原標題：生成式AI為企業(yè)帶來重大變革，亞馬遜云科技為企業(yè)賦能

　　如何通過生成式AI進行創(chuàng)新?如何將創(chuàng)新批量化?如何將創(chuàng)新成果融入到業(yè)務模型?如何管理其帶來的風險?亞馬遜云科技提供服務的重點一直都是幫助客戶更好地驅動業(yè)務，不只是幫企業(yè)提升技術能力，還要幫助企業(yè)運用技術能力更好地走向成功。這就是亞馬遜云科技一直說的“客戶至尚”。亞馬遜云科技還在做的一件事就是讓AI普惠化：降低AI使用門檻，使其成為企業(yè)日常運行一部分，參與企業(yè)的實驗創(chuàng)新、學習、客戶需求研究、以及業(yè)務能力打造。

　　令人興奮的出現(xiàn)

　　生成式AI，及其衍生品，能夠為我們的企業(yè)運行帶來下一個重大變革。從宏觀角度來看，近期對于生成式AI的研究表明，這種超大型基礎模型既實用又強大，可以通過簡單的微調就用來完成重要的任務。這件事是非常讓人驚喜的。因為即使是 的AI研究者也無法保證即使是如此巨大的模型，其產出的自然語言內容到底有多少可信度，而且這個巨大的模型到底應該有多“大”?現(xiàn)在各種大語言模型帶來的驚喜不斷，其影響目前尚不清楚。

　　語言并不是基礎模型 的用武之地——氨基酸序列基礎模型可以幫助醫(yī)療行業(yè)合成新的可用蛋白質，金融市場的基礎模型可以更好地給金融應用提供消息，穩(wěn)定擴散模型可以用來生成圖像。對這種巨大的語言模型層出不窮的應用都已超過了單單語言處理的范疇。生成式AI能夠改變我們考慮業(yè)務和挑戰(zhàn)解決方案的思維方式，對于這項技術的創(chuàng)新遠不止聊天機器人那么簡單!

　　可持續(xù)的競爭優(yōu)勢

　　使用生成式AI的企業(yè)都是想打造可持續(xù)競爭力的企業(yè)。為此，他們提供給AI的訓練資源必須是自己獨有的、有專利的、或者有使用權的。ChatGPT這種提供文本服務的生成式AI使用的巨大的語言模型叫基礎模型，這是一種預訓練模型。拿GPT-4來說，它的基礎模型中包含了數(shù)千億的參數(shù)。由于基礎模型需要巨大的資源和專業(yè)力量，大部分企業(yè)都無法構建自己的基礎模型。所以他們會將目光轉向服務商，而他們的競爭者也同樣會尋找這些服務商，這就為之后的問題埋下了種子。所以光靠生成式AI也無法幫企業(yè)打造可持續(xù)的競爭力，因為如果只是在應用程序的前端加一個聊天機器人，你可以，你的對手也可以。

　　你的長線優(yōu)勢在于你如何對這個基礎模型進行調整，你能提供什么樣的專有數(shù)據(jù)對模型進行訓練，或者你能怎樣將生成式AI與你企業(yè)特有的流程結合起來。

　　雖然基礎模型不是你的企業(yè)專有，但是你的數(shù)據(jù)是專有的——你的用戶數(shù)據(jù)，他們的交易數(shù)據(jù)，你企業(yè)擁有或者控制的傳感器，以及調研數(shù)據(jù)。這其中的部分數(shù)據(jù)可以用來對基礎模型進行調整、為你的生成式AI應用生成提示詞(prompt)、打造你自己的模型、或者直接通過基礎模型打造應用。通過Amazon Bedrock，你可以在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，對基礎模型進行調整。這樣你可以專注于管理數(shù)據(jù)質量，尋找能夠幫企業(yè)打造差異化競爭力的專屬方案。

　　將生成式AI融入企業(yè)特有的服務涉及到一個整合的過程——生成式AI必須能夠和你其他在用的IT應用兼容。由于你的其他應用都在云上正常運行，亞馬遜云科技會提供一些如Amazon API Gateway、分析服務、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)異步移動等功能幫助你進行整合。同時亞馬遜云科技還會保證你的驗證和授權政策在整個IT系統(tǒng)里統(tǒng)一，包括生成式AI。

　　亞馬遜云科技對于生成式AI的處理旨在幫助用戶打造可持續(xù)的差異化競爭優(yōu)勢，而不僅僅是跟風新科技。

　　創(chuàng)新管理

　　企業(yè)管理人經(jīng)常有一個誤區(qū)就是認為創(chuàng)新就是讓員工提出各種新想法。的確，員工經(jīng)常會提出很多想法，尤其是在客戶一線的員工。但真正的挑戰(zhàn)在于執(zhí)行這些想法，在于給這些想法提供機會證明自己的有效性。從字面意思就能看出，這些想法肯定都是帶有風險性的。因為它們是想法，沒有經(jīng)過證實。所以對于創(chuàng)新的管理關鍵在于降低創(chuàng)新的風險，同時調整管理流程，為已經(jīng)降低風險的想法提供更多自由的空間。

　　這時候亞馬遜云科技(云服務)的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了。員工可以快速啟動一套架構用于對新想法的測試，如果這個想法行不通，那么員工可以立即棄用這套架構并停止計費。這樣員工就可以快速、低成本地使用很多亞馬遜云科技的高端服務，比如各種構件，并借助無服務器的特性將它們快速整合或者在有更好的方案時立即停止當前測試。例如，企業(yè)不需要花費多年的時間打造自己的圖像識別技術，員工可以直接通過Amazon Rekognition獲取這項功能，一旦測試的想法證實行不通，可以立即停用并停止計費。

