关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon[ Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/guardrails/ ?&trk=42570719-fa2a-4df9-893d-40b6ac004272&sc_channel=el " Bedrock"), Generative Ai, Transform Work, Reimagine Work, Responsible Ai, Skills And Training]
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视频
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导读
生成式 AI 越来越成为全球关注的焦点。云的可扩展性、数据的大规模激增以及机器学习技术的快速进步为 AI 的广泛应用奠定了基础。但历史告诉我们，实实现变革性技术的价值并不总是一个线性过程。它需要领导力、文化转变、运营模式变革以及对新技能的投资。在本论坛中，亚马逊云科技企业战略家团队（一个由前 CXO 组成的团队）分享了从过去重大技术变革中汲取的经验教训、领导者如何将其应用于生成式 AI，以及亚马逊云科技为实现生成式 AI 普惠化所采取的差异化方法。
演讲精华
以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1100字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。
近年来，生成性人工智能被视为最具变革性的技术进步之一。在亚马逊云科技的re:Invent上，Goddard在30万观众面前开始了他的演讲。他承认了神经网络和底层支持生成性AI系统的先进数学（如Amazon Transcribe、Amazon Lex、DALL-E 2、Stable Diffusion和Amazon TITAN）的迷人前景。然而，他敏锐地指出，要将生成性AI从聪明的试验技巧提升到作为战略工具部署，需要从历史中学习并具有引导组织应对不断变化环境的愿景。
为了设置背景，Goddard强调，转型技术的价值并非线性展开。例如，1436年发明的印刷机极大地普及了信息，但直到几个世纪后，真正的潜力才通过大量生产和出版书籍和报纸得到实现。同样，托马斯·爱迪生在1879年的圣诞节期间用电灯泡点亮了第一条街道，然而在那之后的几个世纪里，电力才在20世纪为工厂、电器和通信网络催生了整个行业。
其他例子，如1970年代和1980年代个人计算的发展（苹果等公司的设备），1990年代万维网的普及，以及2006年亚马逊云科技的启动，都在达到普遍应用之前经历了类似的非线性发展过程。例如，亚马逊云科技已经发展到为全球数百万客户提供200多种云服务。
通过研究这些以前创新的发展轨迹，Goddard提出了领导者可以应用于生成性AI的六个关键经验教训：成功采用取决于使用正确的工具和技术，而不仅仅是部署技术。例如，数字相机的普及只有在人们了解如何有效地使用它们的情况下才成为可能。类似的，亚马逊云科技提供了各种AI服务，如Amazon Lex、Amazon Polly、Amazon Rekognition和Amazon Textract，需要适当应用才能创造商业价值。
第二课强调，在实现完整的效益之前的57%，首先要建立一个坚实的基础。托马斯·爱迪生必须先发展电力生产能力，然后才能在纽约市点亮灯光。同样，企业在部署生成性AI应用之前，需要具备云计算基础设施和技能。亚马逊云科技通过亚马逊云科技DeepRacer和亚马逊机器学习大学提供培训，以建立相关能力。
第三课指出，任何新技术总会遇到怀疑者和过度热情的人。印刷机曾经受到宗教权威人士的质疑，而许多人低估了亚马逊等互联网公司早期的潜力。领导者需要管理期望并构建对生成性AI潜力的理解。
第四课强调了这样一个事实，即尽管一些技能可能会过时，但新的技能将会出现，使人们能够从创新中受益。互联网的崛起创造了云架构师、数字营销专家和远程医疗医生等角色，这些角色在5年、10年或20年前并不存在。亚马逊云科技通过在Coursera等平台上的培训，帮助开发了新技能。
