人工智能推動生產力：生成式人工智能開啟跨行業效率新時代
七月 13, 2023 由 克里夫·愛德華茲 NVIDIA
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2022 年 11 月 22 日的一個分水嶺時刻大部分是虛擬的，但它動搖了地球上幾乎所有行業的基礎。

當天，OpenAI 發布了 ChatGPT，這是迄今為止開發的最先進的人工智能聊天機器人。這引發了對生成式人工智能應用程序的需求，這些應用程序可以幫助企業提高效率，從為消費者提供問題的答案到加速研究人員尋求科學突破的工作等等。

以前涉足人工智能的企業現在正爭相採用和部署最新的應用程序。生成式人工智能——算法創建新文本、圖像、聲音、動畫、3D 模型甚至計算機代碼的能力——正在以驚人的速度發展，改變人們的工作和娛樂方式。

通過採用大型語言模型(LLM) 來處理查詢，該技術可以大大減少人們用於搜索和編譯信息等手動任務的時間。

賭注很高。普華永道表示，到 2030 年，人工智能將為全球經濟貢獻超過 15 萬億美元。人工智能採用的影響可能比互聯網、移動寬帶和智能手機的發明的總和還要大。
驅動生成式人工智能的引擎是加速計算。它使用 GPU、DPU和網絡以及 CPU 來加速科學、分析、工程以及消費者和企業用例中的應用程序。
從藥物發現、金融服務、零售 和電信到能源、高等教育和公共部門等各行業的早期採用者正在將加速計算與生成式人工智能相結合，以改變業務運營、服務產品和生產力。

掀起下一波人工智能轉型浪潮
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用於藥物發現的生成式人工智能
如今，放射科醫生使用人工智能來檢測醫學圖像中的異常情況，醫生使用它來掃描電子健康記錄以揭示患者的見解，研究人員使用它來加速新藥的發現。

傳統藥物發現是一個資源密集型過程，可能需要合成5,000 多種化合物，平均成功率僅為 10%。大多數新候選藥物需要十多年的時間才能進入市場。

研究人員現在正在使用生成式人工智能模型來讀取蛋白質的氨基酸序列，並在幾秒鐘內（而不是幾週或幾個月）準確預測目標蛋白質的結構。

全球生物技術領導者 Amgen使用NVIDIA BioNeMo模型，將分子篩选和優化定制模型所需的時間從三個月縮短至幾週。這種可訓練的基礎模型使科學家能夠創建用於研究特定疾病的變體，從而使他們能夠開發針對罕見疾病的靶向治療方法。

無論是預測蛋白質結構還是在大型現實世界和合成數據集上安全地訓練算法，生成式人工智能和加速計算都正在開闢新的研究領域，有助於減輕疾病的傳播，實現個性化醫療並提高患者的生存率。
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金融服務的生成式人工智能
根據NVIDIA 最近的一項調查，金融服務行業中最重要的人工智能用例是客戶服務和深度分析，其中自然語言處理和法學碩士用於更好地響應客戶詢問並發現投資見解。另一個常見的應用是推薦系統，為個性化銀行體驗、營銷優化和投資指導提供支持。

先進的人工智能應用程序有潛力幫助行業更好地防止欺詐，並改變銀行業的各個方面，從投資組合規劃和風險管理到合規性和自動化。

百分之八十的業務相關信息都是非結構化格式（主要是文本），這使其成為生成式人工智能的主要候選者。彭博新聞社每天發布 5,000 個與金融和投資界相關的故事。這些故事代表了大量非結構化市場數據，可用於及時做出投資決策。

NVIDIA、德意志銀行、彭博社和其他公司正在創建接受特定領域和專有數據培訓的法學碩士，為金融應用程序提供支持。

Financial Transformers或“FinFormers”可以學習上下文並理解非結構化財務數據的含義。它們可以為問答聊天機器人提供支持，總結和翻譯金融文本，提供交易對手風險的早期預警信號，快速檢索數據並識別數據質量問題。

這些生成式人工智能工具依賴於框架，這些框架可以將專有數據集成到模型訓練和微調中，集成數據管理以防止偏見，並使用護欄來保持特定於金融的對話。

預計金融科技初創公司和大型國際銀行將擴大對法學碩士和生成式人工智能的使用，以開發複雜的虛擬助理來為內部和外部利益相關者提供服務，創建超個性化的客戶內容，自動進行文檔摘要以減少手動工作，並分析數 TB 的公共和私人數據數據來生成投資見解。

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這是產業新動能而且剛起步，其實美國跟歐洲甚至台灣研究單位都已經很多應用，未來的成長在消費性、商業跟工業甚至醫療。