亚马逊云科技助力企业将生成式 AI 技术从实验阶段推向生产
在 10 月 15 日于伦敦举办的生成式 AI 和数据日活动中，亚马逊云科技 (AWS) 展示了其如何帮助企业将生成式 AI 技术从实验阶段推向生产。AWS 生成式 AI 和 AI/ML 市场营销副总裁 Rahul Pathak 在问答环节中分享了 AWS 如何与 Anthropic、BT 和阿斯利康等客户合作开发新服务，以及如何利用生成式 AI 提升开发人员的编码效率，以及 AWS 的托管生成式 AI 服务 Bedrock 如何提供安全保障和护栏，确保 AI 的负责任使用。
Pathak 表示，AWS 与客户合作将 AI 驱动的解决方案推向生产的关键在于理解客户的需求，并从客户需求出发，倒推解决方案。他强调，成功的 AI 解决方案必须能够带来明确的商业价值，并获得领导层的支持。AWS 致力于为客户提供最佳的工具和服务，帮助他们实现目标。
在谈到 AWS 与 F1 的合作时，Pathak 指出，F1 是一家数据驱动的公司，他们拥有关于每秒、每毫秒赛车状况的遥测数据。AWS 与 F1 的合作涵盖了将 F1 媒体资产存储在云端，利用生成式 AI 为广播公司提供与这些资产交互的工具，以及为观众提供新的互动和参与方式。AWS 还帮助 F1 处理车辆遥测数据和 2022 年赛车设计，利用 AI、机器学习和生成式 AI 技术对 F1 数据和历史影像进行索引，从而实现预测并为 F1 车队、广播公司和最终的粉丝创造更具吸引力的体验。
Pathak 还介绍了 AWS 的 Q Developer 工具，该工具可以帮助企业构建自己的代码。BT 公司已经利用 Q Developer 提高了内部开发人员的效率。Q Developer 是一款生成式 AI 助手，可以帮助开发人员完成软件开发生命周期的所有阶段，从项目规划到代码创建，再到部署、测试和升级。BT 公司已经利用 Q Developer 自动生成了约 30 万行代码，其中 33% 被接受，这意味着有 10 万行代码由 AI 生成并部署，为公司创造了价值。Q Developer 能够提升开发人员体验，提高生产力，减少日常工作中的繁琐任务，最终使开发人员能够用现有团队完成更多工作。
Pathak 还强调了 AWS 的生成式 AI 应用构建平台 Bedrock 在确保负责任的 AI 使用方面所起的作用。他表示，安全是负责任地使用 AI 的重要组成部分，也是 AWS 的重点投资领域。Bedrock 中提供的模型都内置了一些安全保障措施，此外，Bedrock 还提供自动滥用预防功能，例如检测不安全词语、识别不当内容并尝试自动执行安全措施，以补充模型本身提供的安全保障。Bedrock 还提供了一个名为“护栏”的功能，允许客户定义自己的策略，叠加在自动流程之上，为其提供上下文背景。所有这些措施都是为了让客户能够轻松安全地使用 AI。
Pathak 指出，客户面临的最大挑战之一是如何从生成式 AI 中获得价值，实现商业目标并取得成功。他强调，投资回报率始于明确定义目标，然后才能考虑 AI 如何提供帮助。AI 的目标不是为了 AI 本身，而是为了实现差异化的商业成果。客户的数据是他们的关键差异化因素。随着模型访问的民主化，客户将通过将自己的独特数据私密安全地引入，将其与这些模型结合，并构建有趣的应用程序来实现差异化。AWS 致力于帮助客户连接这些点。
Pathak 最后介绍了 AWS 如何帮助客户选择合适的 AI 工具。他表示，AWS 通过透明度来实现这一点。Bedrock 中有一个模型评估功能，AWS 还提供模型卡片，详细介绍模型的功能。AWS 与客户密切合作，将模型与用例相匹配。他指出，客户通常会使用不止一个模型，而且这些模型也会随着客户用例的演变而演变。每隔几周就会有关于模型进步的新公告，客户不希望每次都必须重写他们的应用程序。AWS 致力于为客户提供一个稳定的基础，同时保持足够的灵活性，让他们能够面向未来，并利用即将到来的创新。他认为，这种创新的步伐不会很快放缓。