第五课提醒我们，仅仅自动化现有工作方式只能带来10-20%的边际改进。当工作可以被重新设想以最大化价值时，就会发生真正的颠覆。装配线的革命通过重新配置工厂地板并提高50%以上的生产力，彻底改变了制造业。领导者需要创造性地将聊天机器人等生成性AI应用于转变客户和员工体验。
第六课强调了新技术会带来新的风险和责任。隐私政策在互联网繁荣时期落后了，后来需要在几年后追溯性地赶上。需要采取主动的方法来解决围绕AI的道德关切。亚马逊云科技倡导在整个模型开发、数据收集和部署过程中实施负责任的AI做法。
根据这些教训，Goddard为组织在生成性AI领域取得成功提出了七条最佳实践：
首先，选择适合特定用例的正确工具，而不是采用一刀切的方法。他提倡使用亚马逊Bedrock安全地访问各种大型语言模型，而不是仅依赖公共模型。Bedrock提供了对像GPT-3和Codex这样的模型的托管访问。
其次，在匆忙部署生成性AI应用之前，我们首先需要构建一个强大的云计算和数据基础设施。整洁、有组织的数据是我们这个战略资产，对AI系统的质量有着高达80%的影响。亚马逊云科技提供了超过200种云服务，包括数据湖、分析、安全和机器学习，以支持AI的发展。
第三，我们需要通过明确沟通目标、提供培训并强调积极使用案例，来管理怀疑和炒作情绪。例如，亚马逊云科技为企业领导者创建了关于生成性AI的执行教育课程。
第四，我们需要主动评估技能差距，并通过内部培训和外部合作投资发展新能力。这将帮助我们为与AI一起工作做好准备。亚马逊云科技的培训和认证有助于培养我们的云技能。
第五，我们需要通过自动化重复任务并将人力投入到最具价值的地方，深思熟虑地重塑工作。这样我们可以避免将生成性AI应用于现有的低效流程。例如，Amazon Connect结合了AI和云，颠覆了呼叫中心运营。
第六，我们需要立即实施负责任的AI实践，以从一开始就解决偏见、隐私和安全风险。责任应当融入我们的组织文化中。亚马逊云科技帮助客户建立了可靠和可解释的AI系统。
最后，我们应该从有野心的试点开始，以释放指数价值，同时建立信心和动力。应用创意时，生成性AI可以改变客户体验、科学研究、医疗保健等领域。亚马逊云科技生成性AI创新中心有助于构思想法。
关于这些建议的详细阐述，Goddard强调了通过培训和开放沟通帮助所有层次的员工适应与生成性AI一起工作的需要。面对这种需要新技能的颠覆性变革，人们通常会持怀疑或恐惧态度。领导者应该通过描绘积极的愿景并提供发展机会，激发员工的愿望。例如，他描述了如何使用CodeWhisper的工程师，他们的编码速度提高了57%，成功率比不使用它的人高27%。
在总结中，戈达德建议组织积极遵循负责任的人工智能原则，并选择具有颠覆性潜力和指数级价值的技术应用。通过审慎的领导力，生成式人工智能能够在诸如科学、制造业等各个行业中推动成功，从而改善社会状况。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
领导者对其作为最具变革性的技术之一的生成性人工智能（AI）表达了强烈的认同和热情。
正确使用合适的工具并将其应用于自身数据，而非相反，这是亚马逊云科技所倡导的关键差异化策略。
现在，夯实你的数据基础，并借助审查数据来发挥生成性AI的潜力。
通过Code Whisper，开发者能够减轻软件开发过程中的繁琐任务，从而将更多精力投入到编写出色和具有价值的代码中。
领导者强调了在组织内部建立以负责任的人工智能实践为核心的文化的重要性，例如透明度、可解释性和广泛的测试。
亚马逊云科技正致力于投资生成性AI领域，以助力各行各业的企业实现创新和拓展，包括医疗保健、金融、媒体、教育和制造业等。
总结
演讲者探讨了领导者如何有效地运用生成性人工智能来改革其组织的问题。他总结出了六项具有指导意义的历史经验教训：正确使用工具、奠定坚实基础、管理怀疑与炒作、培养新技能、应对风险和责任以及设想巨大潜力以实现指数价值。
为了成功运用生成性人工智能，领导者需选择恰当的模型，将其应用于专属数据，推动云计算的普及，并监控数据质量。他们应通过培训及强调职业发展，帮助员工适应热潮。领导者还需制定负责任的AI计划以管理风险。最后，他们应从小处入手，胸怀大志，因为这项技术使得重新构思整个工作流程成为可能。演讲者鼓励领导者寻找具有高度影响力的使用案例，迅速迭代并改变工作方式。
演讲原文
https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/135120201
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