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重塑未来生产方式,亚马逊云科技用Amazon Q掀起AI革命浪潮

凤凰科技 整合编辑: 黄安莉 发布于:2023-12-04 16:33

在 2023 re:Invent 全球大会上,亚马逊云科技发布了旗下的最新人工智能产品 Amazon Q。但与市面上常见的类似于 ChatGPT 的人工智能聊天机器人不同,Amazon Q 专门面向企业用户而非普通消费者。

过去,诸如 ChatGPT 之类等面向普通消费者的人工智能产品因隐私泄漏、大模型生成“幻觉”等问题,一直无法真正在企业端中落地运行,甚至有不少企业明令禁止在工作场合使用 ChatGPT。

Amazon Q 是亚马逊云科技针对以上种种难题给出的答案。从外表上它的交互模式仍为“对话”,但内里却完全重构。它更安全也更私密,可以完全基于企业本地数据库来生成准确回答,也可以针对不同员工设定不同等级的数据访问权限。

亚马逊云科技表示,Amazon Q 基于亚马逊云科技 17 年来积累的知识和经验训练而成,彻底改变了开发者和 IT 人员在亚马逊云科技上构建、部署和运维应用程序和工作负载的方式。通过亚马逊云科技管理控制台、文档页面、IDE、Slack 或其他第三方对话应用程序的聊天界面,企业客户可方便快捷地访问Amazon Q。

“我们认为Amazon Q 有潜力成为数百万人工作生活中的工作伙伴。”亚马逊云科技CEO亚当·塞利普斯基(Adam Selipsky)在接受采访时说。

1、企业级 AI 产品 Amazon Q 到底有什么不同?

简单来说,市面上的类 ChatGPT 产品的能力 Amazon Q 均具备,诸如总结长篇文档、生成文章草稿或者数据图表。

但和这些面向 C 端消费者的人工智能产品最大的不同在于, Amazon Q 专门面向企业开发,它可以通过接入企业数据库来形成更加准确的回答。

亚马逊云科技 CEO 亚当·塞利普斯基在发布会的演讲中用一张 PPT 形象地展现了消费端类 ChatGPT 产品在面向企业市场时的不足:

“从很多方面来说,这些产品都不能真正在工作中发挥作用,它们不了解你的公司,不了解你的数据、你的客户或者你的运营,也不了解员工在工作中的角色——他们能使用什么信息或者没有权限访问什么信息。”亚当·塞利普斯基说。

事实上,基于以上种种顾虑,已经有越来越多的公司明令禁止员工在工作中使用生成式AI产品。咨询公司 BlackBerry今年 8 月发布的一份研究报告显示,全球约 75% 的公司目前正在禁止或考虑禁止在工作场所中使用ChatGPT 等生成型人工智能应用。

为了保证 Amazon Q 的安全性及隐私性,亚马逊云科技在底层设计上进行了诸多优化。

比如,Amazon Q 的回答附有参考文献和源文件引文,以便员工进行事实核查。

举例来说,比如一名营销经理向 Amazon Q 提问,希望它撰写一篇社交媒体帖文,Amazon Q就会在后台搜索数据文档并给出帖文建议,并在文后附上答案的引用文档。

而当员工没有某些数据的访问权限时,他也无法通过 Amazon Q 来访问这些数据,为企业敏感数据设立内部的保险隔离。

此外, Amazon Q 在后台管理上为企业提供了更精细化调整选项,比如限制敏感主题,或者使用关键词过滤问题和最终答案等,来确保 Amazon Q 的回复方式符合公司方针。企业也可设置“防护栏”来规避特定信息,保障企业数据安全。

比如,企业管理者可以在后台直接屏蔽掉与安全漏洞有关的话题、来自特定来源的信息、关于竞争对手的话题等。

为了消除生成式 AI 常常发生的“幻觉”问题,企业管理者甚至可以要求 Amazon Q 仅从公司内部的数据文档中提取内容生成回答,而不依靠底层模型的知识,以此来保证输出回答的准确性。同时,亚马逊云对外强调,客户的内容绝不会用于训练 Amazon Q 的底层模型。

2、Amazon Q 能为企业做什么?

