德勤-生成式人工智能用例汇编：消费与金融行业高影响力应用案例-51页

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六种主要输出模式

传统AI和生成式AI的主要区别之一在于， 后者可以创造出只有人类才能产出的具象化成果。 例如， 生成式AI模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超逼真图像， 而这种输出方式曾经只能通过人类的思维、 创造力和努力才能实现。 如今， 生成式AI模型主要有六种输出模式。

文本
可以生成输出通俗易懂、高质量的文字，且细节和复杂程度符合用户需求。
例如，总结文件、撰写面向客户的材料、用自然语言解释复杂的主题。

音频
与文本输出一样，音频输出也可以采用对话甚至口语化的风格，且能够在语言、语调和复杂程度之间快速切换。
例如，生成式AI驱动的呼叫中心，为现场技术人员提供故障排除支持。

图像
模型根据文字或视觉提示生成具有不同逼真度、可变性和 “创造性” 的图像。
例如，模拟产品摆放在客户家中的样子，重建事故现场以评估保险索赔和责任。

代码
使用各种编程语言编写计算机代码，为开发人员自动总结、记录和注释代码。
例如，根据自然语言描述生成代码，跨平台自主维护代码。

视频
与图像类似，生成式AI模型可根据用户提示生成视频，视频中的场景、人物和物体完全由模型虚构和创建。

3D/定制
模型可以根据文本或2D输入（如图像） 推断并生成具有3D物体属性的数据。
例如，在仿真模拟环境中创建虚拟效果图，借助AI辅助的原型设计。

通过了解这些输出模式， 企业可以思考并更好地理解由生成式AI可能带来的诸多优势。 对于本文中描述的每一个应用案例， 均可能将呈现出多种价值驱动模式。
例如， 聊天机器人的文本输出可以以模拟音频的形式呈现， 同时生成的图像还可以扩展为视频。 生成式AI用例和企业所寻求的价值将最终决定哪种输出模式将为企业带来最大的优势和落地成果