生成式人工智能——产品创新的加速器

引言：速度越快，风险越高

产品开发流程正在经历重大转变，企业需争取在更短的时间内以更低的成本推出万众瞩目的全新产品。为了满足这些需求，许多企业都求助于生成式人工智能（GenAI），但却未必知晓如何运用日新月异的技术来打造具有独特价值主张的产品，从而形成可持续的竞争优势。

在本期内容中，Thoughtworks的人工智能专家将探讨生成式人工智能在整个产品开发生命周期中的关键应用，分享最佳做法，帮助企业利用生成式人工智能推动产品差异化，提升业务价值，同时避免切实存在的各种风险。

到2032年，在产品开发方面广泛采用生成式人工智能将成为大势所趋

第1节：在产品开发的全程利用人工智能来增强成果  

Unlike classic machine learning models, GenAI has the capability to be creative, and 与传统的机器学习模型不同，生成式人工智能具有创造力，可以助力产品开发团队开展各个阶段的创新工作，例如快速整合大量信息、提出创意、直观呈现创意乃至验证创意。生成式人工智能在各行各业的应用千差万别。在那些监管较宽松、知识产权和隐私限制较少的行业，生成式人工智能具有更大的灵活性和实验空间。

第2节：最佳做法和原则：平衡人工智能和人类智能的作用

人们普遍认为，采用人工智能需要大量的数据资源和高级技能。实则不然，在产品开发方面，利用生成式人工智能取得实际收益的门槛较低，最大的障碍在于人类的思维。要与生成式人工智能协作并取得最佳成果，就必须放弃既定原则和先入为主的观念。虽然人工智能发挥的辅助作用正在改变开发人员的角色和产品团队的结构，但最终的创作方向仍由人类掌控，相关责任也由人类承担。

第3节：避免不良后果

了解生成式人工智能的缺陷和局限性并采取相应的缓解措施固然重要，而提高人工智能熟练度也同样重要。企业必须确认在哪些方面需要加以防护和人工干预，坚守道德和合规标准。从积极的一面来看，虽然生成式人工智能会产生治理问题，却也有可能帮助解决这些问题。

第4节：生成式人工智能应用的未来发展方向  

A随着生成式人工智能技术日臻完善，企业使用这些技术的能力也日趋成熟，产品开发角色可能会趋同，推动与数据科学、行为经济学甚至哲学等学科的深度融合。设计方法也需不断发展，将人工智能考虑在内，而模型本身也会变得更加专业化和更具行业针对性。如果企业对这一切驾轻就熟，就能够在快速、有效和高度分散化的产品决策过程中集思广益、群策群力。