关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon Q, Generative Ai Potential, Ai Strategy Pillars, Ai Agents, Generative Ai Capabilities, Ai Governance Framework]
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生成式 AI 激发了许多行业的想象力,并有望带来下一波技术进步。在这次创新讲座中,您将听到从医疗保健和金融服务到汽车、媒体和娱乐等重要行业是如何利用生成式AI为客户带来成果和体验上的改变。请加入我们,与亚马逊云科技行业和战略客户技术总监 Shaown Nandi 以及行业领导者,一起聆听生成式 AI 如何加速内容创建,并帮助企业重构客户体验。
以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共800字,阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。 在未来的商业世界中,生成式AI正引领着一场重新发明的过程。在2023年的re:Invent上,亚马逊云科技的技术产业总监Shaown Nandi发表了演讲,旨在为企业提供一个如何将这种变革性技术整合到其产品和体验中的框架。
Shaown从AI的发展历程讲起,从我们日常生活中使用的智能家居设备,到在大量数据集上训练的机器学习模型,再到能够自我学习复杂模式的深度学习神经网络,最终来到了可以生成全新内容、对话和媒体的生成式AI——这种AI能够执行各种任务。
客户们想知道如何利用现在的生成式AI,并为未来做好准备。正如Shaown所说,我们正在一个拐点上,商业创新正在被重新发明。
为了引导企业在这一过程中前进,Shaown提出了三个需要平衡的关键领域:创意、执行和管理。首先看创意——如何确定正确的使用案例并优先处理它们?Shaown警告说,不要过于迷恋技术,而是要解决真实问题。从客户需求倒推,定义成功的标准。
最后,Shaown欢迎Marc Burson,Gilead Sciences公司的首席信息官,共同探讨他们的生成式AI之旅。Marc概述了Gilead的使命,即开发救命的药物治疗方案,但也指出了巨大的挑战。药物发现的失败率达到了90%,且需要10多年的时间,代价高达数十亿美元。AI可以帮助加速见解并获得更短的周期时间。
云支持Gilead的战略,使他们能够高效地扩展运营。他们已经将80%的工作负载迁移到亚马逊云科技,总计有300多个应用程序。使用生成式AI可以加速研究进程,从而提高产出。吉利德正致力于制定原则,以便实现快速实验和模型选择,同时负责监管合理的AI应用。随着模型逐渐投入生产,Gilead正在实施“AI Ops”,以确保大规模的稳定安全性、治理和运营。
接下来,Shaown邀请了他的第二位嘉宾——来自Carrier公司的Seth Walker——上台。Seth概述了Carrier企业的四大AI战略支柱。首先,第一根支柱是沟通与交流,这涉及了变革管理,需要有效地向内部员工及外部客户传达AI的价值主张。第二根支柱是交付,通过一个强大的交付团队来实现,他们专门负责开发创新的AI用例,并为公司内各团队提供保护和最佳实践。第三根支柱是治理,在工具、流程和人员中深入嵌入对负责任且道德的AI的监督。对于生成式AI带来的一些新兴风险,Carrier已经成立了一个由技术、法律、政策和业务领域的领导者组成的AI审查委员会,以便评估其适当用途。第四根支柱是中心平台。Carrier创造了一个中心平台来加速AI的使用。通过创建一个集中式平台,人们可以从集中的专家那里汲取知识,并推广给其他同事和整个公司。
Seth进一步详细介绍了Carrier对于逐步构建生成式AI能力的长期愿景,从基本的聊天功能到复杂的智能代理。他强调,所有当前用例都是战略性选择的,不仅是为了立即产生商业影响,还为了在未来5-10年的展望中为更高级的应用构建通用性的基础技能。
