GenAI路线图：企业如何实施Gen AI应用指南
本文为企业实施生成式人工智能（GenAI）应用提供指南。它涵盖了一系列关键考虑因素，例如数据所有权和许可、稳健输入验证和清理的重要性、模型稳健性、数据隐私和合规性。这些要素对于确保使用训练数据的合法权利、保护人工智能系统免受安全威胁以及遵守数据保护法至关重要。
它探讨了将 GenAI 与现有系统集成的技术挑战，并强调了克服潜在偏见以确保道德人工智能使用的必要性。它还强调在开发、部署和维护人工智能应用程序方面需要足够的技术专业知识，以确保其长期可行性和有效性。
关键点之一是概述跨行业的常见 GenAI 应用程序，包括聊天机器人、内容生成、代码生成、数据增强和增强的搜索功能。这些用例展示了 GenAI 在创建新内容、理解上下文、提取因果关系和提出建议方面的多功能能力。
本文为处于人工智能采用各个阶段（从实验性内部应用程序到更复杂的生产级部署）的公司提供了实用框架。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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高层路线图
下面的路线图步骤假定你已制定 GenAI 策略，并已根据 ROI 确定一组用例的优先级。有关 GenAI 战略和 ROI 的更多详细信息，请参阅我的另一篇关于GenAI 战略和 ROI 的博客文章。
1.数据所有权和许可 → 法律合规性和使用权利
确保将数据用于训练模型的权利至关重要。了解数据所有权会影响数据是否可以使用、修改或转售，并且必须遵守数据法规。
2.输入验证和清理→针对[注入]攻击的安全性
强大的输入验证和清理功能可防止恶意数据操纵，确保人工智能免受可能危害系统的注入攻击。
3.模型稳健性 → 抵抗对抗性攻击
4.数据隐私和合规性 → 用户信任和法律合规
遵守数据保护法律（例如 GDPR、HIPAA）通过匿名化和加密等措施确保用户数据的安全和法规合规，增强用户之间的信任。
5. 技术挑战（例如与现有系统集成）→高效的运营工作流程
克服人工智能与遗留系统集成的技术障碍并设计有效的 API，确保人工智能的实施增强而不是破坏现有的操作工作流程。
6.道德考虑 → 减少偏见
通过使训练数据多样化并遵守道德准则来解决人工智能应用中的潜在偏见，可以防止公众认知的偏差并确保公平的人工智能输出。
7.技术专长 → 可持续的人工智能部署和维护
开发和维护人工智能应用程序需要技术专业知识，这对于应对与大规模人工智能模型相关的挑战并确保其长期可行性和有效性至关重要。
8.问题与解决方案契合→人工智能技术的有效应用
将人工智能的功能与正确的问题相匹配，可以确保该技术得到有效利用，最大限度地发挥其优势和对特定任务的适用性。
9. 数据可用性和质量→准确有效的人工智能输出
高质量且相关的数据对于训练人工智能有效执行、确保人工智能能够准确理解和响应用户查询至关重要。
通用生成人工智能（GenAI）采用策略和应用领域
生成式人工智能（GenAI）是人工智能中自然语言处理、理解和生成的融合，是每家企业都想要保持相关性并通过提高生产力、效率和执行速度增加业务影响的战略的一部分。
利用GenAI，我们可以创建新的或合成的内容，推理，理解查询/提示的上下文，提取因果关系并做出推荐。它在许多行业都有广泛的应用。
采用策略
许多公司从风险较小、优先级较低的用例和业务影响领域的内部用例开始，通过实施护栏和幻觉缓解策略来获得对结果的更多信心和信任，然后逐渐将其应用程序转移到面向外部的应用程序。
通过实验和研究，逐渐转向更合理和更有吸引力的应用和用例实施。它们逐渐成熟为更具生产能力的应用程序。随着项目成熟，要将其推向生产环境仍然存在许多内部障碍：法律、信息安全等。随着更复杂的用例和证据点的出现，技能的增长和专业知识的成熟度也会相应提高。
常见用例和应用领域
在本节中，我们将探讨一些已在各种企业中获得关注的常见 Gen AI 应用领域。
