從購物網站到語音助手，AWS 如何讓生成式 AI 全民化？
生成式人工智慧（AI）近年來發展迅速，已經開始在我們的生活中無所不在。AWS 是這波浪潮的先驅，不僅自己廣泛應用生成式 AI，也推出了像 Amazon Bedrock 等產品，讓更多客戶能夠使用這些強大工具。本文將探討 AWS 在生成式 AI 領域的發展，以及企業如何善用雲端科技，打造出安全、高效的生成式 AI 應用。
雲端基礎讓生成式 AI 能量爆發
亞馬遜早在多年前就已經開始在旗下的電商網站上使用生成式 AI。例如產品搜索功能就利用了大規模語言模型，能夠準確理解用戶查詢意圖。Alexa 語音助手也是運用深度學習技術，才能與用戶進行自然流暢的對話。
這些成功經驗讓亞馬遜看到了雲端運算基礎設施在推動生成式 AI 發展的重要性。 AWS 雲服務為生成式 AI 提供了三大關鍵要素：
- 完善全面數據平台：AWS 提供眾多的向量資料庫與資料服務，是訓練及運用生成式 AI 模型的絕佳平台。
- 彈性計算：訓練大型語言模型需要消耗大量運算資源，AWS 的雲端伺服器具備無限擴充能力。
- 經濟高效：以用量計費的雲端計算模式，比起建立自己的機器更具成本效益。
有了這些優勢，AWS 早在 2017 年即推出了Amazon SageMaker- 機器學習服務，為生成式 AI 奠定了堅實的技術基礎。
資料與組織才是關鍵
雖然算力重要，但生成式 AI 的成敗關鍵還是在於資料的質量與組織度。亞馬遜經年累月打造的購物平台，為他們積累了大量高品質的資料，這些用戶行為數據都是模型訓練的珍貴資產。
相較之下，許多企業的資料仍然存在以下問題：
- 資料質量不佳：缺少標記、含有雜訊與錯誤。
- 資料碎片化：重要資訊分散在不同系統，缺乏整合。
- 資料孤島：各部門只有有限的資料可用，無法整體運用。
- 資料應用不足：資料存在但沒有充分運用到業務需求。
要充分發揮雲端計算的優勢，企業需要先從資料治理做起，整合不同來源的資料，並進行清理與標記，才能產出高品質的訓練資料集。同時也需要注重提升員工的資料素養，鼓勵數據運用的文化。
技術外也要考慮道德與安全
生成式 AI 能夠完成許多人類無法辦到的任務，但也可能產生非預期的負面影響。因此在發展過程中，我們需要建立道德與安全的使用準則。
具體來說，企業需要考量的面向包括：
- 道德：避免算法偏見，建立公平合理的 AI。
- 透明度：增加模型解釋能力，方便檢驗。
- 資料歸屬：明確規範資料使用權限。
- 安全性：防範資料洩漏風險。
- AI 隱私：保護個人隱私。
要落實這些原則，需要多元團隊共同參與生成式 AI 的開發過程，從不同背景檢視可能的盲點與偏差。AWS自己的 Alexa 團隊就是一個很好的典範，團隊成員涵蓋了工程師、語言學家、設計師、心理學家等。
Amazon Bedrock 倡導生成式 AI 的普及化
隨著生成式 AI 漸趨成熟，AWS 在 2022 年底推出了 Amazon Bedrock，進一步降低企業應用 AI 的門檻。
Bedrock 提供了多個預訓練好的基礎模型，涵蓋文生文、文生圖和圖生文等領域。客戶可以使用自己的私有資料微調這些模型，即可快速建立起客製化的 AI 應用。此外，Bedrock 後端也深度優化，可以充分發揮 AWS Inferentia 等自家設計的 AI 晶片的算力，大幅提升模型的效能與速度。
透過這種開放共享的模式，生成式 AI 不再只是少數科技巨頭的專利，而是被廣泛應用在各行各業，推動創新，造福社會。
結語
生成式 AI 正在快速崛起，AWS 透過雲端基礎設施與開放平台，讓這項技術的威力被充分釋放。企業要善用這股東風，就需要先打造良好的資料治理，並謹記技術應用的道德考量。在雲端科技與負責任的管理下，我們有理由相信生成式 AI 將造就一個更美好的世界。想培養更多具備 AI 技能的員工嗎？歡迎立即了解「AI 就緒」計劃。