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亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式 亚马逊云科技白皮书 AI云采用框架 ©2024，AmazonWebServices,Inc.或其附属公司。版权所有。 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 目录 摘要与概述i 人工智能概述1 亚马逊云科技CAF-AI概述2 亚马逊云科技CAF：云采用框架3 您是否实现了卓越架构？3 人工智能云转型价值链4 您的AI转型历程6 基础AI能力8 业务视角：AI时代的AI战略10 战略管理11 产品管理12 业务洞察13 产品组合管理14 创新管理15 新能力：生成式AI16 人员视角：AI优先的文化和变革17 新能力：机器学习熟练度18 人才转型19 企业对齐20 文化演进21 治理视角：管理AI驱动的企业22 云财务管理23 数据策展24 风险管理25 负责任地使用AI26 平台视角：AI基础设施和应用27 平台架构28 现代应用程序开发29 AI生命周期管理30 数据架构31 平台工程32 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 数据工程33 预配和编排34 持续集成和持续交付35 安全视角：AI系统的合规性和保证36 漏洞管理37 安全治理38 安全保障39 威胁检测40 基础设施保护41 数据保护42 应用安全43 运营视角：AI前景的运行状况与可用性43 事件和问题管理44 性能和容量45 总结46 贡献者47 延伸阅读48 文档修订记录49 重要须知50 亚马逊云科技名词解释51 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架 加速云驱动的人工智能转型 发布日期：2024年2月13日（文档修订记录） 在本白皮书中，我们对亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI的云采用框架进行了概述。该框架描述了一种思维模型，供致力于用人工智能创造商业价值的企业参考。框架中描述了客户企业在提升人工智能和机器学习能力的过程中所经历的发展历程。我们提炼了一系列基础能力，用以构建这一发展历程，帮助企业提高人工智能成熟度。最后，我们概述了这些基础能力的目标状态，并解释如何逐步培养这些能力，在此过程中创造商业价值，从而提供规范性的指导。 人工智能概述 人工智能(AI)是一个宽泛的领域，旨在构建或至少模仿能够执行传统意义上需要人类智能才能完成的任务的智能机器。这些任务可能包括从理解自然语言和视觉感知，到决策和解决问题等各个方面。许多人工智能系统的一个共同点是追求概率结果——本质上是生成高置信度的预测或决策，通常能够反映人类判断的复杂性。这样一来，这些系统就可用于自动化或增强知识型工作。 现如今，很大一部分人工智能建立在机器学习(ML)的基础上，后者是人工智能的一个分支，专注于开发使计算机能够从数据中学习并基于数据做出决策的技术。机器学习模型不依赖显式编程，而是从样本中归纳总结，使其在众多应用中具有高度的通用性。机器学习领域的各种技术包括深度学习，后者是一个专门的细分领域，旨在利用多层神经网络来分析数据中的复杂因子。深度学习特别擅长处理图像和文本等非结构化数据，并在图像和语音识别等诸多复杂任务中取得了突破。 生成式AI给深度学习带来了一项全新的能力，使人工智能能够生成或创作可能具有原创性的新内容。由于能够生成模仿人类思维和推理能力的输出，这门创新的分支学科越来越多地获得人们的认可。算力的增长、数据的可用性和算法创新使生成式AI成为了可能，为从娱乐和艺术到科学研究的广泛应用铺平了道路。 总的来说，这些分支学科和技术反映了人工智能层级化却又相互关联的发展趋势，每个层级均致力于开发能够自主执行日益广泛的任务的系统。