作为具体案例,Seth阐述了Carrier如何构建一个能够与各种运输和物流API动态交互的货运跟踪聊天机器人。这是通过利用亚马逊云科技的Bedrock来学习后台文档并训练自然语言模型,而无需任何硬编码的对话分支实现的。与传统方法相比,这大大缩短了50%以上的开发周期。此外,它还建立一个数据基础,用于下订单、分配货物和其他不需要人工参与的操作。
Seth解释道,Carrier公司已发现了50多种潜在的应用场景,其中已有2个在生产中投入使用,例如供应链聊天机器人。Seth计划在2023年底之前实施更多应用场景,他相信生成式AI有可能以一种革命性的方式重塑Carrier公司的业务,就像几十年前空调技术改变社会那样。他注意到,生成式AI正在从根本上改变内部开发和外部采购之间的平衡。过去需要数千小时和数月时间由专业供应商完成的工作,现在可以由内部人员在几天或几周内完成。
最后,Shaown邀请了Prime Video的科学创新负责人Fay Kallel,详细介绍他们如何利用生成式AI进行创新。Fay讨论了在低带宽情况下优化视频质量的问题,这是通过训练视频语义的基础模型来实现的。对于体育节目,这保留了关键时刻,如四分卫的胜利比赛。他们还使用AI超分辨率来提升旧内容的画质,避免了物理电影修复的成本。演示中展示了从升级中获得的清晰对比度和细节。接下来,Fay解释了他们如何使用大型语言模型创建一个微类别内容发现工具。只需提供一个标题,如《指环王》,它就会建议一个个性化的、高度特定的类似标题阵容。
Fay总结说,生成式AI正在帮助实现深度沉浸式、个性化娱乐的理想。未来就在这里。
Shaown总结了一些关键信息。为了优化数据基础架构和提高效率,我们需要运用Bedrock等工具进行逆向优化,同时实施负责任的AI治理,并激发团队的潜能。值得注意的是,亚马逊云科技提供了各种加速生成式AI采用的工具。
通过在创意、实施和管理之间实现平衡,生成式AI有着重塑业务的巨大潜力。事实上,客户体验已经证明了生成式AI能够带来实际价值。正如Shaown所言,让我们一起开始受其启发吧。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间:
领导者在演讲开始时就热情洋溢地欢迎观众。
AI的目标应该是辅助团队,提供见解,而非完全替代人类的作用和判断。
Bedrock上发布的Guardrails功能允许对有害内容进行配置性过滤,定义禁止的话题,并清除所有由Bedrock支持的基础模型中的敏感PII信息。
亚马逊云科技通过让集中交付团队具备创造其他团队可以借鉴的尖端解决方案的能力,推动了创新。
此外,亚马逊云科技还提供了一套治理框架,以便在降低新技术(如生成式AI)风险的同时实现创新。
生成式AI正展现出强大的潜力,这些潜力将改变企业和行业的发展格局。在2023年的re:Invent上,亚马逊云科技展示了诸如Gilead Sciences和Carrier等客户如何在整个企业中运用生成式AI来推动创新并塑造竞争优势。
Gilead Sciences在过去几年里建立了一个庞大的数据基础,这使他们在药物价值的整个链条上,从药物发现到临床试验,都能够加速采用生成式AI。他们还设立了一套名为"LLLMOps"的治理框架,旨在平衡创新与风险。
Carrier公司制定了一项涵盖人员、工具、流程和治理的四支柱AI战略。他们在各个层面提升了员工的技能,并搭建了一个集中式的平台来实现广泛的创新,同时降低风险。Carrier迅速推出了超过50个生成式AI用例,例如一个能够凭借直觉利用API的供应链聊天机器人。
值得注意的是,尽管生成式AI带来了强大的新功能,但负责任的管理至关重要。公司需要实施关于透明度、公平性、问责制和隐私的框架,以确保生成式AI能够增强而非替代人类的判断。总之,re:Invent展示了领先企业如何通过战略性采用生成式AI来重塑其创新和运营方式。
https://blog.csdn.net/weixin_40272094/article/details/134715499
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