　　通過這樣的方式，云服務極大地降低了嘗試創(chuàng)新型想法的風險和成本，這樣企業(yè)就能夠重新考量自己之前由于種種原因而放棄的想法了。生成式AI接入云端之后，企業(yè)可以聯(lián)動其他構件服務來測試由生成式AI帶來的新點子，而且是以更低的成本和風險。這個過程并不只是為了測試企業(yè)生成式AI的能力，而是對于生成式AI嵌入到業(yè)務流程中進行的必要測試。

　　嚴謹說來，Amazon Bedrock使得企業(yè)員工能夠通過各種基礎模型進行創(chuàng)新。Bedrock在最初發(fā)布的時候就支持使用來自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI、和兩個亞馬遜Titan家族的模型。這些模型適用于不同類型的應用。員工在測試新想法時可以選擇最適合的基礎模型或者多試幾個進行比較。

　　亞馬遜云科技對生成式AI的處理在創(chuàng)新管理和驅動業(yè)務流程創(chuàng)新中都有良好的實踐反饋。

　　回應敏捷度：并駕齊驅

　　盡管打造可持續(xù)的競爭優(yōu)勢是一個很重要的目標，企業(yè)也可以使用生成式AI來提升客戶體驗。當客戶需求發(fā)生變動時，擁有高云端敏捷度的企業(yè)可以快速對此作出響應。生成式AI技術必然是不斷發(fā)展的，而隨著這些發(fā)展進化，企業(yè)可以基于這一敏捷度不斷提供新的功能或者打造新的應用。一旦競爭對手支持了新的服務或者功能，企業(yè)要能夠迅速作出應對。同其他IT方面的能力一樣，企業(yè)必須在生成式AI方面也保持敏捷度。

　　敏捷度是企業(yè)們過去幾十年面對的話題。當他們開始整合生成式AI時，就需要再次考慮同樣的問題：如何能夠感知到客戶需求的變化?如何能夠迅速進行增量交付?如何對資金進行管理以快速推進執(zhí)行?如何在不斷變動的優(yōu)先級間保持各種需求的平衡?云技術(以及現(xiàn)代的一些實踐如DevOps)是打造敏捷度和速度的關鍵。

　　讓生成式AI真正運轉起來

　　IT負責人們很快就會意識到生成式AI并不是簡單地提出一個想法然后推進執(zhí)行。生成式AI和其他技術一樣，必須嚴格有效地運行起來，而這個過程中會面臨的一些挑戰(zhàn)對于IT從業(yè)者來說都是再熟悉不過了。最基本的一些方面包括AI應用和模型的部署流程必須可靠、受版本控制、經(jīng)過測試、并且合規(guī)。用戶必須經(jīng)過授權、必須建立與其他系統(tǒng)的接口、并且可以尋求服務臺的幫助。同時應用必須保證安全。道德問題也必須被重視起來，建立必要的護欄(guardrails)。

　　生成式AI必須成為企業(yè)技術運行的一部分。亞馬遜云科技的優(yōu)勢在于能夠簡化企業(yè)的IT運行架構，其對于服務的選擇以及云端的自動化性能對于生成式AI應用的可靠性、彈性、安全性、和效率都是至關重要的。其中，Amazon SageMaker專用于幫助企業(yè)減輕AI應用的運行壓力。與其他功能相比，SageMaker能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)管理流程自動化，為機器學習產品提供中心化目錄，將機器學習應用整合到自動化持續(xù)集成和持續(xù)交付(CI/CD)流程中，并監(jiān)控使用中的數(shù)據(jù)和模型以保證質量。

　　當生成式AI應用成為企業(yè)核心業(yè)務流程中的一環(huán)，提高效率的同時，隨之而來的一個問題就是成本。Amazon Inferentia和Amazon Trainium芯片專為高性價比的AI模型訓練和部署而打造。無論企業(yè)推進什么樣的創(chuàng)新流程，亞馬遜云科技整套的云服務和其云端架構的伸縮能力都能在企業(yè)成本管理中發(fā)揮至關重要的作用。

　　價值觀外顯

　　對于人工智能這一賽道，道德層面的考慮和合規(guī)的應用架構是非常重要的。Amazon Bedrock為客戶提供了各種基礎模型的選擇，客戶可以根據(jù)自己的合規(guī)需求以及企業(yè)價值觀選擇最恰當?shù)幕�礎模型，即使企業(yè)需求可能在不斷變化。Amazon AI Service Cards對于亞馬遜云科技所有服務在公平、無偏見、可解釋性、隱私與安全、健壯性、管理、以及透明度方面都進行了闡述，企業(yè)可以按需查詢。

　　負責任的人工智能(Responsible AI)和其他需要負責任使用的技術一樣，都會伴隨著企業(yè)文化和管理流程的改變。企業(yè)管理為企業(yè)建立了保護屏障，是非常重要的。而員工的日常行為則是受企業(yè)文化的約束，所以建立負責任使用人工智能的文化在領導力方面也是前沿的變革。

　　結語

　　生成式AI是一項很強大的新技術。但是對于亞馬遜云科技的客戶來說，不止于此，它更是達成業(yè)務目標和設定業(yè)務期許的一種新途徑。企業(yè)對于生成式AI的考量，并不僅僅是這項新科技能做什么，而是如何創(chuàng)新性地利用這項技術向用戶傳達企業(yè)價值觀，為企業(yè)帶來強有力的競爭優(yōu)勢。這才是對于亞馬遜云科技生成式AI服務的正確解讀。

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