WAIC 2023世界人工智能大會是首個以人工智能為主題的國家級展會。會上，來自全球的數百家企業參展，亞馬遜雲科技生成式AI産品研究院院長Sherry Marcus在會上做了關于共建生成式AI生态的主題演講，并引起了廣泛關注。
放眼整個IT行業，今年最熱門的話題都是圍繞着AI，有一些領域已經在AI應用方面取得了不錯的成績，更加深入的應用也在逐漸研發中。
那麼，為什麼AI會在近幾年迅速興起呢？
Sherry Marcus認為，機器學習現在正處于一個轉折點，且由三大驅動因素而影響。
首先是網絡資料大幅爆炸性增長，而且這些資料有可獲得性；其次是算力大幅增加，讓AI能夠做更多複雜的事情；但僅僅有以上兩點還不夠，Transformer AI模型出現以及該模型的複雜度演變，實作了融合趨勢并推動了AI發展。
基于此，生成式AI降低了門檻，使其更容易與實際業務相結合，并讓人工智能發展步入了快車道。
針對生成式AI，亞馬遜雲科技有備而來
一邊是AI大模型的飛速發展，另一邊是亟待AI能夠賦能業務的企業，如何才能為其建構起一座互通的橋梁呢？
Sherry Marcus認為，可以通過四個關鍵因素，來幫助他們加速生成式人工智能之旅。包括：利用一流的基礎模型建構出色的AI應用；保障模型的安全性和私密性；降低成本并保持低延遲；借助專業代碼生成工具來消除繁重工作提高效率。
亞馬遜雲科技最近推出了一款名為Amazon Bedrock的生成式人工智能産品。這款産品最重要的能力之一是極其容易定制模型。客戶隻需向Amazon Bedrock展示Amazon S3中的幾個标注好的資料示例，Amazon Bedrock就可以針對特定任務微調模型，最少僅需20個示例即可，而無需标注大量資料。
此外，亞馬遜雲科技還有一款名為Amazon CodeWhisperer的AI工具，它利用數十億行開源代碼進行訓練，能夠根據使用者的代碼注釋和現有代碼實時生成代碼建議。它還具備安全漏洞掃描功能。
目前，Amazon CodeWhisperer支援15種程式設計語言(包括Python、Java和JavaScript),并可以內建到VS Code、IntelliJ IDEA、PyCharm等開發工具中使用。
在實際應用方面，有新聞機構通過使用生成式AI，促進他們團隊的合作，可以快速完成各種新聞。在電商領域，成千上萬中國供應商使用了亞馬遜生成式AI功能，加速平台上産品圖像生成的速度，使推理速度提升了270%。
Amazon Bedrock正在改變世界
德勤利用亞馬遜雲科技的Amazon Bedrock全托管服務擴充其生成式人工智能(AI)能力。借助該服務，使用者可通過API輕松通路來自領先AI公司及亞馬遜的預訓練基礎模型。通過與亞馬遜雲科技合作，德勤幫助使用者更快速地大規模建構新的AI應用，釋放生成式AI能力的巨大價值。借助Amazon Bedrock,德勤可以為客戶提供更具成本效益的服務，幫助查驗大量資料以定制模型，并将自然語言應用于各種用例。
埃森哲Velocity團隊正在使用Amazon CodeWhisperer加速編碼任務。他們發現Amazon CodeWhisperer可以幫助減少30%的開發工作量，客戶的開發人員可以更專注于安全、品質和性能的提升。
在金融領域，生成式AI的應用範圍廣泛，有資料顯示，85%的金融服務領域上司者已制定在産品和服務開發中使用生成式AI的戰略，涵蓋營銷内容創作、客服聊天機器人、文本摘要、風險管理等。通過分析大量金融資料，生成式AI為投資者提供評估、預測、投資政策和建議。通過總結股票研報資訊，為投資分析師提供參考。此外，它可以根據客戶需求、偏好和場景生成适合的保險方案。
在醫療和生命科學領域，生成式AI将對制藥、臨床試驗和醫療實踐等整個價值鍊産生巨大影響，包括設計和合成新蛋白質序列、預測藥物效果和副作用、識别患者風險因素、提供個性化護理方法，甚至合成患者和醫療資料進行模拟研究。
例如飛利浦醫學影像系統Philips HealthSuite Imaging影像平台的服務部署在雲端，并通過使用基于Amazon Bedrock的基礎模型（Foundation Models）來加速開發基于雲計算的生成式人工智能應用，以提供臨床決策支援，實作更準确的診斷。
雲平台可賦予使用者定制化模型
開發AI大模型的目的就是化繁為簡，但很多企業卻面臨着來自大模型訓練方面的成本與時間壓力。
相比之下，基于雲平台的專業化模型則更适合大多數企業。
Sherry Marcus表示，大部分使用者不需要自己從零開始來訓練模型，也并不能依賴一個萬能的、單一的大型語言模型來應對各種任務，而是希望能同時通路多個模型，然後根據自己的需求和資料來定制自己的模型。
也就是說在大模型的基礎之上，確定以私密和安全的方式讓使用者能夠定制自己的模型。
亞馬遜雲科技可以為使用者提供已經訓練過的以及預訓練模型，這其中包括像有Amazon Titan系列基礎模型，或來自于像Stability AI或者Anthropic的第三方合作夥伴訓練過的模型，及通過Amazon SageMaker JumpStart提供的開源模型。
使用者可以直接使用這些模型，或是根據自身需求，在大語言模型的基礎之上，進行專業化或者專門化模型的建構，并且使用自己的資料。這樣，一方面客戶可以有大模型的豐富度，同時也可以有小模型能夠帶來的快速疊代。
生成式AI可完成開發任務
目前，企業所關注的重點是降本增效，那麼生成式AI在開發方面能否實作呢？
據Sherry Marcus介紹，亞馬遜雲科技推出的Amazon CodeWhisperer在預覽期間曾做過測試，它比參與者完成任務的速度平均快57%，成功率高27%。它把整個軟體開發的行業水準拉到更高，甚至大學生也可以利用這樣的工具來開發更複雜的軟體。
此外，程式員寫代碼的時候通常需要花費大量時間在網上查詢相關資訊，而Amazon CodeWhisperer則也可以當做AI智能助手來使用，通過注釋的方式就能夠自動生成代碼，大大節省了開發時間。
Amazon CodeWhisperer在代碼編輯器中直接推薦一個或多個代碼片段,幫助開發人員在編碼過程中提高生産力。Amazon CodeWhisperer提供的代碼建議是基于數十億行在亞馬遜和開源代碼進行訓練的大語言模型（LLM）。開發人員可以通過簡單點選Tab鍵，快速輕松接受最頂端的推薦, 使用方向鍵檢視更多推薦,或者繼續編寫代碼。
Amazon CodeWhisperer對訓練資料進行安全漏洞分析，并盡可能過濾掉了許多安全漏洞。這個過濾的目的是從訓練資料中排除不安全的代碼模式，避免模型在未來學習和生成類似的代碼。為了幫助開發人員負責任地建構應用程式，Amazon CodeWhisperer還提供了一個參考追蹤器，顯示推薦代碼的許可證資訊，并在必要時提供對應開源倉庫的連結。
談到挑戰，Sherry Marcus認為生成式AI應該更深入地了解各行各業，在數字化轉型方面給予更大的推動力，并且能夠保證AI必須在安全、合法、負責任的環境中運作，也隻有這樣才能真正地實作颠覆式創新。