云智共生发展回顾及未来征途展望
对于喜欢下围棋的人来说，在几十年前那段举世瞩目的棋人对决中留下了深刻的印象。
一九九七年，在纽约国际象棋界最伟大的冠军加里·卡斯帕罗夫与其他超级电脑系统深蓝展开了六场对弈比赛。计算机与人类进行智力对抗，在历史上这是首次实现的人类智力战胜机器的情况。最终计算机取得了胜利，并迅速成为新的世界主导力量。其后不久，在人工智能领域又经历了一段漫长而平静的发展时期，在这段时间内似乎一直在为制定一个更为重大的战略目标而精心策划行动过程
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难以想象的是，在这几十年后今天，《生成式AI》已经逐步进入人们的视野，并为人类社会带来了前所未有的变革。它不仅深刻地改变着人们的生活状态，在职业发展方面也正在重塑着人们的工作方式。
如果你想知道一个夏季流行的旅行目的地地, 你可以利用Siri、Alexa、Xiaomi Assistant（小爱）、Tencent WeChat AI Assistant（小艺）以及Tencent Cloud MicroRobot（天猫精灵）进行查询；如果你是一位文案工作者, 不习惯撰写冗长的文章, 那么语音转文字的应用程序能够实时提供服务；与其在电商平台寻找一件称心如意的夏季服装, 你就可以与机器人交流一番, 了解这件衣服的相关详情……这些实际案例充分展示了生成式人工智能如何深入融入日常生活中的各个领域。过去解决某些复杂问题往往需要多人协作 brainstorming, 然而如今生成式人工智能已经能够替代许多过去需要多人协作 brainstorming的工作。
生成式AI不仅在个人工作和生活中产生了深远影响，在商业领域也取得了显著进展。统计数据显示，在2026年前后，“八成以上”的企业将积极采用生成式AI以提升运营效率。然而需要注意的是，“生成式AI并非万能钥匙”，误用它可能会带来不利影响。那么生成式AI究竟是推动企业业务发展的工具还是潜在风险因素？让我们从其起源入手，在分析未来技术变革的过程中探寻答案吧！
追溯历史:GenAI的过去、现在和未来
在许多人的内心深处，可能认为生成式人工智能（Generative AI）是一项具有革命性的先进科技手段，并被视为现代文明的重要标志性的里程碑。然而，在学术界和工业界眼中，生成式AI技术其实始于1906年。
当时, 俄罗斯数学家安德烈·马尔科夫开发了一种统计计算方法, 用于模拟随机行为模式。这种方法后来被命名为马尔可夫链, 成为了许多新兴生成式AI模型的基础。我们惊讶地发现, 大多数机器学习算法都采用了马尔可夫模型作为基础, 其中一个典型应用是预测下一个单词的任务, 如在电子邮件中实现自动完成功能。
一定程度上来说, ChatGPT 等 OpenAI 类软件系统是遵循马尔科夫原理设计的. 然而,在这种情况下, 马尔科夫模型未能有效识别数据中的复杂关联性.
2014年, 蒙特利尔大学的研究团队成功开发了一种名为"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks, GAN)的机器学习架构. 该技术由两个关键组件构成: 首先是能够自动生成新样例的数据产生器; 其次是一个专门识别真实与人造样例的数据辨别器. 作为强大的工具, GAN已在多个领域展现出其潜力: 它们可用于模拟视频制作, 大规模合成高质量图像, 并在数据分析中提供有效的增强方法.
高等学府与名校合作开发了创新技术。这类模型不仅能够提供新数据集，并且能够复制训练样本。它们因其在生成超现实图像方面的卓越表现而著名，并在多个领域展现了强大的潜力。
在2017年时，谷歌引入了transformer架构，在人工智能领域掀起一股革命性技术浪潮。该架构因其推动大规模语言模型的发展而闻名于世，并成功驱动了如聊天机器人ChatGPT等尖端应用的出现。其运行机制建立在编码器-解码器原理的基础上，并通过自注意力机制这一数学工具来分析各元素间的关联性。具体而言，在编码器部分利用注意力机制提取输入序列的关键特征信息并生成反映输入序列特征的注意力图谱；而在解码器部分则接收此序列并基于这些特征信息逐步生成输出序列。
历史性跨越：生成式AI和云携手共进
尽管生成式人工智能已被视为推动科技创新的核心力量。然而实际上云计算才是那个幕后推手者它更是推动生成式人工智能技术不断进化的重要催化剂
首先，云支撑了一个具备扩展性的基础设施，并使生成式人工智能能够发展成一种内置的应用工具的可能性。同时，在协同工作的基础上推动人工智能朝着普惠化的方向发展，并展示了新技术创新的广泛前景。
在基础设施层面分析发现
从可用性角度来看, 云计算使得不同规模和不同发展阶段的企业都能够获得生成式人工智能技术, 显著降低了使用成本, 而非让用户自行搭建并管理昂贵的基础设施上的大型模型. 因此, 云计算与人工智能的结合实质上为用户提供了许多便利: 用户无需斥巨资组建自己的人工智能团队, 即使是世界领先的技术也可以通过在云端进行量身定制的方式来满足企业特定业务需求.
