可信赖的企业级生成式 AI 白皮书.pdf

2024-06-11 14:48
可信赖的企业级生成式 AI 白皮书.pdf

版权声明本报告相关部分版权属于中国开源软件推进联盟或国际商业机器(中国)有限公司,并受法律保护。转载、摘编或利⽤其它⽅式使⽤本报告⽂字或者观点的,应注明“来源:中国开源软件推进联盟、国际商业机器(中国)有限公司”。违反上述声明者,权利⼈将追究其相关法律责任。1可信赖的企业级⽣成式⼈⼯智能⽩⽪书编写委员会顾问:陆⾸群策划:谢东程海旭刘澎粱志辉孟繁晶主编:程海旭刘泽宇⽯延霞张颖刘晓⾦孟迎霞鞠东颖⼯作组:(按照姓⽒⾸字⺟排列)⽩默涵程⽂杰初德⾼董琳樊斐冯媛葛巍韩艳艳姜朋慧荆琦李博⽂李⻘廖⽂静刘佳怡刘默驰隆云涛罗东⽂⽥忠徐斌徐孝天杨军杨悦元中⽅袁怿原雪洲臧倩张侃张⽟明赵则名朱默庄雪吟贡献者:(按照姓⽒⾸字⺟排列)曹岚陈栋丁伟都娟何蕾李变李玲刘俊刘胜利倪栋聂锦程庞⽂峥沈海军孙盛艳王彩彩王积杰王君吴敏达杨继辉姚勇张家驹赵登科赵蓉郑维珺2序⾔⽣成式⼈⼯智能触发了新⼀轮⼈⼯智能浪潮,⼈⼯智能(AI)正在以前所未有的速度和规模,重塑着我们的⽣活和和⼯作⽅式,在推动经济转型和社会进步中展现出巨⼤的潜⼒。企业是技术与创新转化为核⼼⽣产⼒的重要载体,那么企业在AI时代,如何打造新⽣产⼯具形成新⽣产⼒,帮助企业产销的产品持续的迭代与进化?可信赖的AI的重要性不⾔⽽喻。2019年,我发表了“评⼈⼯智能如何⾛向新阶段”?触发了业界对⼈⼯智能发展⽅向的热烈讨论。同年8⽉份,COPU提出研发XAI的任务,倡议机器学习、深度学习必须克服其⾃⾝的缺陷,打破⿊盒⼦痼疾,建⽴可解释的机器学习模型,实现可解释、可信赖的⼈⼯智能,这在国内乃⾄全球都是最早提出这个任务的少数机构之⼀。2020年6⽉,COPU主办《第15届开源中国开源世界⾼峰论坛》,邀请IBM副总裁ToddMoore在会上作“可信任⼈⼯智能(反欺诈、可解释、公平性)”的报告,IBM程海旭团队与COPU在此话题⽅⾯也进⾏多次研讨,并且应COPU要求写了三篇⽂章回应COPU提出的问题。并且,IBM开源了针对反欺诈、可解释性和公平性的AI⼯具套件,也标志着可解释性AI(XAI)的重要进展。IBM作为全球AI治理平台的领导者,致⼒于将前沿科技转化为⽣产⼒,为企业提供开放、可信、有针对性的AI解决⽅案,共同开启企业级可信AI的新时代。在如何帮助企业采⽤AI新技术形成新质⽣产⼒⽅⾯,尤其是当前AI技术⽇新⽉异、百模⼤战,技术重塑业务有其复杂性、差异性与多样性,在模型的选择、训练与调优、数3据的准备等技术问题,乃⾄场景价值、投⼊与产出等策略性问题上,都有着不同企业的疑虑与困惑。⽩⽪书对于企业关注的AI模型及平台、数据治理以及AI治理等重点领域都有先进经验与理念的分享。在场景价值⽅⾯,⽩⽪书通过深⼊分析汽⻋、⾦融等⾏业的成功案例,展⽰了AI技术如何助⼒企业实现转型和创新。在未来,⼈⼯智能的发展将继续以可信、安全为⽬标,依托算法、算⼒、数据为核⼼,帮助企业在AI智能时代持续进化,进⽽推动社会智能化的全⾯发展。本⽩⽪书也强调开源在推动AI发展中的重要作⽤。开源不仅促进了技术的透明性,还加速了研发进程,为构建开放、共享、协同、⾃由的AI⽣态提供了坚实基础。相信《可信赖的企业级⽣成式⼈⼯智能⽩⽪书》的每⼀位读者都会开卷有益。陆⾸群教授中国开源软件推进联盟名誉主席4前⾔2024年3⽉李强总理代表国务院在⼗四届全国⼈⼤⼆次会议上作的《政府⼯作报告》中,⾸次提出了开展“⼈⼯智能+”⾏动,这表明国家将加强顶层设计,加快形成以⼈⼯智能为引擎的新质⽣产⼒。在企业端,⼈⼯智能产业的发展已驶⼊快⻋道,“让AI成为核⼼⽣产⼒”已经成为企业领导的迫切需求。据中国信息通信研究院公布的数据,2023年中国⼈⼯智能核⼼产业规模达到5784亿元,增速13.9%[1]。