今天分享的AI系列深度研究报告：《AI报告专题：创造性和生成式人工智能》。

（报告出品方：Capgemini）

报告共计：64页

AI一代

生成式人工智能 (AI)正在迅速改变我们与技术的交互方式，使机器能够创建、设计、理解和生成内容，这对企业和消费者都具有重大意义。

生成铝工具，如中途ChatGPT允许消费者以-种即使在最近也很少有人能想象的方式来体验这项技术。ChatGPT于2022年11月推出，人飙升，短短5天内用户就超过100万。在推出的两个月内，它的月活跃用户超过1亿，成为历史上增长最快的消费应用程序。

这份报告是我们将在2023年发布的两份报告中的第-份。在这份报告中，我们将探讨消费者如何使用生成式人工智能应用，并提供关于如何生成AI正在塑造消费者体验的未来。我们还讨论了消费者的高水平的信任生成铝应用程序，并考虑这是否是错误的。我们还提供了负责任地使用生成铝的指导。

在今年晚些时候发布的第二份报告中，我们将深入探讨生成式人工智能对各行业组织的变革潜力，询问该技术如何重塑企业;强调特定行业的用例;并比较不同行业之间的采用率。

为了衡量消费者对再生铝的看法，我们对全球10,000名消费者进行一项调查。年龄18岁横跨澳大利亚、加拿大、法国、德国、意大利、日本、荷兰、挪威、新加坡、西班牙、瑞典，英国和美国。我们对此进行了补充对消费者进行社会和搜索分析研究。在特定社交媒体上对生成性Al的感知在相同的国家的多种语言的频道。有关调查样本的更多详情，请参阅研究方法论。报告探讨了四个广泛的主题:

1.消费者是如何使用创成AI的?

2.消费者信任再生AI吗? 他们不担心滥用吗?

生成型人工智能将如何改变消费者搜索和购买产品的方式?

4.组织在其生产性Al之旅中的消费者指南是什么?

定义生成AI

Generative Al能够为广泛的应用学习数据的属性和模式一一从创建不同风格的文本、图像和视频到生成个性化内容。它有可能使机器执行以前认为只有人类才能完成的创造性任务。下表总结了作为我们研究的一部分的顶级生成型人工智能应用report tec，并给出了一些指示性示例。

消费者使用生成式Al进行内容生成和创意头脑风暴

消费者将生成式人工智能用于创意目的，如生成内容(52%)和头脑风暴(28%)。这已经导致了电影行业的抱怨，例如，人们正在使用生成式人工智能工具以较低的价格创建平庸的内容。生成模型正被用于以著名作家的风格制作电影剧本，这引起了人们对未来剧本质量和真实性的担忧。超过四分之一(28%) 使用它进行创造性的头脑风暴 (见图4)。一位园艺师在美国亚利桑那州凤凰城建立了一个永久性种植园，这里有炎热的沙漠气候，他使用chatGPTfon灵感来选择植物物种，并根据全年的阳光照射来确定每棵树的最佳位置。chatGPT建议种植一棵辣木树，为星苹果提供树荫。一位作家和喜剧演员使用ChatGPT来增强他们的创造力和头脑风暴的想法。

各代消费者都在使用创成式Al应用程序

在频繁使用生成型人工智能平台(即每周多次)的消费者中，聊天机器人 (15%) 和游戏(11%)的使用率最高 (见图5)。我们发现，聊天机器人、游戏和搜索用例的满意度最高。

人们正在使用诸如chatGPT这样的人工智能生成工具来重现经典游戏，包括Pong、Tetris和Snake，以及为基于文本的角色扮演游戏生成故事和对话。全面的生成式人工智能工具使人们能够创建代码并生成素材、纹理、音频和描述。

我们进一步分析了各年龄段消费者的使用频率，发现各代之间的变化不大。例如，聊天机器人在Z世代、千禧一代、X世代和婴儿潮一代中的使用率为14-15%，使其成为一种可访问的技术。大多数生成式人工智能工具以一种与技术无关的、基于聊天的格式进行交互，这使得所有年龄组都很容易理解和交互(参见图6)。