更加凸显了知识共享与团队协作的重要性。众所周知,大型的人工智能项目开发布不是一个简单的个体工程,而是需要整个团队成员之间的紧密配合,只有将工程师、数据科学家以及研究人员的有效协作整合在一起,才能确保项目的顺利推进。云计算平台则通过集成了一整套协同工作所需的工具,为用户提供了一个开放式的平台,使得不同版本之间能够独立运行而不干扰其他版本,从而保证了系统的稳定性和可靠性。基于此,云计算与人工智能技术的有效结合不仅打破了长期以来存在的数据孤岛问题,还彻底改变了传统的孤立处理模式。此外,如果采用的是云原生解决方案架构,那么在这样的环境中进行生成式人工智能应用将更加得心应手——它不仅支持快速迭代与测试,还能够实现对各种场景的数据动态调整能力提升的同时,还能够使代码之间的分享更加便捷——这种高效的开发管理模式极大地简化了模型的设计、部署以及日常维护流程
就数据管理而言,生成式AI模型必须被赋予海量的训练数据.通过采用云平台驱动的数据管理和存储解决方案,企业能够更高效地组织和处理这些数据,从而更好地训练出符合企业需求的人工智能模型.通常情况下,新一代人工智能模型主要依赖深度学习与机器学习算法构建神经网络.神经网络模拟了人类大脑的基本运作模式,它由大量相互连接的节点组成,能够在快速处理信息方面展现出显著优势.经过人工智能模型的训练后,在后续阶段会产生新的数据输出.当用户向系统输入图像或文本提示时,Gen AI可以根据提示生成相关数据.这也正是为什么仅仅依靠上下文关联技术及充足的训练数据是不够的;只有通过结合先进的技术和丰富的数据集才能实现目标.
为了通过高效且经济的方式快速处理数据，云平台具备支撑数据处理的基础能力；基于具体业务需求，用户可以选择构建数据存储池（data lakes）、建立企业级数据库（data warehouses）或搭建数据分析管道（data pipelines），以确保系统的统一性和高质量的数据质量。
在数据管理领域中，安全性扮演着关键角色。当企业利用错误的数据构建模型时，在训练阶段就可能埋下重大隐患。例如，在训练过程中若遭遇含有偏差、抄袭甚至被篡改的数据样本，则可能带来难以预料的风险后果。而云平台凭借其内在的安全管控能力以及一系列专业工具的作用机制，在分析评估训练所用数据时具有显著的优势——能够有效识别并防范潜在的风险因素以及系统偏差。
云计算平台具备实权力推理功能，并助力用户打造高效响应与低延时的一流推理服务系统
云与AI结合的典范
1、亚马逊云科技：在生成式AI领域发展迅猛
针对生成式人工智能技术而言，亚马逊云科技推出了三项核心产品——Amazon Bedrock、Amazon SageMaker以及Amazon Titan。
Amazon SageMaker Jumpstart为企业开发者提供了609个经过精心筛选的开源机器学习模型包，并通过亚马逊云科技提供的基础方案来实现机器学习技术的有效集成。企业或个人能够构建一套完整的环境来访问、自定义以及部署最新的机器学习模型，并且能够利用这些资源在产品正式发布前进行高效地训练与微调。
亚马逊云科技 Bedrock 是一个综合性平台，在 Bedrock 上用户能够便捷地接入 AI21Labs、Anthropic 和 Stability AI 等前沿初创公司的智能模型，并迅速搭建生成式 AI 应用程序。此外 Bedrock 还提供了由亚马逊云科技内部团队开发的 Titan 基础模型集合。目前 Amazon Titan 已经深入整合到人们日常使用的各类服务当中 如 CodeWhisperer Alexa Rekognition 和 Polly 等等
Amazon Bedrock是否支持无需服务器的特性？开发人员可以选择根据自身需求选择合适的模型，并通过个性化的基础模型设计能力来实现这一目标。一旦选定特定的应用程序后，在亚马逊云科技提供的工具和技术支持下即可完成整合与部署工作。对于用户而言，则是方便地进行测试、训练以及实际应用——无需深入理解整个架构的复杂性就可以高效开展工作。
