随着人工智能行业的发展，其变革性影响正在各行各业中显现。正在经历重大变革的领域之一是信息管理，就是其中的文档分析。生成性AI模型，如OpenAI公司的ChatGPT和谷歌的Bard，将重新定义我们如何管理文档和理解文档。
生成性AI模型： 综述
生成性AI模型的一个定义特征是它们能够创建类似人类的文本。这些AI模型通过利用机器学习技术，基于在他们训练的数据中观察到的模式来理解、复制和生成文本来实现类似人类文本的创建。ChatGPT和Bard使用这些能力彻底改变了我们分析和解释文档的方式。
利用生成性AI实现文档分析自动化
传统上，文档分析需要大量的人工劳动，包括详细检查文档，提取有意义的信息。但随着生成性人工智能模型的出现，这一过程变得更加精简和高效。
1.自动文本分析：生成性人工智能模型精通各种文档类型的扫描、理解和关键细节的提取。它们使文本分析过程自动化，大大减少了所需的时间和资源。
例如，在医疗行业，这些人工智能模型可以从电子病历中提取患者诊断、药物清单或即将到来的预约。在法律领域，人工智能可以扫描法律文件，识别重要条款，并对内容进行总结，有利于法律研究和案件准备。
2.信息检索效果提升：生成性人工智能模型还可以提高文档管理系统的信息检索能力。
通过了解用户询问的语境，人工智能模型可以提供更准确、更相关的搜索结果。它们可以控制问答系统，基于广泛的信息数据库，为用户提问直接作答。对于那些需要筛选大量文档档案的专业人员来说，这种能力是无价之宝。
3.数据清理和质量控制：生成性人工智能模型能够快速有效地识别和纠正文本错误，如拼写错误、语法错误或日期格式不一致。
他们还可以检测和删除重复条目，通过删除“ROT”（冗余、过时和/或琐碎记录），使您的数据在管理过程中“更干净”。通过以类似人类的方式评估记录的相关性，后续的数据分析（理想情况下）准确可靠。
应对潜在挑战
虽然生成性人工智能模型在文档分析中具有多个好处，但必须认识到这项技术固有的挑战和风险。像ChatGPT和Bard这样的人工智能模型的优异性不高于其训练数据。因此，训练数据中的偏见可能会导致有偏见的结果，需要强调数据集的多样化、包容性。
随着生成性AI的不断发展，隐私和监管方面的考虑也将日益重要。因人工智能精细搜寻包括含有个人信息的广泛数据集，对人工智能系统的细致管理对于确保隐私至关重要。
此外，随着世界各地的技术强国和立法机构努力应对先进地人工智能技术的影响，公司应该预测未来可能影响这些技术使用的法规出台。
总之，生成性人工智能和文档分析的交汇预示着信息管理的新时代。随着我们继续探索和掌控ChatGPT和Bard等模型的能力，应对潜在挑战并充分利用这项创新技术带来的好处至关重要。通过这样做，我们可以为文档分析及其他领域的未来解锁前所未有的可能性。
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