生成式人工智能与对话式人工智能有什么区别？

生成式人工智能与对话式人工智能区别何在？企业究竟需要哪种解决方案？人工智能的发展比以往任何时候都要快。仅在过去几年中，我们就看到 LLM（大型语言模型）和生成式人工智能如雨后春笋般崛起。

与此同时，机器学习算法、自然语言处理解决方案和神经网络也在不断发展，变得越来越先进。在这一广阔的前景中，有两种人工智能对企业领导者、联络中心和现代团队尤为重要：生成式人工智能和对话式人工智能。

虽然这两种解决方案可以协同工作，但它们有着截然不同的差异和能力。了解它们的主要区别，才能确保为企业投资正确的尖端技术。

因此，让我们来详细了解一下对话式人工智能和生成式人工智能。

什么是对话式人工智能？

对话式人工智能是人工智能的一个子集，它允许机器人或计算机模拟人类对话并理解用户的自然输入。可以把它想象成一种工具，让人们能够与机器进行交互，就像与另一个人交谈一样（无需代码）。

如果你曾经与网站上的聊天机器人、IVR 系统中的语音机器人或像 Slackbot 这样方便的自助解决方案进行过互动，那么你可能已经体验过对话式人工智能。

所有对话式人工智能解决方案都依赖自然语言处理来解释人类输入。它们还从信息丰富的数据库中获取洞察力，以确定如何通过自然语言生成对用户做出回应。不过，有些机器人比其他机器人更先进。

例如，有些工具使用情感分析，通过评估用户的语气或用词来检测用户的情绪。解决方案还可以从客户档案和客户关系管理系统中获取洞察力，从而实现用户体验的个性化。

虽然对话式人工智能工具可以模拟人类互动，但它们无法对问题和询问做出独特的回应。这些工具大多是根据大量数据集和对人类对话的洞察进行训练的，它们从预定义的数据池中提取回复。

公司可以利用对话式人工智能做些什么

对话式人工智能对客户体验产生了重大影响。它可以增强几乎所有面向客户的操作，从帮助客户到回答问题、排除产品故障，以及完成检查订单状态等任务。

许多联络中心都在其平台中内置了对话式人工智能工具，这可以提供帮助：

• 销售团队：对话式人工智能工具可以帮助销售人员收集和鉴定销售线索、分析市场趋势，甚至向客户提供个性化的产品推荐。它们还能让客户自己完成交易。
• 营销团队：对话式人工智能工具可以洞察客户的趋势、偏好和旅程，帮助营销团队提高营销活动的质量。它们还能与客户在线动态分享营销内容。
• 客户服务团队：在客户服务领域，对话式人工智能解决方案使团队能够用客户选择的语言为其提供全天候服务。它们还能提供有关客户需求、偏好和趋势的宝贵见解。

对话式人工智能几乎影响到每一个行业。在零售业，它有助于全天候订单处理和客户参与；在银行业，它可以简化交易任务；在医疗保健业，它可以帮助团队提供个性化的患者体验。

您可能还在智能扬声器和个人助理领域看到过对话式人工智能的例子。Siri、Alexa 和 Google Assistant 等应用程序都利用了对话式人工智能算法。

对话式人工智能的优势与挑战

优点：

• 非常适合加强和提供全渠道客户服务。
• 支持全天候客户支持战略。
• 通过提高生产力和效率帮助团队节约成本。
• 提供有价值的见解，指导业务决策。
• 通过始终在线的支持和指导提高团队绩效。

缺点：

• 处理复杂查询的能力有限（未经定期培训）。
• 在理解特定语言的细微差别方面存在问题。
• 数据合规性方面的潜在风险。

如果您正在评估生成式人工智能与对话式人工智能对企业的益处，值得注意的是，这两种选择各有利弊。对话式人工智能可以让团队在任何渠道提供全天候的卓越客户服务。

它还能通过自动化日常和重复性任务（如总结和转录文本）提高运营效率。此外，它还能提高座席人员的生产力和效率，从而为团队节省开支。此外，对话式人工智能工具还能为企业提供所需的洞察力，帮助其做出智能决策并优化工作流程。

不过，也存在潜在的挑战。例如，大多数对话式人工智能解决方案都能轻松处理日常请求，但在处理复杂查询时却会遇到困难。对话式人工智能工具需要不断训练和微调，才能处理更复杂的请求。

有些解决方案可能难以理解语言上的细微差别，如讽刺、幽默或口音，从而导致客户体验问题和常见错误。此外，与大多数人工智能形式一样，由于对话工具会与客户数据交互，因此在确保公司遵守数据隐私法规方面始终存在风险。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是人工智能的一种形式，它允许用户利用深度学习和神经网络创建文本、图像和声音等新内容。这些工具可以根据你的提示创建内容，其中一些多模式选项可以对文本、视频、音频和图像做出响应。