值得我们关注的是，亚马逊正在计划开发一组基础功能模块来完善其各项服务。这些模块包括文字补全、对话补全、代码补全以及图像生成等功能，并将与亚马逊Bedrock平台结合使用以实现深度优化或提升性能。
值得我们关注的是，亚马逊正在计划开发一组基础功能模块来完善其各项服务。这些模块包括文字补全、对话补全、代码补全以及图像生成等功能，并将与亚马逊Bedrock平台结合使用以实现深度优化或提升性能。
2、微软Azure:最大化实现OpenAI的商业化创新
微软无疑然是生成式AI领域的领军者。与 Open AI 合作开发后,微软推出了基础版本的 Azure Open AI 模型,该平台整合了其核心功能,包括但不限于 text-davinci-003、GPT -3.5 和 GPT 4-turbo 等主流型号,并将其成功移植到云服务架构中。对于用户而言,通过采用微软 Azure 平台进行生成式 AI 构建,能够确保数据在处理过程中始终处于安全状态,同时通过专用虚拟网络实现对大型语言模型的访问,从而实现了更高的安全性与效率保障
此外，在将其与Azure ML平台进行整合后，则有助于客户能够访问丰富的库和工具资源，并在此基础上实现更加高效地进行模型微调与应用。微软在未来的发展规划中，则计划引入语义核心技术，并以此为核心构建更完善的LLM编排体系框架。这一举措将涵盖增强功能、提示工程以及相关的技术部署，并进一步加强其在这一领域的部署力度。
3、谷歌云:GenAI带来了云原生基础设施的变革
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为了促进生成式人工智能技术在DevOps环境中的应用与扩展,谷歌已经将PaLM 2 API集成到Google Cloud Shell、Google Cloud工作站以及Google Cloud Console等多个平台中。如今生成式AI不仅成为提升效率的重要工具,还能够作为驱动业务增长的关键引擎。
受生成式AI影响的行业
在金融行业中，生成式人工智能正日益受到青睐。借助语言模型技术，金融机构能够为其客户服务提供更加个性化的解决方案。这将使生成式AI能够为这些代理提供更多互动机会，并显著提升了整体工作效率。此外，在提升客户服务质量方面，大模型技术同样发挥着重要作用。例如，在保险行业中嵌入智能对话系统能够进一步优化客户服务流程并提升客户交互体验的个性化程度。
制造业:在制造业领域中，在应用生成式人工智能技术时有助于提升产品全生命周期管理的质量，并加强信息内容处理能力的同时还能强化数据处理质量和分析水平的提升。此外还能实现程序代码自动生成模块的应用以及优化生产安排支持
3、医疗保健:生成式AI有助于优化知识管理系统，并提升医疗专业人员之间的协作效率。此外，生成式AI能够促进医疗部门对患者病史的汇总与分析，并根据这些信息制定更精准的诊断与治疗方案。
4、零售业:通过减少冗余,生成式AI能够帮助零售业提高效率,提升资源密集型工作的效能,包括撰写营销文案、产品详情页内容以及图片与视频的描述等环节。例如,中国的电子商务巨头京东已将其生成式AI解决方案整合至商品信息展示系统中,以便根据客户需求与偏好定制化地展示商品信息。
- 政府：生成式AI可作为提升政府工作人员工作效能的有效工具之一，在日常工作中, 各政府机构通常需要投入大量时间和精力来处理繁重的文字档案与文件资料. 比如, 葡萄牙政府成功地将Chat GPT纳入其业务流程中, 并向本地居民及移民提供简明扼要且全面的法律资讯.
小结：
生成式人工智能技术与云计算的深度融合正成为推动科技进步和社会发展的核心驱动力。在技术持续演进的过程中，我们见证了生成式AI在文本生成、图像创作以及音乐制作等领域的广泛应用；与此同时，云计算凭借其强大的计算能力和弹性扩展特性为AI应用提供了稳定可靠的基础。
未来的展望中，在生成式人工智能技术与云计算深度融合的情况下，在医疗、教育以及娱乐等多个领域内都会有更显著的发展，并实现智能化升级。值得期待的是，在这些行业中, 生成式AI借助云计算的力量将带来更加便捷, 高效且个性化的服务体验。这是历史发展的必然趋势