课程: 生成式人工智能：财务与会计
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生成式AI的基础与发展前沿
欢迎回来。 在上一节课里，我们讨论了 财务会计岗位正在经历的角色转变， 从记录过去转向规划未来。 而推动这一切变革的核心技术， 就是我们今天要讲的主题， “生成式人工智能”， 也就是 Generative AI。 这节课我们会围绕三个重点， 来带你初步理解这个新技术。 首先，生成式 AI 到底是什么？ 它跟我们以前理解的自动化工具 有什么本质的不同？ 其次，它背后靠的是什么技术？ 也就是我们常听到的大语言模型， 它是怎么工作的？ 最后也是最关键的， 生成式 AI 到底怎么跟财务工作结合？ 为什么说它特别适合我们财务人？ 先说第一个问题，什么是生成式 AI？ 我们以往接触的 AI，大多是识别型的， 比如图像识别、语音识别， 或者像 RPA 这样的机器人流程自动化。 这些技术很擅长做判断、做匹配， 执行一些明确的规则。 比如说看一张发票图像，识别出金额。 或者像爬虫软件那样，自动寻找某类信息， 复制粘贴一段数据等等。 但是，生成式 AI 不一样。 它不是识别信息，它是生成信息。 什么意思呢？ 就是你给它一个指令， 它可以自己写出一段文字，生成一张图， 输出一个逻辑推理结果， 甚至是整个报告、方案、代码、预测模型。 这不再是照规矩办事， 而是理解你的意图， 然后自己想办法给出答案。 你甚至可以跟它聊天， 就像跟一个聪明、反应快、 理解能力很强的助手在说话。 它真的能听懂你在问什么， 而且会给出能用的回应。 你可以对它说，“请写一段预算偏差分析”， 它就能根据你提供的数据， 把话说得有逻辑、有重点， 甚至有语气风格。 如果你说，“给我一个 项目投资收益的敏感性分析框架”， 它不仅能生成结构， 还能列出分析思路和需要的数据指标。 所以，它真正强的地方不是执行指令， 而是理解语境、组织语言、模拟思考。 这就是我们说的生成能力。 好，在了解了生成式 AI 以后， 我们来讲第二个要点： 生成式 AI 的底层技术， 也就是大语言模型。 很多人听到 GPT、DeepSeek、文心一言 这些名词， 就觉得很神秘。 其实你把它理解成一个 读了几百万本书、几千万条对话的 超级语言模型就好了。 它的训练方式， 是让系统不断地学习 语言之间的结构、上下文、逻辑关系， 然后学会预测一句话应该怎么接着说。 比如你说，“本月利润下降主要原因是：”， 它会尝试在语料库中， 搜索出最合理、最常见、…
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