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　　關(guān)于生成式AI的新聞層出不窮，生成式AI作為一種新的人工智能應(yīng)用，可以生成全新的內(nèi)容，包括對(duì)話、故事、圖像、視頻、音樂(lè)和代碼等。生成式AI有可能給全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)顛覆性的變化，根據(jù)高盛公司預(yù)測(cè)，它將在10年內(nèi)推動(dòng)全球GDP增長(zhǎng)7萬(wàn)億美元，讓生產(chǎn)效率提升1.5%。同時(shí)，這個(gè)機(jī)遇也延伸到了電信行業(yè)。

　　生成式AI在電信行業(yè)中的應(yīng)用潛力

　　與其他行業(yè)一樣，生成式AI可以幫助電信公司在多種服務(wù)上提高效率：例如，準(zhǔn)備需求建議書(shū)（RFP）、部署聊天機(jī)器人以協(xié)助銷(xiāo)售，以及進(jìn)行大規(guī)模的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。亞馬遜云科技預(yù)計(jì)這一領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)大幅增長(zhǎng)。Gartner數(shù)據(jù)顯示，到2026年，95%的電信公司都將部署數(shù)據(jù)、分析和AI等舉措，以增強(qiáng)客戶體驗(yàn)并改進(jìn)產(chǎn)品規(guī)劃，而2022年這一比例僅為50%。然而，我們認(rèn)為有一些特定行業(yè)的應(yīng)用將是真正具有變革意義的。

　　增強(qiáng)客戶體驗(yàn)：許多電信公司已經(jīng)在利用AI來(lái)增強(qiáng)人際互動(dòng)、提高客戶體驗(yàn)的一致性、以及提升解決問(wèn)題的效率。而生成式AI能夠更進(jìn)一籌，通過(guò)交互式語(yǔ)音響應(yīng)——也就是在早期聊天機(jī)器人基礎(chǔ)上進(jìn)一步演進(jìn)，幫助客戶解決問(wèn)題或者查找答案。此外，生成式AI還可以分析實(shí)時(shí)對(duì)話討論，為客服人員提供提示和資源，幫助解決客戶的問(wèn)題�？头�人員仍將在這一過(guò)程中繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，但生成式AI可以重塑并改善每一次客戶體驗(yàn)和應(yīng)用。

　　簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、安裝、配置和運(yùn)營(yíng)：生成式AI可以在網(wǎng)絡(luò)生命周期的各個(gè)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。在網(wǎng)元安裝過(guò)程中，工程師需要依賴(lài)手冊(cè)和文檔上記載的步驟。生成式AI可以導(dǎo)入這些數(shù)據(jù)，提供交互式的指導(dǎo)和提示，來(lái)加快和簡(jiǎn)化安裝任務(wù)。基礎(chǔ)模型也可使用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜团渲脭?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)網(wǎng)元的配置提出建議。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，基于生成式AI的應(yīng)用程序可以向網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)工程師提供故障排除的操作和步驟建議。

　　優(yōu)化業(yè)務(wù)績(jī)效：生成式AI可以幫助電信公司更便捷地定位哪些領(lǐng)域有收入流失或?qū)е铝耸杖肓魇�。通過(guò)跨業(yè)務(wù)流程部署，生成式AI可以核查利潤(rùn)、收入、各種用戶套餐、開(kāi)支和客戶費(fèi)用，就如何進(jìn)一步調(diào)整產(chǎn)品、優(yōu)化利潤(rùn)提供建議。

　　主要考量因素

　　并非每一個(gè)人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景都需要應(yīng)用生成式AI。事實(shí)上，有很多例子表明，對(duì)電信業(yè)務(wù)流程而言，基于監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的傳統(tǒng)形式AI已經(jīng)綽綽有余。例如，傳統(tǒng)AI很擅長(zhǎng)幫助電信運(yùn)營(yíng)商預(yù)測(cè)收入流失、檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)異常情況或跟蹤凈推薦值等指標(biāo)。除此之外，還有其他的重要因素需要一并考慮。