人工智能的应用和能力有望持续快速拓展，成为我们日常生活不可或缺的一部分，同时也将成为解决复杂问题的重要工具。 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 “员生和成开式发者AI的以小鲜圈有子的，创从新增方强式消激费发者了体人验们到的解想决象复力杂。的生企成业式问A题I已，它经展彻示底了出无圈所，不包局的限应于用研潜究力人。 无现论客是户生互成动类的自似动人化类，创它作似的乎文带本来，了借无助尽A的I协可助能程。序除员这生些成应代用码领片域段以，外还，是生通成过式智人能工聊智天能机还器充人当实了 催展化我剂们的，重边新界构。现想如了今技我术们如已何经以站史在无了前大例规的模可采扩用展的性边、定缘制，化这和项智技能术化的融潜合力来不增仅强在人于类更的高能效力地并完拓成 任务，更在于从根本上重新定义各行各业的可能性。” ——Amazon首席执行官安迪·贾西(AndyJassy) 注： 领域时，我们会使用生成式AI或机器学习等具体名称，以便与更宽泛的人工智能领域区 展望未来，“人工智能(AI)”一词将作为涵盖其所有子学科的总称使用。当提及AI的特定 分开来。 人工智能(AI) 通过逻辑、if-then语句和机器学习手段让计算机模拟人类智能的任何技术 机器学习(ML) 人工智能的一个分支，致力于利用机器在数据中搜索各种模式，以自动构建逻辑模型 深度学习(DL) 机器学习的一个分支，致力于构建多层深度神经网络，以完成语音和图像识别等任务 生成式AI 由基于海量语料预训练的大模型驱动，通常称为基础模型(FM) 图1：人工智能、机器学习、深度学习和生成式AI的分类 亚马逊云科技CAF-AI概述 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架(CAF-AI)既是您开启人工智能、机器学习和生成式AI历程的起点，也是指导您持续前进的指南。该框架旨在为您在这些专业领域的中期规划和战略提供启发和指导。在团队内部讨论以及与同事、亚马逊云科技合作伙伴协作时，都可以将其作为人工智能战略探讨的参考资料。 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 您可能会重点关注并优化特定阶段的技能，也可能会使用整个文档来评估成熟度，指导近期需要改进的领域。具体取决于您在AI发展历程中所处的阶段。CAF-AI是一份不断完善和更新的总结，也是一份企业采用人工智能时需要考虑的所有事项的索引，致力于帮助您超越单一的概念验证(POC)。我们的目标是为客户提供与亚马逊云科技云采用框架(CAF)一致的规范性指导，以便他们成功实施人工智能。在一系列基础企业能力的基础上，亚马逊云科技CAF提供了规范性指南，全球数千家企业已成功利用这一指南来加速其云转型历程。 在亚马逊云科技CAF-AI中，我们仍然依赖这些基础能力，但我们也丰富了其中诸多能力，使其囊括人工智能所要求的变化。此外，我们还确定并增加了企业在人工智能历程中应考虑的新的基础能力。 亚马逊云科技CAF：云采用框架 过去十多年来，亚马逊云科技构建了亚马逊云科技云采用框架(CAF)，为客户的云采用战略奠定了坚实的基础。在该框架的发展过程中，我们在很大程度上避免将其局限于特定技术，而是超越了云本身，以确保来自不同行业的广大客户都能采用其中的洞察和思维模型。然而，人工智能是一种全新的技术，对所有垂直领域和大多数客户均产生了巨大的影响。我们构建了CAF-AI，旨在帮助我们的客户利用云技术来加速AI采用历程。 您是否实现了卓越架构？ 亚马逊云科技卓越架构框架旨在帮助您了解在云端构建系统时所做决策的利弊。该框架基于六大支柱，您可以学习设计和运营可靠、安全、高效、经济且可持续系统的架构最佳实践。利用亚马逊云科技管理控制台中免费提供的Well-ArchitectedTool，通过回答每个支柱的一系列问题，根据这些最佳实践评估您的工作负载。 在《机器学习剖析》中，我们重点阐述了如何在亚马逊云科技云中设计、部署和构建您自己的机器学习工作负载。