生成式AI的五個行業用例

生成式AI通過探索一個對象的各種可能的設計來找到正確或最合適的匹配。它不僅可以增強和加速許多領域的設計，而且還有可能“發明”人類可能錯過的新穎設計或物件。

• 到2025年，大型企業機構對外營銷信息中的合成信息比例將從2022年的不到2%上升到30%。

• 到2030年，電影大片中AI生成內容的比例（從文本到視頻）將從2022年的0%上升到90%。

1. 生成式AI在藥物設計領域的應用

2010年的一項研究顯示，一種藥物從研發到上市的平均成本約為18億美元，其中藥物研發成本約占三分之一，整個研發過程需要長達3至6年。生成式AI已被用于將各種用途的藥物設計周期縮短到幾個月，減少制藥行業的藥物研發成本和時間。

2. 生成式AI在材料科學中的應用

生成式AI正在通過組合出具有特定物理特性的新材料影響著汽車、航空、國防、醫療、電子和能源行業。這個被稱為逆向設計的流程定義所需的特性，然后探索可能具有這些特性的材料，而不是依靠偶然性來找到具備這些特性的材料，因此可以發現例如比目前用于能源和運輸行業的材料更具導電性或磁吸引力的材料、滿足耐腐蝕要求的材料等。

3. 生成式AI在芯片設計中的應用

生成式AI可以使用強化學習（一種機器學習技術）優化半導體芯片設計（布圖規劃）中的元件位置，將產品開發周期從幾周（使用人類專家）縮短到幾小時（使用生成式AI）。

4. 生成式AI在合成數據中的應用

生成式AI可以用來創建合成數據。合成數據是一種生成的數據，不是來自于對真實世界的直接觀察結果。這保護了模型訓練數據原始來源的隱私，例如可以人為生成用于研究和分析的醫療數據，這樣就能避免透露所使用的醫療記錄上的病人身份，保護病人的隱私。

5. 零件的生成式設計

憑借生成式AI，制造、汽車、航空、國防等行業能夠設計出最能夠滿足性能、材料、制造工藝等特定目標和限制的零件。例如，汽車制造商可以使用生成式設計創造出更輕的設計，幫助他們實現讓汽車更省油的目標。

通過嵌入合適的技術挖掘生成式AI的潛力

今天的大多數AI系統是分類器，所以可以訓練它們區分狗和貓的圖像等。而生成式AI系統經過訓練后可以生成現實世界中不存在的狗或貓的圖像。具有創造力的技術將改變“游戲規則”。

生成式AI的風險

在全力發展生成式AI之前，請記住生成式AI為企業帶來的不只有機會，還有切實的威脅，包括深度偽造、版權問題以及其他惡意使用生成式AI技術攻擊企業機構的風險。

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