Capgemini-控制生成人工智能（英）-2023-11页_1mb

夺取生成式人工智能控制权

生成式AI具有颠覆性潜力，但安全问题是其广泛应用的最大挑战。与iPhone革新手机行业类似，生成式AI正重塑AI格局。Capgemini建议企业通过调整基础模型、建立信任层和监控机制，在不泄露数据的情况下创造商业价值。

核心理念：

• 风险控制： 确保对生成式AI应用的整个过程（从问题定位到模型部署后的治理）具有完全控制权。调整模型至关重要，盲信模型会导致风险。
• 信任构建： 创建“AI谦逊”意识，让AI能识别自身知识边界并说明决策过程。
• 商业价值： 通过内部数据产生定制智慧（Fine-tune），利用合成数据在保护隐私的同时获取价值。

关键技术与策略：

1. 基础模型作为地基： 基于大参数量的基础模型（如ChatGPT，10亿~100千万参数）构建，使企业可以专注于业务问题而非底层AI开发。
2. 模型调整 (Fine-tuning)： 将公司知识整合到模型内，使其产生符合组织特性的可靠输出，并遵守设定边界。
3. 部署层： 构建安全环境大规模部署已调整模型。
4. 信任/监控层 (Trust Layer)： 监测潜在数据泄露和风险。
5. 栅栏和编排层 (Guardrails + Orchestrator)：
   • 栅栏限制AI行为（避免幻觉、符合价值观）。
   • 编排层解释模型决策（保证可解释性）。
6. 合成数据策略： 使用生成对抗网络弥补数据量不足，遵守法规。

创新应用与观察：

• 内容生成效率提升： 全球消费品公司使用GPT-3进行内容创作、翻译等，减少了对传统编辑的需求，内容质量提升。
• Capgemini合作： 提供从评估、实施到部署的全程服务，“包”的形式交付生成式AI解决方案。
• 模拟评估： 使用仿真用户测试AI响应，检验其边界和知识谦逊度。

总结

生成式AI正以前所未有的速度发展，其基础模型的商品化正促进AI向普及化发展。然而，模型的不可靠性和数据风险使其必须倍加谨慎。成功应用生成式AI需要在采用先进的模型调整（fine-tuning）和严格控制措施（如栅栏、编排层、监控）方面下功夫，建立信任、保持控制，以在保护隐私的前提下创造持久的商业价值。