如何透過生成式人工智慧在企業獲得競爭優勢和促進增長
引言
近期，Amazon Web Services（AWS）產品副總裁 Matt Wood 在接受 VentureBeat 的採訪中分享了他對於生成式人工智慧（Generative AI）如何為企業增長帶來飛輪效應的見解。根據 Wood 的說法，生成式人工智慧可以應用於四個主要領域的使用案例。前三個使用案例包括生成式介面、搜尋排名與相關性以及知識發現，這些使用案例已經被許多企業實施。而最後一個使用案例則是自動化決策支援系統，這也是最困難、最有趣和最具影響力的一個領域，因為它可以幫助企業利用自主智慧系統解決複雜問題。良好運營的飛輪，對於企業而言可以創造巨大的競爭優勢。生成式人工智慧的應用案例
在生成式人工智慧的應用案例中，其中一個很好的例子就是網路安全。假設你的應用程式開始出現一系列威脅，這些威脅在多個服務和架構中被分散，因此很難察覺。但是透過使用嵌入技術（embeddings），也就是可以找到資料點之間相關性的一種方法，生成式人工智慧非常擅長找到微妙的差異，並將它們有效地整合到一個更大的訊號中。Wood 說：「因此原本分散在廣泛面積上的威脅現在像燈塔一樣醒目。」 深入研究這個例子，生成式人工智慧還可以自動調查攻擊的根本原因，並用自然語言解釋為什麼會發生這種攻擊。從這裡，生成式人工智慧可以讓你理解具體受到威脅的內容，並提供如何進行防禦的建議。最後一旦你審查過建議並對其滿意，只需點選一個按鈕，生成式人工智慧系統就能執行程式碼來解決攻擊、漏洞或運營問題。Wood 說：「相比於今天需要進行具有高度判斷力的高投資和高判斷力的決策以達到同樣的特異性，這是一個巨大的改進。」持續改進的回饋迴圈
生成式人工智慧還可以建立一個回饋迴圈，隨著時間的推移改進系統的效能。Wood 指出：「如果你從這些互動中獲取回饋，例如對威脅報告和防範措施的改進，並將其納入到生成式的大型語言模型中，這個語言模型將表現得更好，你將獲得更多的使用者。」而當你獲得更多的使用者反饋時，你的模型就會得到進一步改進。所有這些互動都會讓威脅報告在下一次變得更好。這就是組織可以推動的飛輪。「生成式人工智慧的飛輪是一種非常罕見的技術，但卻能帶來真實的飛輪效應。」Wood 表示。「組織越早開始並且越快開始推動這個飛輪，你將能夠建立更多智慧、更多自動化、更高的準確性，並且過程中更少的幻覺，如果你能夠足夠早且迅速地推動這個飛輪，那麼你將與你的競爭對手之間產生巨大的差距，而競爭對手將無論代價如何也無法追趕上來，因為這正是飛輪的價值所在。」結論
生成式人工智慧為企業帶來了無限的可能性，特別是在自動化決策支援系統方面。透過利用生成式人工智慧的嵌入技術和語言模型，企業可以在發現威脅、解釋攻擊原因、提供防範措施建議並執行解決方案方面實現巨大的改進。同時生成式人工智慧還可以建立一個持續改進的回饋迴圈，使系統的效能越來越好。這一切都使得生成式人工智慧成為一個具有巨大競爭優勢和增長潛力的工具。企業應該開始關注並投資於這一領域，以提前建立並加速生成式人工智慧的飛輪效應，從而在市場上佔據領先地位並保持競爭優勢。Technology-AWS,高層執行官,生成式人工智慧,商業增長,飛輪效應
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