1、成功取得 AI 成效的 三大关键：普及普惠 付诸实操 稳定可靠 在生成式人工智能时代挖掘机器学习的巨大潜能目录第一部分 市场简介.4概览.5第二部分 成功的关键要素关键要素 1：普及普惠.7关键要素 2：付诸实操.9关键要素 3：建立信任.11理想成效由此开始.152第一部分 市场生成式人工智能快速发展推动了 人工智能投资和创新不断增长3简介 为什么人工智能空前重要 人工智能（AI）的种子早在几十年前就已萌芽，但随着可扩展计算容量的顺利推出、数据量的急剧增加，再加上机器学习（ML）技术的快速发展，各行各业的组织都在进行业务转型。像 ChatGPT 这样面向消费者的应用程序，就带来了令人赞叹不已

2、的成果，该平台以激动人心的方式，简单明了地向人们展示了当今机器学习模型的强大功能和复杂性。与此同时，生成式人工智能成功吸引了大家的广泛关注，并极大地丰富了人们的想象力。我们确实身处一个转折点，我们相信，生成式人工智能将重塑大部分客户体验和应用程序。尽管人们对于生成式人工智能增长情况的具体估计众口不一，但这项技术会对全球经济产生巨大的影响却是一个不争的事实。无论组织是否进行了这笔投资，这些数字都可能会对他们产生非常惊人的影响。高盛集团指出，生成式人工智能或将在 10 年内推动全球 GDP 增长 7%（约合近 7 万亿美元），并将生产率提高 1.5 个百分点。1 彭博社预计，到 2030 年，生成

3、式人工智能的支出将超过 1090 亿美元，2022 年至 2030 年的复合年均增长率（CAGR）将达到 34.6%。2 无论您是已经在借助生成式工具扩展人工智能计划，还是刚刚踏上人工智能和机器学习之旅，如果能有一份清晰的参考指南，将会有利于您制定战略并确保成功取得成效。本电子书将概述通向成功的三大战略支柱，并提供一些您可以在组织中付诸实施的实用建议。1 Generative AI could raise global GDP by 7%，高盛集团，2023 年 4 月2 Generative AI Market to be Worth$109.37 Billion by 2023:Grand

4、 View Research,Inc,，彭博社，2023 年 1 月4概览 什么是生成式人工智能？根基模型可以执行的任务非常多，因为这些模型包含大量的参数，因而能够学习复杂的概念。并且，通过以各种形式和无数的模式预训练互联网规模的数据，根基模型学会了在各种环境中应用所学到的知识。虽然预训练的根基模型的功能和由此产生的可能性令人惊叹，但组织更注重这样一个事实，即只需利用一小部分从头开始训练模型所需的数据和计算资源，即可对这些通用模型进行定制，让其执行特定领域的功能，从而实现差异化竞争优势。定制版根基模型可以让银行、旅游和医疗保健等各消费行业的公司打造出独特的客户体验，凸出自己独有的理念、风格和服

5、务。例如，如果一家金融公司需要根据所有相关交易来自动生成日常活动报告，以供内部传阅，则可以使用包括以往报告在内的专有数据定制模型，这样，根基模型就可以学习应该如何阅读这些报告，以及在生成这些报告时使用哪些数据。生成式人工智能是一种可以生成新内容和想法（包括对话、故事、图像、视频和音乐）的人工智能。与所有人工智能一样，生成式人工智能也是由基于大量数据进行预训练的大型模型提供支持，这些模型通常称为根基模型（FM）。由于机器学习领域近期突飞猛进，包含数以十亿计的参数或变量的模型也在不断涌现。举例来说，2019 年最大的预训练模型就具有 3.3 亿个参数。而现在，最大的模型包含超过 5000 亿个参数

6、，在短短几年内增加了 1600 倍。当今的根基模型可以执行跨越多个领域的各类任务，例如撰写博客文章、生成图像、解答数学难题、参与对话，以及根据文档回答问题等。根基模型的大小和通用性质不同于传统的机器学习模型，后者通常执行特定任务，例如分析文本中所表达的情绪、对图像进行分类和预测趋势。5第二部分 成功的关键要素3 大关键要素有助于组织将人工智能更多地运用到业务中 6关键要素 1普及普惠为了让大众能跟上人工智能领域快速创新的步伐，务必要确保生成式人工智能应用程序对所有人而言要既简单又实用。该关键要素称为普及普惠，对于许多亚马逊云科技客户来说，要想挖掘这些强大技术的潜能，此为第一步。组织希望通过亚马