的提示信息，它就能独立完成大量内容的创作工作。

从实现角度而言，可以将 AIGC 工具与 ERP（企业资源计划）、RPA（机器人流程自动化）、BPA（业务流程自动化）、BI（商业智能）及低代码等工具进行集成，形成端到端的解决方案，以全局化的方式优化业务流程。比如，我们可以将 AIGC 与 ERP 系统集成，自动生成项目排期计划，或者将 ChatGPT 用于低代码平台通过对话聊天的方式自动构建流程框图等。而在这个过程中，AIGC 与这些管理系统不是并行关系，而是与整体业务流程融合在了一起。

ChatGPT 与 Salesforce 的集成案例也是变革业务流程的一个典型。通过嵌入 Salesforce 的即时通信工具，ChatGPT 可以帮助团队更高效地工作，例如在与客户的对话过程中，根据多轮对话的上下文信息，快速起草消息，或者快速找到问题答案，从各方面提升工作人员的效率，让他们能专注于更有价值的任务，以此提升团队生产力。现在已有很多软件厂商在探索其产品与生成式 AI 的集成与融合应用，比如有的低代码平台已经在教客户如何通过 API 集成 ChatGPT 了，微软也发布了 Microsoft 365 Copilot，在 Offifice 办公软件中加入了 GPT—4。

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