《机器学习剖析》对亚马逊云科技卓越架构框架中描述的最佳实践提供了补充。 如需获得更多云架构专家指导和最佳实践（参考架构部署、图表和白皮书），请参考亚马逊云科技架构中心。 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 人工智能云转型价值链 人工智能已从小众技术一跃成为了功能强大且应用广泛的业务能力，机器学习现在正推动新一轮的创新浪潮。在这股创新浪潮中，数据是发明的源泉，而机器学习赋予了企业一种全新的能力，不仅能够描述过去，还能预测未来，并制定有意义的行动计划。由于这种能力能够影响所有市场和企业，各行各业都在加大对人工智能的投入。这种投资可以通过提升客户洞察力、提高员工工作效率和加速创新来建立竞争优势。这一趋势的驱动力来源于人工智能在跨越垂直和水平用例的广泛问题空间中的适用性。 值得注意的是，能够运用人工智能的业务问题空间并非单一的功能或领域，而是在所有业务功能和所有行业领域均有巨大的潜力。在人工智能的确能带来经济效益的市场，它有望重塑竞争格局。对于数十年来一直无法以经济高效的方式解决的问题，或者无法通过人工智能以外的技术手段解决的问题，人工智能能够提供相应的解决方案和解决路径，因此其带来的业务成果可能会产生深远的影响。 举例来说，大型人工智能模型涌现出了的一种新的能力，即在几乎没有额外数据输入的情况下实现特定领域的功能，正使各企业为之震撼，并帮助企业实现差异化能力。这主要归属于生成式AI这一领域，目前已经产生广泛的关注度和对技术的想象。然而，这类模型的开发、应用及调优可能是一项非常复杂的任务。 转型层面 技术 流程 组织 产品 AI 平台治理 人员业务 降低业风务险改善ESG 提高营收业务成果 提高运效营率 图构建2：的亚维马度逊）。云科技CAF-AI的转型价值链（粉色和品红色标注的部分均为我们在此基于原始云采用框架 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 面对不断变化的市场格局和快速发展的人工智能领域，上图为人工智能的采用提供了一种思路。 1.人工智能为您的企业带来新的能力。 2.有了这些新能力，您和您的企业就能努力创造切实的业务成果。成果可能多种多样，例如降低业务风险（如检测生产线上损坏或有缺陷的零件），改善环境、社会和治理(ESG)绩效（如自动汇总并标记环境保护合规报告），增加新的营收来源和现有的营收（如向客户推荐个性化产品和服务），或者提高运营效率（如将差旅收据分类并映射到内部预订代码）。然而，实现这些业务成果取决于您采用人工智能的能力。 3.要采用人工智能，您的企业需要实现至少四个层面的转型： a.技术：侧重于构建技术能力，再实现人工智能的使用和采用。 b.流程：侧重于利用人工智能的力量实现业务运营的数字化、自动化、优化和创新。 c.企业：您的业务和技术团队需要协调一致，通过人工智能为客户创造价值并实现您的战略意图。 d.产品：利用人工智能的能力建立新的价值主张（产品、服务）和营收模式，以此重塑您的商业模式。 4.要实现这些层面的转型和人工智能应用的落地，取决于您在业务、人员、治理、平台、安全和运营方面的基础能力。 想要成功采用人工智能，您需要规划您的这段历程： •从您对人工智能能力的认识开始反推。 •明确您在不同阶段预期达到的业务成果。 •规划您的企业必须经历的业务转型。 •发展推动这一历程的基础能力。 亚马逊云科技人工智能、机器学习和生成式AI云采用框架亚马逊云科技白皮书 您的AI转型历程 任何大规模的技术采用计划都是一场漫长的征程，尤其是在采用AI等快速演进的技术时。尽管每个企业都有着其独特的技术转型和采用历程，但我们已经观察到了成功采用AI的模式。因此，为了帮助客户降低这一过程中的风险，亚马逊云科技CAF-AI凭借数千名客户的经验，编写了以下最佳实践观察报告。尽管如此，每个企业在AI领域的探索历程仍然是独一无二的。 在踏上或推进您的AI转型历程时，请考虑以下四个关键要素，如图3所示： 1.历程的目的地，即您想要实现的业务成果，并以此为起点进行反推。 2.作为历程的驱动