　　開(kāi)發(fā)或訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的成本：對(duì)于基礎(chǔ)模型，也就是通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練并驅(qū)動(dòng)生成式AI應(yīng)用的大型人工智能模型，大部分資金都花在了訓(xùn)練上。公共模型是根據(jù)大量公開(kāi)可獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，它們更具通用性，但可能無(wú)法很好地執(zhí)行專(zhuān)門(mén)任務(wù)。另一方面，自定義模型可以組合公共數(shù)據(jù)和企業(yè)專(zhuān)有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，為特定行業(yè)或企業(yè)提供更為具體的應(yīng)用。從零開(kāi)始構(gòu)建模型，既耗時(shí)又昂貴，而且需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)；但如果企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù)、資源和具有特定領(lǐng)域知識(shí)的用例，那么開(kāi)發(fā)定制的基礎(chǔ)模型將是有意義的。同時(shí)，亞馬遜云科技也在努力降低這項(xiàng)技術(shù)的使用門(mén)檻，讓客戶以現(xiàn)有模型為起點(diǎn)，使用客戶專(zhuān)有數(shù)據(jù)對(duì)它進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，促使模型更加適合特定任務(wù)。

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量和負(fù)責(zé)任的AI：生成式AI的優(yōu)劣取決于它所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，而且也往往存在偏見(jiàn)或不準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)。在考慮采用生成式AI（或任何形式的AI）之前，最重要的就是要有高質(zhì)量的、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)。生成式AI需要廣泛的數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練和監(jiān)督，才能形成推理和答案。無(wú)論公共還是私有基礎(chǔ)模型，都可能會(huì)出現(xiàn)"幻覺(jué)"，產(chǎn)生看似可信但并不正確的反饋。因此，不建議將生成式AI用于需要高度確定性的任務(wù)上，由于問(wèn)題自身特性或者缺乏足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，做到高確定性是不太可能的。

　　同樣重要的是，需要確保以負(fù)責(zé)任的方式應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)。一些新的生成式AI工具和服務(wù)在產(chǎn)品中內(nèi)置了負(fù)責(zé)任的AI功能，例如當(dāng)生成的代碼與現(xiàn)有開(kāi)源代碼相似時(shí)突出顯示，或者在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中檢測(cè)和刪除有害內(nèi)容，以及過(guò)濾包含有害內(nèi)容（如仇恨言論、褻瀆和暴力）的文章。

　　數(shù)據(jù)安全：對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，以經(jīng)營(yíng)為目的利用生成式AI，需要大量的專(zhuān)有數(shù)據(jù)。雖然市場(chǎng)上有公開(kāi)數(shù)據(jù)可供選擇，但會(huì)引發(fā)關(guān)于安全和隱私的新顧慮，例如知識(shí)產(chǎn)權(quán)的相關(guān)問(wèn)題。業(yè)務(wù)和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)與安全、合規(guī)和法律團(tuán)隊(duì)密切合作，以識(shí)別和降低這些潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保以安全和負(fù)責(zé)任的方式部署生成式AI，此外還應(yīng)圍繞合規(guī)性和法律法規(guī)制定計(jì)劃范圍，并仔細(xì)考慮所使用數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)。

　　無(wú)論對(duì)于生成式AI還是自然語(yǔ)言處理，在部署商用AI之前，都應(yīng)花時(shí)間思考應(yīng)用程序的部署、討論數(shù)據(jù)的組織戰(zhàn)略以及評(píng)估投資回報(bào)率。盡管如此，亞馬遜云科技相信AI是這個(gè)時(shí)代最具變革的技術(shù)，生成式AI正在釋放令人振奮的全新可能性，每家企業(yè)都應(yīng)該進(jìn)行探索和嘗試。