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Generative AI

概念化 生成语法 计算机科学 背景(考古学) 期限(时间) 光学(聚焦) 信息系统 人工智能 数据科学 工程类 量子力学 生物 电气工程 光学 物理 古生物学
作者
Stefan Feuerriegel,Jochen Hartmann,Christian Janiesch,Patrick Zschech
出处
期刊:Business & Information Systems Engineering [Springer Nature]
卷期号:66 (1): 111-126 被引量:58
标识
DOI:10.1007/s12599-023-00834-7
摘要

The term "generative AI" refers to computational techniques that are capable of generating seemingly new, meaningful content such as text, images, or audio from training data. The widespread diffusion of this technology with examples such as Dall-E 2, GPT-4, and Copilot is currently revolutionizing the way we work and communicate with each other. In this article, we provide a conceptualization of generative AI as an entity in socio-technical systems and provide examples of models, systems, and applications. Based on that, we introduce limitations of current generative AI and provide an agenda for Business & Information Systems Engineering (BISE) research. Different from previous works, we focus on generative AI in the context of information systems, and, to this end, we discuss several opportunities and challenges that are unique to the BISE community and make suggestions for impactful directions for BISE research.
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