最近、Alibaba Cloud が主催する「クラウド ネイティブ テクノロジー プラクティス キャンプ - アプリケーションとコンテナのプラクティス セッション」が広州で無事に開始されました。招待ゲストの一人として、Xingyun Innovation CEOの馬紅熙氏がこのイベントに参加し、「API + ビッグ言語モデル、エンタープライズビジネスのインテリジェントな変革の非侵入的実現」をテーマに講演し、参加者にプレゼンテーションを行いました。 「API + ビッグ言語モデル」ビッグ言語モデルがどのように企業にインテリジェントな変化をもたらすのか、そしてエンタープライズ クラウド インテリジェンスの統合イノベーション プラットフォームを構築するというアイデアを深く共有します。
API+ビッグ言語モデルタイトルはどのような変化をもたらすのでしょうか？
API+ビッグ言語モデルは企業にどのような変化をもたらすのでしょうか? この点について、馬紅熙氏は3つのポイントをまとめた。
人間と機械のコミュニケーション方法の変化。コンピューターに対応することから「人間の言葉を話す」ことへ。もはや「人がシステムやツールで間に合わせている」のではなく、「ツールが人に使われ、ビジネスのために生まれている」のです。マウスやキーボードに代表される従来のソフトウェアインターフェイスは、コンピュータに対応するために人間が生み出したものです。ビッグランゲージモデルにより、「人間の言葉を話す」「人間の本性に戻る」に代表されるNUI（Nature User Interface）インタラクション手法を指先で実現します。AI を使用してデータ/回答を直接取得するこの方法は、今後のトレンドになるはずであり、企業のイノベーション モデルの変化でもあります。
システムとシステムの相互作用方法の変更、「システムを越えて煙突を壊す」方法。企業内で分離された各ビジネス システムを人為的または手動で接続する必要はなくなり、システムごとに API を生成して API アプリケーション ストアに保存し、AI テクノロジーを使用していつでもそれを取得して使用するだけで済みます。 。
企業の研究開発およびイノベーション手法の変化は、もはや完全な開発や研究開発の繰り返しではなく、「1 日あたり 1 API」の段階的なイノベーションです。
ビジネスからインテリジェンスへの変革における「道と法」レベルでのいくつかの懸念点
馬紅熙氏は講演の中で、企業がAIテクノロジーを組み合わせてビジネスインテリジェンスを支援するプロセスにおいて、どの目標を明確にする必要があるか、またどのような点に焦点を当てる必要があるかについても共有した。主に以下の点をまとめます。
価値のあるユーザーをロックする: ビジネス インテリジェンスのサービスが誰であるか、ターゲット ユーザーと価値のあるユーザーが誰であるかを明確にする必要があります。AI がツールになると、ユーザーごとに AI に対するニーズが異なり、企業が AI ツールの利点を真に理解するには、ツールの価値を見つける必要があります。
打倒とやり直しを避ける: 企業が構築した IT システムのほとんどは AI と統合するのが難しいため、ビジネス AI の変革を実行する最も適切な方法は、「変化を起こし」、段階的に AI を構築に徐々に組み込むことです。 . それは一朝一夕に達成できるものではありませんし、すべてをひっくり返してやり直すことはさらに不可能です。
ポリシーと規制に注意してください: 現在、海外の大規模モデル システムには潜在的なパフォーマンスの問題や、データ漏洩のリスクさえある可能性があります。現在の新荘の環境とポリシー規制に基づいて、国内の大規模モデル システムを使用することも非常に良い方法です。スケール モデル: たとえば、Alibaba Cloud の大きなモデルを試すことができます。
事前のプラットフォーム構築: 基盤となるプラットフォームの構築を適切に行い、マイクロサービス、コンテナー、ローコードなどのテクノロジーを組み合わせて「プラットフォーム プロジェクト」を構築し、開発者向けに生産性ツールと生産要素を準備します。生産要素は明らかであり、企業の内部 R&D 資産であり、API を通じてエンタープライズ API アプリケーション ストアに保存されます。
エンタープライズクラウドインテリジェント統合イノベーションプラットフォーム構築のアイデア
API + 大規模言語モデルの組み合わせを実現し、それをエンタープライズ ビジネス システムに適用するには、エンタープライズ クラウド インテリジェンスの統合イノベーション プラットフォームが必要です。この講演の中で、馬紅熙氏はエンタープライズクラウドインテリジェンス統合イノベーションプラットフォームの構築アイデアについても詳しく紹介した。
上図に示すように、アプリケーション層では、あらゆるビジネスパーソン向けに、従来のゼロコードまたはローコード構築に基づくGUIインタラクション手法が存在しますが、将来的にはAI支援を導入してNUIインタラクションを実現します。 。派生的に、技術者向けには、ハイコード、ローコード、大規模モデルなどの開発ツールがあります。さらに、さまざまなミドルウェア、業界アプリケーション機能、一般的な機能などの生産マテリアルを提供するエンタープライズ レベルのサービス市場もあります。さらに下位には管理運用保守層があり、マルチクラウド環境であっても、クラウド間統合環境であっても、AI を使用してデータ監視をインテリジェントに転送したり、AI インテリジェント運用保守を使用したりすることもできます。