2024年GenAI技术落地白皮书-阿里云

GenAI技术落地白皮书总结

核心观点

生成式人工智能（GenAI）正在快速发展，成为企业构建竞争新优势的重要工具。本白皮书提出“选-育-用”方法论，帮助企业从技术路线选择、大模型培育到实际应用部署，实现GenAI的高效落地。核心观点如下：

• 企业应结合自身技术实力、资金储备和业务目标，选择适合的技术路线和大模型产品。
• GenAI可推动产品创新、提升成本效益、改善用户体验、实现科学决策和打造AI原生应用。
• 在大模型落地过程中，需综合考虑成本、效果和性能的“不可能三角”，并关注集成难度、技术友好性、模型扩展性、模型生态及服务商可靠性等其他关键因素。

大模型技术路线选择

企业可采用以下三种大模型技术路线：

1. 深度研发大模型

• 优点：高度定制化，可针对性解决企业特定问题。
• 缺点：成本高、技术难度大、上线周期长，适合拥有丰富AI资源的企业。

2. 基于现有基础大模型进行工程化适配

• 方式：包括提示词工程、检索增强生成（RAG）和模型微调。
• 优势：成本相对较低，技术门槛适中，可满足企业特定业务需求。
• 适用性：适合绝大多数企业，尤其是对模型有定制化需求但缺乏自研能力的组织。

3. 直接使用大模型服务

• 方式：通过云服务调用已有大模型API。
• 优点：使用门槛低，无需投入大量资源，适合预算有限、技术能力不足的中小微企业。
• 局限性：定制化能力有限，需结合提示词工程、RAG等方式提升效果。

大模型的培育方法

1. 提示词工程

• 通过优化提示词引导模型输出更准确、有用的内容。
• 依赖用户对领域知识和模型特性的理解，需大量试错和调整。
• 适用于基础大模型的初步优化，但效果受模型训练数据影响较大。

2. 检索增强生成（RAG）

• 引入外部知识库，提升生成内容的准确性和可追溯性。
• 能够在不改变模型参数的前提下，显著提升特定领域表现。
• 技术门槛略高于提示词工程，需投入资源构建和维护知识库。

3. 模型微调

• 在预训练模型基础上，使用领域数据进行再训练。
• 能够提升模型在特定任务上的表现，尤其适用于专业领域。
• 需要较高的计算资源和专业技术，存在过拟合风险，适合有一定技术能力的企业。

大模型的使用策略

1. 基础设施建设

• 自建或租用数据中心：提供高度定制和可控的环境，但成本高、周期长。
• 使用公共云服务：降低初期投入，提升部署效率，适合快速上线和灵活扩展。

2. 通过AI Agent升级业务流程

• AI Agent具备感知、决策和执行能力，能够嵌入现有业务流程，提升效率。
• 应用于客户服务、工业制造、医疗健康、金融、教育等多个领域。
• 促进人机协作模式从“以人为中心”向“以AI为中心”转变。

3. 实施GenAIOps（生成式人工智能运维）

• 借鉴MLOps理念，实现开发与运维的高效协作。
• 关键流程包括数据准备自动化、模型部署与应用闭环、效果监控与持续优化。
• 有助于缩短产品迭代周期、提升模型表现、保障应用安全。

4. 利用AITRiSM保障GenAI安全

• AITRiSM是AI信任、风险与安全管理的方法论，涵盖设计、开发、部署和运行全过程。
• 风险管理：识别并缓解内容异常、数据泄露和AI攻击等风险。
• 信任管理：提升模型透明度、公平性和隐私保护，增强用户信任。
• 安全管理：实施访问控制、安全审计、漏洞扫描和应急响应机制。

GenAI技术落地策略总结

企业应从以下四个方面推动GenAI的落地：

1. 务实的战略

• 根据自身资源和技术能力，选择合适的技术路径（深度研发、工程化适配、直接使用）。
• 在成本、效果和性能之间寻求平衡，避免盲目投入。

2. 先进的架构

• 构建灵活、可扩展的技术架构，支持快速迭代和升级。
• 注重技术兼容性、集成性及未来可持续性。

3. 全面的治理

• 建立完善的AI治理体系，涵盖技术、市场、法律和伦理风险。
• 确保GenAI应用的合规性、安全性与可持续发展。

4. 开放的创新

• 持续关注GenAI技术的演进，寻求与外部机构和组织的合作。
• 通过开放生态，推动技术发展和应用落地。

出品团队

• 策划指导：刘湘雯（阿里云市场部总裁）、穆飞（阿里云研究院院长）
• 研究撰写：麻芮（阿里云研究院高级研究专家）、王巍令（阿里云研究院研究专家）
• 创意设计：张师华（阿里云创意设计专家）