不同年龄段的消费者对创成式Al应用程序都非常满意

通过对频繁使用生成式人工智能应用的消费者进行进一步分析，我们发现聊天机器人、游戏和搜索用例的满意度最高(见图7)。所有年龄组和拥有研究生博士或专业学位的消费者的满意度都很高。例如，89%的消费者表示他们对聊天机器人感到满意，当我们查看不同年龄组的满意度时，没有太大的变化，都在90%左右(见图8)。

消费者对人工智能生成工具的高效率感到满意;然而，这需要随着时间的推移进行监测，特别是根据人工智能的“幻觉”现象 (见第32页)。

社交媒体上的消费者

在社交媒体上，提到最多的用例包括医疗保健中的创意艺术/视觉改善、策划有效的内容、游戏、编码和减少人力投入。好处包括新发明、快速决策、无错误输出、减少重复任务、快速结果和24/7可用性。接下来，我们分享一些国家层面的见解。

消费者对基于生成Al的交互具有很高的信任级别

对于生成性Al应用程序的所有消费者来说，一个重要的问题是技术是否值得信任我们发现，一般来说，消费者目前信任来自这些生成型人工智能平台的内容，甚至是财务、医疗和关系建议。

生成性AI写的内容有很高的接受率

73%的消费者信任生成型Al编写的内容(参见图9)挪威(79%)和西班牙(75%)的消费者对生成铝含量的信任度最高。然而，当我们分析不同年龄组的信任水平时，我们发现几乎没有变化(图10)。同样，性别差异也很小。信任水平也随若家庭收入水平的提高而提高。

这些高度的信任可能是由于这些应用程序带来了更高的效率，并且可以以现成的格式提供个性化的内容，特别是用于编写多媒体创建和编辑等任务。像ChatGPT这样的工具以清晰易懂的方式回应用户的提示，消费者可能会将这种清晰性等同于准确性。此外，ChatGPT等流行的人工智能应用程序得到了微软 (Microsoft)和Alphabet等知名科技公司的支持，这些公司的认可也提高了消费者的信任水平。

64%的消费者对使用生成式人工智能根据提示起草、微调、总结和编辑内容的前景感到兴奋，因为它可以节省他们的时间和精力。最兴奋的国家是澳大利亚 (67%) 、加拿大 (66%) 和新加坡(66%) (图11)。随着家庭收入的增加，对这些技术感到兴奋的消费者的比例也趋于增加。具体而言，家庭收入为140.000美元的消费者最有可能对使用生成性人工智能感到兴奋(69%)而家庭收入低于2万美元的消费者热情最低(639%)。

幻觉产生的原因及特点

根据OpenAl发布的GPT-4技术报告，GPT-4倾向于“产生幻觉” (即“...产生与某些来源相关的无意义或不真实的内容”)。GPT模型可能由于固有的偏见、缺乏对现实世界的理解或训练数据的局限性而产生幻觉。产生幻觉的一个主要原因是压缩，例如，一个GPT-2模型 (7.74亿个参数) 将从40 GB文本中学习到的知识压缩到一个适合3 GB模型重量 (13倍因子)的模型中。 除了压缩之外，幻觉还可能来自训练数据的局限性或固有偏差，以及LLM缺乏对现实世界的理解。

这些幻觉会导致看似合理的输出，但实际上是不正确的或与上下文无关的。虽然幻觉特指的是事实上不正确或无意义的内容，但由于不同元素之间的差异或缺乏一致性，例如人类的期望或偏见，可能会发生错位。这种不对准会导致生成的输出偏离用户希望或打算接收的内容。这也可以用来获得意想不到或“不可能”的结果，特别是在创意领域，鼓励“天马行空的思维”和“开箱即用”的想法。Kennesaw州立大学数据科学与分析中心主任BillFranks评论道:"...肮脏的小秘密是...所有来自生成性人工智能过程的输出，无论类型如何，都是有效的幻觉。"