亚马逊云科技在新闻稿中表示,Amazon Q 可帮助企业利用公司信息库(包括代码和企业系统)中的数据和专业知识获得准确答案并解决问题,帮助企业简化任务、加快决策速度并激发企业的创造力和创新力。

过去,企业的数据分布在多个不同文档、系统和应用程序之中,员工需要耗费大量时间从内部系统中搜集信息来生成对应的内容,但借助 Amazon Q 的链接,企业可以为不同权限的员工提供相对应的数据,简化不必要的冗余环节。

比如,公司的销售人员可以利用 Amazon Q 仅仅花费几分钟时间就生成直观的可视化表格,而过去他们常常要花费数小时时间。

又或者,员工还可以通过多轮的追问来获得更详尽的回答,比如,你可以问 Amazon Q "帮我找到合适的 EC2 实例, 为我的游戏应用程序部署具有最高性能的视频编码工作负载。"Amazon Q 就将提供一系列实例以及使用每个实例的原因。

另一个典型的业务场景是 Amazon Q 在客服系统中的使用。以往,客服人员在与客户的沟通过程中,需要花费大量时间在系统数据库中搜索适应的回答及解决方式,而通过集成 Amazon Q,客服人员可以直接获得对应的解决方案,极大提升应答效率。

在代码能力上,Amazon Q 与 Amazon CodeWHisperer 服务结合更是展现了专属于未来 AI 开发方式。

5 名亚马逊云科技开发者使用 Amazon Q 的代码转换功能,可以在短短两天时间内就将 1000 个应用的底层代码从 Java 8 升级到 Java 17,平均每个应用的升级时间还不到 10分钟。

而在过去,开发者常常不得不花费数月的时间来进行应用的维护和升级。目前,Amazon Q 的代码转换支持Java 8 和 Java 11 升级至 Java 17(后续将推出.NET Framework 到跨平台.NET 转换)。

借助 Amazon Q 的强大的理解能力,开发者可以使用 Amazon Q 通过问答聊天来理解具体的程序代码逻辑,帮助开发者调试、测试并优化代码。开发者甚至可以与 Amazon Q 一起构建新的应用程序、为软件添加新功能,加速开发过程。

在传统的软件开发流程下,开发者如果想为软件增加新功能,需要经过制定计划、思考编程逻辑、编写代码并测试、将代码集成到应用中、修改错误代码等一整套繁杂耗时的流程。但借助 Amazon Q 的功能开发能力,开发者可以在Amazon Q 的指导和帮助下自动化大部分端到端流程。

通过 Amazon CodeCatalyst,开发者可以从其待开发功能列表中为Amazon Q 分配任务,然后 Amazon Q 会起草分步计划、编写代码并向开发人员提供功能实现的更改建议 ,开发者仅需进行查看建议、进行必要的调整、批准建议的更改等指令性工作。

3、个性化的企业AI助手

和大多数人工智能聊天机器人不同的是,Amazon Q 基于 Amazon Bedrock 平台, Amazon Bedrock 接入了包括Claude 2.1,Stability Diffusion XL 1.0、Llama 2-70B等多个大模型,用户可以根据自己的需求和喜好来选择最适合的底层模型,而不用局限于某一单一模型。

这也是 Amazon Q 作为一款面向企业级市场的 AI 产品的最大优势之一——完完全全是一个“客制化”AI产品。

它可以连接 40 多个市面上常见的企业数据库产品,包括 S3、Salesforce、Google Drive、Microsoft 365、ServiceNow、Gmail、Slack、Atlassian 和 Zendesk 在内,企业使用任何一家的服务都不影响 Amazon Q 的使用效果。

在 Amazon Q “学习”并“理解”了所有连接到的信息后,Amazon Q 会在企业客户准备部署自己的助手时生成一个软件,员工就可以通过企业原有的身份验证系统来访问 Amazon Q。

正如亚马逊云科技 CEO 亚当·塞利普斯基在发布会上所言:“Amazon Q,一款专为你而设计的新型生成式 AI 工作助手。”

它可以和你通过自然语言快速地互动回答问题,你可以和它轻松地聊天、生成内容、采取行动,而这一切都源于 Amazon Q 对你的系统、你的数据库的理解、你的操作。

本文来源:凤凰科技

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