- 聊天机器人和虚拟助理： Gen AI 可用于创建聊天机器人和虚拟助理，以提供客户支持、回答问题和完成任务。
- 内容生成： Gen AI 可用于生成营销文案、产品描述和社交媒体帖子。它还可以用来创建更具创意的内容，例如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。
- 代码生成和协助： Gen AI 可用于根据自然语言提示生成代码。它还可用于自动化代码重构、调试和测试用例生成。
- 数据增强： Gen AI 可用于生成合成数据以训练其他机器学习模型。这有助于增加罕见事件或代表性不足群体的数据集。
- 搜索和信息检索： Gen AI 可通过理解查询的语义并提供更全面和上下文感知的答案来改进搜索功能。
这些是一些最常见的人工智能应用领域/用例。随着Gen AI技术的不断发展，你可以期待看到更多专门针对每个行业领域的创新应用程序的出现。在下表中，我对比了最初更有限的概念验证范围和更广泛的生产级用例场景。
开发企业级LLM（大型语言模型）应用程序的关键考虑因素
在使用大型语言模型 (LLM) 开发人工智能应用程序时，安全性是一个关键问题。为了保护这些先进的系统，开发人员必须优先考虑多层安全策略。
作为实施生成式人工智能应用程序时的一个关键考虑因素。我们需要克服一些非常具体的挑战。
这是一个 tldr；
- 数据所有权和许可。生成式人工智能模型通常是在大型数据集上训练的。确保你有权使用训练模型的数据是至关重要的。
- 输入验证和清理。如果没有经过适当的验证，生成式人工智能模型可能容易受到注入攻击。输入验证和清理可以帮助防止这些攻击。
- 模型稳健性。生成式人工智能模型可能会被对抗性攻击所愚弄。对抗性训练和输入过滤等技术可以帮助提高模型的稳健性。
- 数据隐私和合规性。生成式人工智能应用程序可能会收集和处理敏感数据。遵守所有相关的数据隐私法规非常重要。
更详细地说。
输入验证和清理
主要安全措施之一是可靠地验证和清理用户输入。此过程有助于防止常见漏洞，例如注入攻击，攻击者可以输入恶意数据来操纵系统。必须仔细检查每个输入，确保它不会干扰后端流程。
模型的健壮性和领域适应性
LLM的健壮性指的是它能够以稳健、高质量的方式为不在其训练数据中的分布单元生成有效的输出的能力。
模型稳健性的另一个关键方面是其抵御和反击对抗性攻击的能力。
这些是攻击者提供的输入设计，旨在混淆或误导LLM以做出错误决策或泄露敏感信息的技术。加强LLM的方法包括训练它以包含多样化的情景，包括潜在的对抗性示例，并采用对抗训练和输入过滤等技术。这不仅提高了其抵抗操纵的能力，还增强了模型的整体性能和可靠性。
数据隐私和合规性
遵守数据保护法规不是可选的，而是强制性的。当LLM处理个人或敏感数据时，它们必须遵守全球数据保护法律，如GDPR、HIPAA或其他适用于用户所在司法管辖区的法律。这包括实施保护用户隐私的措施，如加密、访问控制和定期审计。通过遵守这些原则，开发者可以与用户建立信任，并确保他们的应用程序既安全又合规。
寻求构建基于LLM的应用程序或将LLM集成到他们的应用程序中以增强智能化——以提高生产力和更快的结果时间——的开发者，不仅应关注这些模型的功能和性能，还应关注它们的安全性。
解决输入验证和清理、测试、调整、增强所选择模型的健壮性以及确保严格遵守数据隐私法律是这个过程中必不可少的步骤。
通过这样做，你可以提供不仅智能而且安全、更值得信赖的人工智能解决方案。
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原文作者：Ali Arsanjani
翻译作者：诗彤
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://dr-arsanjani.medium.com/a-guide-for-enterprises-how-to-implement-gen-ai-applications-part-1-3d5181626208
