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近年來，預(yù)測式人工智能（PredictiveAI）通過先進(jìn)的推薦算法、風(fēng)險評估模型、以及欺詐檢測工具，一直在推高著該領(lǐng)域公司的投資回報率。然而，今年初突然殺出的生成式人工智能（GenerativeAI）突然成為了全球熱點(diǎn)話題。每個人都在熱議如何利用大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）進(jìn)行內(nèi)容的生成；以及利用客戶服務(wù)或擴(kuò)散模型（DiffusionModel），進(jìn)行視覺內(nèi)容的創(chuàng)建。那么，生成式人工智能將替代預(yù)測式人工智能，成為提高生產(chǎn)力的關(guān)鍵驅(qū)動因素嗎？

不可否認(rèn)，生成式人工智能和預(yù)測式人工智能是兩種強(qiáng)大的AI類型，它們在商業(yè)和其他領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。雖然都使用機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中獲取“知識”，但它們的學(xué)習(xí)方式和目標(biāo)有所不同：

如上表所示，兩者的基本區(qū)別在于，預(yù)測式人工智能的輸出是預(yù)測，而生成式人工智能的輸出是新的內(nèi)容。以下是幾個典型領(lǐng)域的示例：

我們有必要了解驅(qū)動這兩種類型AI的不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的各自優(yōu)、劣勢，以便為業(yè)務(wù)需求選擇正確的實(shí)現(xiàn)方式。

預(yù)測式人工智能算法可以基于諸如：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、以及隨機(jī)森林等基本的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來預(yù)測包括：連續(xù)變量（例如，銷售量）和二進(jìn)制變量（例如，客戶是否會流失）等各類信息。在某些情況下，由于能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，因此深度學(xué)習(xí)算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在預(yù)測式人工智能的任務(wù)中，能夠表現(xiàn)出卓越的性能，非常適合于預(yù)測客戶行為、檢測欺詐、以及診斷結(jié)果等任務(wù)。

上圖展示了預(yù)測式人工智能如何基于一組輸入數(shù)據(jù)，來預(yù)測二進(jìn)制變量--是否患有心臟病的過程。當(dāng)醫(yī)療服務(wù)提供商希望使用預(yù)測式人工智能，來識別有心臟病風(fēng)險的患者時，他們可能會使用過往患者的歷史數(shù)據(jù)，來了解不同特征（如，患者的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、健康和治療狀況）與心臟病的關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以從中發(fā)現(xiàn)意外的模式，并提供關(guān)于哪些患者更易患心臟病的準(zhǔn)確預(yù)測。據(jù)此，醫(yī)療保健提供者可以制定個性化的預(yù)防計劃。

與預(yù)測式人工智能相比，生成式人工智能通常使用無監(jiān)督或半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，來訓(xùn)練模型。也就是說，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法能夠從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法則會從未標(biāo)記和少量標(biāo)記的數(shù)據(jù)組合中學(xué)習(xí)。總的說來，它們不需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)，只需通過屏蔽部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后訓(xùn)練模型，便可恢復(fù)被屏蔽掉的數(shù)據(jù)。例如，大語言模型就是通過將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的一些標(biāo)記，隨機(jī)替換為特殊標(biāo)記（如，[MASK]）來進(jìn)行訓(xùn)練。然后，此類模型會學(xué)習(xí)根據(jù)前后單詞的上下文，以預(yù)測被屏蔽的標(biāo)記。下圖展示了BERT架構(gòu)中的屏蔽過程。

上圖展示的過程是：首先向數(shù)據(jù)集圖像添加噪聲，然后訓(xùn)練模型來推斷缺失的信息，從而構(gòu)建出擴(kuò)散模型。雖然在面對足夠大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時，LLM和擴(kuò)散模型可以展現(xiàn)優(yōu)異的性能。然而，為了改善特定用例的結(jié)果，開發(fā)人員經(jīng)常會在少量標(biāo)記的數(shù)據(jù)上，對生成的模型進(jìn)行微調(diào)，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)并整合人類的反饋，來減少對抗性反應(yīng)的數(shù)量，進(jìn)而提高模型的整體性能。

在實(shí)際應(yīng)用中，營銷是最先受益于生成式人工智能的業(yè)務(wù)領(lǐng)域之一。例如，為了生成諸如：博文和社交媒體帖子等創(chuàng)造性的內(nèi)容，營銷機(jī)構(gòu)可以首先選擇一個經(jīng)過預(yù)處理的LLM，來證明其用例的可接受性能。然后，他們可以根據(jù)機(jī)構(gòu)客戶的現(xiàn)有內(nèi)容數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行微調(diào)。一旦完成訓(xùn)練，該模型便可被用于生成適合于本機(jī)構(gòu)客戶需求的新的內(nèi)容輸出。

預(yù)測式人工智能通常具有如下兩方面的主要優(yōu)勢：

當(dāng)然，預(yù)測式人工智能也存在著如下三個方面的挑戰(zhàn)：

我們再來看看生成式人工智能算法的優(yōu)勢：

當(dāng)然，作為一項(xiàng)非常新的技術(shù)，生成式人工智能同樣也面臨著許多挑戰(zhàn)：

可以說，上述兩種AI的優(yōu)、劣勢，在很大程度上決定了可以應(yīng)用的關(guān)鍵領(lǐng)域。

我們首先來看預(yù)測式人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。憑借著高度準(zhǔn)確的預(yù)測能力，以及能夠獲得足夠多的已標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI模型，該預(yù)測可以完全自動化各項(xiàng)任務(wù)。因此，其適用的場景包括：

下面是生成式人工智能應(yīng)用的典型示例：

綜上所述，預(yù)測式人工智能憑借著其高精度的自動化流程，以及無需人工監(jiān)督的特點(diǎn)，目前仍主導(dǎo)著高端人工智能市場。而生成式人工智能是一個新興的、快速發(fā)展的領(lǐng)域，并且有可能徹底改變許多商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。雖然生成式人工智能是否會成為可與預(yù)測性人工智能相比肩的主要生產(chǎn)力驅(qū)動因素尚待觀察，但是其潛力是不可小覷的。

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