根据⻨肯锡研究报告,到2030年前,⽣成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值,其中中国有望贡献其中约2万亿美元,将近全球总量的1/3[2]。AI不仅可以推动整体经济和GDP的⼤幅增⻓,还将为那些善⽤AI的个⼈和组织带来前所未有的竞争优势。放眼全球,⽣成式AI对⾼科技⾏业将产⽣最为显著的影响;在中国,先进制造、电⼦与半导体、消费品、能源、银⾏将是受影响最为显著的5⼤⾏业。基于此,IBM联合中国开源软件推进联盟(COPU,ChinaOSSPromotionUnion),结合双⽅对企业应⽤⽣成式AI的深刻洞察、技术研究和业务实践,共同发布此报告,致⼒于推动企业⾼效、可信、负责任地应⽤⽣成式AI,帮助企业打造新的竞争⼒,成为AI时代的真正受益者。本报告⾸先阐述了⽣成式AI的演进和现状、全球⽴法和治理概况、应⽤前景和商业价值、⻛险与挑战、企业应⽤的关键因素;其次,对企业级⽣成式AI的参考架构进⾏了全⾯介绍,包括AI模型平台、数据平台和服务、治理、基础⽀撑平台、AI应⽤,并展⽰了具有代表性的企业级应⽤⽣成式AI的真实案例和实施价值;最后提出企业应⽤⽣成式AI的战略规划⽅法及步骤,并对⽣成式AI的未来发展进⾏了展望。5⽬录⼀引⾔与背景.71.1⽣成式⼈⼯智能的定义与演进.71.2⽣成式⼈⼯智能应⽤的现状...101.3⽣成式⼈⼯智能的⻛险及全球⽴法、治理概况....11⼆企业应⽤⼈⼯智能的机遇与挑战....152.1⽣成式⼈⼯智能的应⽤前景与商业价值...152.2⽣成式⼈⼯智能带来的技术与⾮技术挑战.....182.3⽣成式⼈⼯智能在企业应⽤中的关键因素.....22三企业级⽣成式⼈⼯智能的技术、产品与解决⽅案....283.1企业级⽣成式⼈⼯智能参考架构.283.2⼈⼯智能平台和服务.313.3数据平台和服务...623.4基础⽀撑平台933.5⽣成式⼈⼯智能的企业级应⽤.....97四⽣成式⼈⼯智能治理.1164.1⽣成式⼈⼯智能治理框架....1164.2融⼊AI全⽣命周期..1174.3⽣成式⼈⼯智能模型治理技术...11964.4⽣成式⼈⼯智能模型治理⼯具...1244.5⽣成式⼈⼯智能数据治理....1284.6⽣成式⼈⼯智能在基础⽀撑平台治理的新趋势..1364.7⽣成式⼈⼯智能治理的指标矩阵.....1374.8⽣成式⼈⼯智能治理的⼩结与展望..138五企业级⽣成式⼈⼯智能的规划与实施⽅法.139六企业应⽤⽣成式⼈⼯智能的参考案例与实施价值..1436.1IBM案例1436.2其他案例.....158七企业级⽣成式⼈⼯智能的未来展望.....166⼋参考⽂献.172附录⼀watsonx.ai基础模型库..178附录⼆⼈⼯智能指标.....180附录三名词解释190致谢1937⼀引⾔与背景1.1⽣成式⼈⼯智能的定义与演进1.1.1⽣成式⼈⼯智能的定义⽣成式⼈⼯智能(GenerativeAI)是⼈⼯智能技术从上世纪50年代开始后,经过专家系统、机器学习两个发展阶段,演进到2010年代初出现的⼀种深度学习模型(如图1)。它通过学习数据分布模式和规律,⽣成⾼质量的⽂本、图像、⾳频、视频四⼤基础模态,以及跨模态内容⽣成。例如,通过学习⼤量⽂本数据,⽣成式AI可以⽣成具有类似⻛格的⽂章、⼩说、诗歌等⽂本作品。通过学习图⽚数据分布规律,⽣成式AI可以⽣成符合该分布规律的全新图⽚。通过对⾳频的深度学习,⽣成符合不同场景需求的数字⼈播报、语⾳客服、智能家居。使⽤深度

点击免费阅读完整报告
© 2017-2023 上海俟德教育科技有限公司
沪ICP备17027418号-1 | 增值电信业务经营许可证:沪B2-20210551
回顶部
报告群
公众号
小程序
APP
在线客服
收起