充分发挥生成式人工智能的潜力

在此处放置图像业务创新简报充分发挥生成式人工智能的潜力高管摘要 消费者和企业对人工智能高涨的热情，加上技术的广泛普及，使我们迎来了生成式人工智能的拐点。如今，所有企业都应评估生成式人工智能的影响，以及如何利用其具变革性的价值。大多数企业都认识到这一时刻的重要性，并意识到有必要快速制定相应的战略来探索生成式人工智能。但对许多人来说，依然存在许多疑问，包括 ：•什么是生成式人工智能？•生成式人工智能与前几代人工智能（AI）有何不同？•主要商业应用场景有哪些？•哪些客户已经在使用？•我应该如何开始？•有哪些风险，如何降低风险？本业务创新简报将概述生成式人工智能，介绍其功能、应用场景和商业价值。简报中还提供亚马逊云科技主题专家的宝贵见解，以便您可以借鉴我们在人工智能和机器学习（ML）技术方面的丰富知识和经验。2本内容适合哪些人阅读？本创新简报有助于企业领导者更好地了解生成式人工智能，并了解如何利用生成式人工智能来改善业务成效。3目录引言 ：开启智能新世界 ................................................................................... 4了解生成式人工智能 ...................................................................................... 7生成式人工智能的业务功能 ............................................................................. 9生成式人工智能的商业考量 ............................................................................10高管对生成式人工智能的洞见 .........................................................................12各行业的常见生成式人工智能应用场景 ..............................................................13亚马逊云科技如何协助您利用生成式人工智能取得成功 ..........................................16迈出下一步 ................................................................................................19生成式人工智能能够创建复杂的内容、生成代码、回答问题等 - 所有这些都只需简单的自然语言提示，而且通常可在几秒钟内完成，令消费者和企业都为之着迷。虽然消费者使用生成式人工智能的方式已引起广泛关注，但在企业如何利用生成式人工智能为客户和员工提供出色体验方面，依然蕴藏着无穷机遇。生成式人工智能的真正实力远不止搜索引擎或聊天机器人这么简单，它将改变公司和企业运营方式的方方面面1。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。2引言 开启智能新世界对该技术的认识正在以前所未有的速度传播。Fishbowl 对美国大型企业的近 4,500 名 专业人士进行了一项调查，结果显示，27% 的专业人士已经使用生成式人工智能来协助完成与工作相关的任务。11 《Rate of generative AI adoption in the workplace in the United States 2023, by Industry》，Statista，2022 年 12 月2 《Beyond ChatGPT: The Future of Generative AI for Enterprises》，Gartner，2023 年 1 月4把握机遇各行各业的企业都在争先恐后，力图抓住生成式人工智能带来的经济机遇。如果主流财务预测被证明是准确的，那么生成式人工智能的崛起很可能会开创全球经济的新时代。这些引人注目的财务预测并非仅由消费者的兴趣所驱动。生成式人工智能在提高企业生产力和产出方面的潜力同样令人兴奋，甚至更能激发人们对这项技术的热情。对于各行各业、各种规模的企业来说，生成式人工智能是一项革命性技术，已开始创造巨大的价值，并且能够从根本上改变商业格局。3 《Generative AI could raise global GDP by 7%》，高盛集团，2023 年 4 月4 《Generative AI Market》，Polaris Market Research，2023 年 1 月全球生成式人工智能市场市场预计以 34.2% 的年复合增长率增长42007.3 亿美元142.6 亿美元2032 年2023 年5根据高盛集团（Goldman Sachs）的研究，未来 10 年内，生成式人工智能可使全球 GDP 增长高达 7%，约合 7 万亿美元。3战略要务世界各地各行各业的企业都希望利用生成式人工智能来重塑客户体验、提高员工生产力、激发创造力并优化业务流程。许多企业认识到有必要投资于生成式人工智能，而且要尽快投资，以免被竞争对手抢占先机。然而，很少有企业能成功地制定出一套策略，来指导团队如何采用该技术、将其用于何处或如何实现和衡量其成果。下文将让您了解到，您的企业如何立即开始实现生成式人工智能的商业价值，从而跟上市场发展速度，并超越竞争对手。6然而，对于大多数企业来说，实现这些优势的路径仍不明朗。了解生成式人工智能要想深挖生成式人工智能的商业价值，您的企业必须对该技术的工作原理有基本的了解。“生成式人工智能”这一术语用于描述可以生成新内容和想法（包括对话、故事、图像、视频和音乐）的算法。生成式人工智能由超大型机器学习模型提供支持，这些模型利用海量数据进行了预训练。这些模型通常称为基础模型（FM）。传统的机器学习形式使我们能够获取简单的输入（如数值），并将其用于生成简单的输出（如预测值）。随着深度学习的出现，我们可以获取复杂的输入，如视频或图像，并将其用于生成相对简单的输出，例如，图像中是否包含一只猫。有了生成式人工智能，我们可以利用海量复杂数据，以更先进的方式捕捉和呈现知识，从而利用复杂的输入生成复杂的输出，比如总结长文档并提取关键洞察。基于文本的生成式人工智能系统使用一种名为大型语言模型（LLM）的特定类型基础模型。LLM 可以执行各种跨多个领域的任务，例如编写代码、解决数学问题、参与对话以及分析文档中的信息以回答问题。机器学习简单输入复杂输入复杂输入简单输出简单输出复杂输出深度学习基础模型7通过量身定制进一步发展基础模型可以根据企业的专有数据进行量身定制，以提供比“开箱即用的基础模型”更准确的输出，这有便于公司开发新的专有产品和服务。例如，一家跟踪购物者偏好的大型百货连锁店可以定制基础模型，来生成一个明显有别于竞争对手产品且更好的推荐引擎。企业还可以使用定制版基础模型，来轻松创建体现其品牌调性和风格的独特内容。例如，一家需要