这就是生成式人工智能与对话式人工智能之争变得扑朔迷离的地方。生成式人工智能通常看起来像是对话式人工智能的升级版。毕竟，像 ChatGPT 和 Microsoft Copilot 这样的应用程序仍然使用自然语言处理和生成工具来实现机器人与人类之间的交互。

不过，虽然生成式人工智能和对话式人工智能工具都使用庞大的数据库来创造性地回应查询，但生成式人工智能更进一步。它可以创建原创内容，而不仅仅是根据数据库中的内容回答问题。

生成式人工智能工具使用神经网络来识别训练数据中的模式和其他结构，并根据这些模式生成新的内容。例如，如果你要求微软 Copilot 为你的下一次团队会议推荐一个日期列表，它会扫描你的会议习惯、日程安排和共享日历等数据，从而生成回复。

公司可以利用生成式人工智能做什么

由于生成式人工智能工具与对话式人工智能解决方案有许多共同之处，因此它们可以解决许多相同的用例。销售团队可以使用生成式人工智能工具分析市场趋势、创建客户群，甚至设计产品推销。

客户服务团队可以将智能机器人嵌入网站和联络中心，为客户提供更高水平的全天候个性化服务。甚至营销团队也可以使用生成式人工智能应用程序来创建内容、针对搜索引擎进行优化、设计视频和生成图像。

不过，生成式人工智能比对话式人工智能的用途要广泛得多。它是唯一能创建原创内容的人工智能版本。

例如，会话式人工智能工具可以为您的营销团队提供所需的洞察力，帮助他们创建精彩的营销活动。但是，他们仍然需要自己制作这些内容。生成式人工智能可以为您的团队起草内容，甚至制定推广计划。

它还可以充当团队成员的虚拟助理，自动执行会议总结等任务，为员工提供实时指导和建议，并加强协作。

生成式人工智能的优势与挑战

优点：

• 提高创造力和生产力，让员工能够完成更多工作。
• 加强团队之间的协作和联系。
• 为发展机遇提供可操作的洞察力。
• 通过全天候个性化服务改变客户体验。
• 能够以各种形式创建独特的原创内容。

缺点：

• 道德和透明度问题（如何收集和使用数据）。
• 侵犯版权和知识产权的潜在风险。
• 人工智能幻觉会导致不正确或有偏见的回应。

生成式人工智能还能加强协作，在几秒钟内为每个团队成员总结会议内容并提出行动项目，帮助创建会议议程，甚至实时翻译内容。Outlook 中的 Microsoft Copilot 甚至可以在活动或谈话后自动跟进同事的进程，并建议安排通话的最佳时间。

与对话式人工智能一样，生成式人工智能也能提升客户体验，提供个性化和独特的问题回复，并准确定位趋势。它甚至可以通过主动推荐产品、识别产品优化机会和集中市场调研来帮助公司增加收入。

然而，挑战也是存在的。与对话式人工智能一样，生成式人工智能也依赖于对数据的访问，而机器人如何处理和使用这些数据，将影响您遵守行业法规的能力。

此外，与其他形式的人工智能相比，这些机器人更容易产生 “人工智能幻觉”，因为它们会根据庞大的数据库对如何做出反应做出假设。此外，与网络连接的人工智能工具还有可能使您面临版权侵权问题。

生成式人工智能与对话式人工智能的主要区别

对话式人工智能和生成式人工智能都是帮助人类以更直观、更有价值的方式与机器交互的工具。然而，这两种解决方案都有不同的目标、应用程序和用例。让我们并排看看主要差异：

您需要哪种类型的人工智能？

归根结底，对话式人工智能是公司通常用来增强客户服务互动的工具，它可以创建聊天机器人和助手，为全天候服务提供支持。它还能以简单的人工智能技术支持应用程序的形式为员工提供帮助。

另一方面，生成式人工智能也能提升员工和客户体验，但其核心目的是支持原创内容的生成。如果您想提高团队的创造力、改进营销活动并简化协作，那么生成式人工智能就是您的理想工具。

不过，虽然每种技术都有自己的目的和功能，但它们并不相互排斥。生成式人工智能与对话式人工智能 “之争正在逐渐消失，因为许多工具都能为公司提供两全其美的解决方案。

比如微软的 Copilot。它既是一个生成式人工智能工具，也是一个对话式人工智能机器人，能够对人类的自然输入做出反应。

此外，随着公司开发出更多像 Copilot Studio 这样的生成式人工智能机器人构建解决方案，企业领导者将有更大的自由度来设计自己的人工智能创新。您可以将对话式人工智能和生成式人工智能的元素结合起来，为您的特定用例提供独特的解决方案。

如今，生成式人工智能正在成为企业增强对话式人工智能体验和获得更广泛任务支持的重要方式。