生成式人工智能业务创新简报总结
引言
生成式人工智能正处于快速发展阶段，能够通过自然语言提示创建复杂内容、代码等，为企业带来巨大机遇。Gartner预测，到2025年，大型企业30%的对外营销信息将由人工智能生成。Fishbowl调查显示，27%的美国大型企业专业人士已使用生成式人工智能协助完成工作任务。
生成式人工智能概述
生成式人工智能由超大型机器学习模型（基础模型）支持，通过海量数据预训练，可生成文本、图像、视频等复杂内容。与传统AI不同，它能利用复杂输入生成复杂输出。企业可通过定制基础模型，提升输出准确性和品牌一致性。
生成式人工智能的业务功能
- 生成代码：Amazon CodeWhisperer将开发人员效率提高57%
- 联系中心数据分析：总结客户通话洞察
- 个性化：优化推荐并生成定制内容
- 设计和创造力：获取建议、生成原型
- 概念虚拟助手：提升客户体验
- 对话式搜索：从企业信息中提取洞察
- 内容生成：创建文本、图像、视频和音乐
生成式人工智能的商业考量
企业在创建应用时需考虑基础模型选择和基础设施。建议寻找易于构建应用、经济高效且灵活的机器学习工具。同时需关注负责任的人工智能、安全和隐私问题，如准确性、公平性、知识产权等。
高管对生成式人工智能的洞见
Phil Le-Brun建议企业保持好奇心，放宽视野从客户出发，把握时机立即开始尝试。强调人员、流程、技能和文化与技术需协同发展。
各行业的常见生成式人工智能应用场景
- 医疗与生命科学：加速药物研发、改善临床互动、总结健康数据
- 金融服务：改善体验、提高知识型员工效率、分析市场情绪、构建新产品
- 汽车制造：改进产品设计、打造全新车内体验、改善测试和维护、提高工厂设备效率
- 教育：生成文本摘要、提高自动化程度、提供个性化学习环境
- 媒体与娱乐：加快内容创建、提高音乐质量、改进媒体供应链
亚马逊云科技如何协助您利用生成式人工智能取得成功
亚马逊云科技拥有丰富的AI遗产和专业知识，提供便捷、经济高效的生成式人工智能基础设施。Amazon Bedrock、Amazon SageMaker等服务帮助企业快速构建、训练和部署模型。Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片提供高性能和成本优化。
