生成式人工智能业务创新简报总结
引言
生成式人工智能正处于快速发展阶段，企业和消费者对其兴趣高涨。该技术能够通过自然语言提示创建复杂内容，并为企业带来革命性变革。Gartner 预计到 2025 年，大型企业 30% 的对外营销信息将由人工智能生成。Fishbowl 调查显示，27% 的专业人士已使用生成式人工智能完成工作相关任务。
生成式人工智能概述
生成式人工智能是指能够生成新内容和想法（如对话、故事、图像等）的算法，由超大型机器学习模型（基础模型）支持。与传统机器学习不同，生成式人工智能能利用海量复杂数据生成复杂输出。基于文本的生成式人工智能系统使用大型语言模型（LLM），可执行编写代码、解决数学问题、参与对话等任务。
生成式人工智能的业务功能
生成式人工智能具有多种业务功能，包括：
- 生成代码：例如 Amazon CodeWhisperer 可将开发人员的工作效率提高 57%。
- 联系中心数据分析：总结并提取客户通话中的洞察。
- 个性化：优化个性化推荐并生成定制内容。
- 设计和创造力：获取建议、生成原型、探索创新。
- 概念虚拟助手：利用真人般的回应提升客户体验。
- 对话式搜索：从企业信息中提取洞察。
- 内容生成：创建文本、制作图像、视频和音乐。
生成式人工智能的商业考量
企业在应用生成式人工智能时需考虑：
- 基础模型选择：应选择易于构建、经济高效、灵活的模型。
- 基础设施：需满足性能要求且经济高效。
- 负责任的人工智能、安全和隐私：需关注准确性、公平性、知识产权、幻觉、毒性和隐私等问题。
高管对生成式人工智能的洞见
Phil Le-Brun 建议企业：
- 保持好奇心，深入了解该技术。
- 放宽视野，从客户出发进行反推。
- 把握时机，立即开始尝试。
各行业的常见生成式人工智能应用场景
- 医疗与生命科学：加速药物研发、改善临床互动、总结健康和科学数据。
- 金融服务：改善体验、提高知识型员工效率、分析市场情绪、构建新产品和自动化业务流程。
- 汽车制造：改进产品设计、打造全新车内体验、改善测试和维护、提高工厂设备效率。
- 教育：生成文本摘要、提高自动化程度、提供个性化学习环境。
- 媒体与娱乐：加快内容创建、提高音乐质量、改进媒体供应链。
亚马逊云科技如何协助您利用生成式人工智能取得成功
亚马逊云科技提供：
- 经验和专业知识：亚马逊云科技在人工智能和机器学习方面拥有丰富经验。
- 途径便捷：Amazon Bedrock 可快速构建、训练和部署基础模型。
- 经济高效的生成式人工智能基础设施：Amazon Trainium 和 Amazon Inferentia 提供低成本高性能。
- 灵活性：支持开源模型或构建自己的基础模型。
- 生成式人工智能驱动的应用程序：例如 Amazon CodeWhisperer 和示例解决方案。
- 生成式人工智能服务：Amazon Titan、AI21 Labs Jurassic-2、Anthropic Claude 2 等。
迈出下一步
企业应明确定义目标并确定具体应用场景，从少量实验开始，逐步扩展。建议与专家合作，确保数据可用性、数据质量及道德影响等因素得到考虑，并提前规划基础设施。
