生成式人工智慧：開創商業潛力與應用的五個提示
引言
在當今科技社會中，生成式人工智慧（generative AI）無處不在。先進的聊天機器人以及其他生成式人工智慧技術，如 ChatGPT 等，引起了廣大消費者、企業領袖和媒體的關注。然而這些聊天工具僅僅是生成式人工智慧潛在影響力的冰山一角。生成式人工智慧的更大價值將在企業開始應用於為客戶和員工提供服務時體現。從產品設計到客戶服務，再到供應鏈管理等，有很多企業應用場景可以運用生成式人工智慧。新的模型、晶片和雲端開發者服務，如亞馬遜網路服務（AWS）提供的解決方案，正在開啟適用於各行各業的大規模採用的大門。 理解生成式人工智慧的可能性和風險對於希望利用該技術為企業帶來優勢的首席訊息官（CIO）來說至關重要。以下是我對入門生成式人工智慧的五個提示。1. 整理您的資料
生成式人工智慧已經到來，並且正準備對我們的世界產生轉型性影響。在企業中運用生成式人工智慧的潛在利益太大，而落後的風險也太大，因此現在就應該開始行動。但是這個旅程的一開始就是確保您擁有適合 AI/ML 的正確資料基礎。為了培訓質量模型，您必須從您的業務中獲取質量統一的資料。例如，協斯特（Autodesk）全球軟體公司就在亞馬遜網路服務上建立了一個生成設計過程，以幫助產品設計師建立數千種設計並選擇最優設計。這些機器學習模型依賴於強大的資料策略，包括使用者定義的效能特徵、製造過程資料和產量訊息。2. 根據自己的資料構想使用情境
生成式人工智慧可以用於開發預測模型，最佳化工作流程或自動化內容創作等方面，例如，企業可以使用生成式人工智慧生成財務預測和情境規劃，從而對資本支出和儲備提出更明智的建議。或者，生成式人工智慧可以作為醫生的助手，為診斷、治療和後續護理提供建議。飛利浦就是這樣做的，這家醫療技術公司將使用亞馬遜網路服務開發影像處理能力和語音識別技術，從而簡化臨床工作流程，讓醫生更加高效。 我們還看到亞馬遜網路服務的客戶利用生成式人工智慧最佳化產品生命周期管理，例如，零售公司希望更加精確地管理庫存配置、缺貨問題、交貨等，或者使用生成式人工智慧來建立、最佳化和測試商店佈局。透過提前識別這些情境並探索使用現有資料的可能性，您可以確保您在生成式人工智慧投資中的投入是有針對性和具有戰略性的。3. 充分發揮開發人員的生產力優勢
生成式人工智慧可以大大提高開發人員的工作效率。它可以成為一個強大的助手，將重複性編碼任務（如測試和偵錯）自動化，使開發人員能夠專注於需要人類解決問題技能的更複雜任務。CIO 應該與他們的開發團隊合作，確保生成式人工智慧可以提高生產力並減少開發時間的領域。4. 對結果保持懷疑
生成式人工智慧只能根據訓練所使用的資料質量進行工作，而且總是存在偏見或不準確的風險。有時候生成的結果可能只是一種錯覺，看似合理但實際上是虛構的回答。因此您應該引導開發人員、工程師和業務使用者將生成式人工智慧的輸出視為方向性的建議，而不是具體的指令。管理業務對準確性的期望並考慮有關負責任生成式人工智慧的特殊挑戰，這些模型和系統仍處於初期階段，無法替代人類的智慧、判斷和精心策劃。5. 深思熟慮安全、法律和合規性問題
與所有技術一樣，安全和隱私是首要考慮因素，而生成式人工智慧引入了新的考慮因素，包括智慧財產權。CIO 應該與他們的安全、合規性和法律團隊密切合作，確保並減輕這些風險，確保生成式人工智慧以安全負責的方式部署。此外計劃合規性和法規範圍，並仔細考慮誰擁有您使用的資料。生成式人工智慧具有成為一項轉型性技術的潛力，可以解決有趣的問題，提升人類的表現並最大化生產力。現在就深入研究，嘗試使用情境，充分發揮它的優勢，理解風險，您將有良好的位置來利用生成式人工智慧為您的企業帶來更大的潛力。結論
生成式人工智慧是當今科技中的一項重要創新，為企業帶來了前所未有的機會。然而成功利用這項技術並不容易。CIO 們需要從基礎資料開始，探索應用情境，充分發揮該技術的優勢，進行風險管理，並在安全和法規方面慎重處理。透過遵循這些提示，企業可以在生成式人工智慧的浪潮中受益，為未來的成功鋪平道路。（本文章的作者 Shaown Nandi 是亞馬遜網路服務（AWS）的技術策略行業總監）
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