生成型 AI の波の下で、実際のアプリケーション シナリオのニーズを満たす生成型 AI サービスを業界ユーザーにどのように提供するかが、業界のデジタル変革の次の焦点です。ホワイトペーパー「Amazon Cloud Technology AIGC Guide to Accelerated Enterprise Innovation」では、AIGC にはゲーム、小売電子商取引、金融、メディアエンターテインメント、医療健康などの業界における典型的なアプリケーションシナリオがあると指摘しています。AI デジタル ビジネスの先駆者として、AIGC は次のデジタル ビジネス モデルの新たな章を開くことが期待されています。
「現在、生成 AI は企業イノベーションのあらゆる側面に適用されており、インテリジェントなカスタマー サービスを通じて顧客エクスペリエンスを最適化し、自動コード生成を通じて技術チームの生産性を向上させ、テキスト生成を通じてクリエイティブ コンテンツの生成を加速し、自動化を通じて組織全体の効率を向上させています。文書処理、業務効率など、生成 AI は企業における AI の導入を真に加速できます。」
(Amazon Cloud Technology Greater China ソリューション アーキテクチャ部門ディレクター、Dai Wen)
Amazon Cloud Technology Greater China ソリューションアーキテクチャ部門ディレクターの Dai Wen 氏は、「2023 Amazon Cloud Technology re:Inforce China Station」で、テクノロジーがあらゆる場所に適用され、急速な進歩を遂げているのを目にしてから長い時間が経ったと述べました。あらゆる階層が同時に。Dai Wen 氏はまた、職場で非常に興味深い現象を発見しました。それは、ビジネス部門から生成 AI に対する要求がますます高まっているということです。生成 AI は、技術部門が革新するための単なるツールやプラットフォームではなく、中核的な手段となっています。企業が競争力を強化することにより、さまざまな産業のインテリジェントな発展が大幅に加速され、業界のゲームルールを変える機会の出現も促進されます。
同時に、生成 AI アプリケーション シナリオが爆発的に増加しているからこそ、ビジネス部門からの需要が非常に高く、現在、エンタープライズ テクノロジ部門に前例のない課題をもたらしています。大規模言語モデルと AIGC のセキュリティ上の脅威は予測ではなく、実際に起こっています。データ漏洩を例に挙げると、少し前にインターネット上のニュースで、ある大手国際企業が特定の大規模言語モデルに基づくパブリック チャット アプリケーション サービスを導入した後、20 日間以内に 3 件のデータ漏洩事件が発生したことが示されていました。製品の歩留まり、コードの漏洩、会議内容の漏洩。さらに詳細な分析を行ったところ、これらの漏洩はアクセス制御の欠陥も示しています。
AIGC のセキュリティ上の課題に直面した場合、企業は何をすべきでしょうか? Amazon Cloud Technology は、生成 AI アプリケーションを構築する際にセキュリティが避けられない問題であると考えています。企業は、特に現在の急速な開発段階では、構築の開始時からセキュリティを企業の AI 戦略の中核部分にする必要があります。具体的には何をすればいいのでしょうか？Amazon Cloud Technology では、優れたユーザーエクスペリエンスを備え、安全で安全な AI および生成 AI アプリケーションを構築するために、アプリケーション、モデル、データ、フレームワーク、インフラストラクチャなどを含むフルスタックテクノロジーの観点からコンプライアンスシステムを検討および構築することを推奨しています。準拠しています。
現在、Amazon Cloud Technology は、人工知能サービスから大規模モデルや機械学習に至るまで、人工知能と機械学習の分野で豊富な製品ポートフォリオを持っています。たとえば、Amazon クラウド テクノロジーは多数の AI サービスを開始しており、顧客は画像認識、予測、インテリジェント検索などの単純な API 呼び出しを通じてアプリケーションに AI 機能を追加できます。AIGC の観点から見ると、Amazon クラウド テクノロジーにより、より多くの顧客が AI サービスを利用できるようになります。基本的なモデル機能にアクセスし、推論とトレーニングのためのインフラストラクチャを提供し、すべての開発者にコーディング効率を向上させ、ビジネスで AIGC をより簡単かつ簡単に使用できます。一方、フルマネージドのワンストップ機械学習プラットフォームである Amazon SageMaker は、すべての開発者向けに構築されています。最大限の利便性を提供するためにモデルをトレーニングおよびデプロイします。
Amazon Cloud Technology は、「リバース作業方式」の製品およびサービス開発コンセプトを遵守しています。つまり、サービスの 95% 以上が、継続的に顧客のニーズに耳を傾けることによって生成されます。これまでに、Amazon Cloud Technology は、あらゆる規模、あらゆる業界の 100,000 を超える顧客が機械学習を使用してイノベーションを行えるよう支援してきました。大規模な AI 顧客の利点があるからこそ、Amazon クラウド テクノロジーは新しい AI 分野のセキュリティ ソリューションをいち早く把握することができます。
AIGC アクセス制御を例に挙げると、Amazon Cloud Technology のアクセス制御サービス Amazon Identity and Access Management (Amazon IAM) は、誕生以来 12 年間に数々のサービスを次々とリリースし、顧客のニーズを聞きながら最適化を繰り返し、複雑なエンタープライズ環境でアクセス制御を簡単に設定、検証、実装できます。大規模モデル向けに、Amazon Cloud Technology は数か月前に Amazon Bedrock とさまざまな生成 AI サービスと機能を開始しました。Amazon KMS、Amazon IAM などは Amazon Bedrock などと完全に統合できます。統合後、暗号化、アクセス許可はすべてを制御します行動ログ。
Amazon Cloud Technology は、より多くの企業が生成 AI の可能性を最大限に発揮できるよう支援する一連のテクノロジー、サービス、ツールを提供するだけでなく、データ、モデルとアプリケーションのあらゆる側面。同時に、Amazon Cloud Technology は AI および生成 AI テクノロジーをセキュリティおよびコンプライアンス サービスに適用し、よりインテリジェントなセキュリティおよびコンプライアンス サービスによって複雑なセキュリティの脅威に対応し、コンプライアンスの効率を向上させます。
Amazon Cloud Technology は、独自の経験を使用して AI 保護をソフトウェア開発のライフサイクル全体に適用し、開発をより便利かつ安全にします。たとえば、Amazon Cloud Technology は最近 2 つの AI 開発セキュリティ機能をリリースしました - Amazon Cloud によって開始された Amazon CodeWhispererテクノロジー AI プログラミング アシスタントは、組み込みの基本モデルを使用して、開発者の指示に従ってリアルタイムでコードの提案を生成できます このサービスには、コード セキュリティ スキャン機能が組み込まれており、開発者が検出が困難な脆弱性を見つけるのに役立ちますAmazon CodeGuru Security はコードをスキャンし、呼び出しパッケージの脆弱性やその他のコード ロジックの脆弱性を含むコード内の脆弱性を検出し、CICD プロセスでの人工知能と機械学習を通じて誤検知率を自動的に削減することもできます。同時に、API 設計に基づいて開発ワークフローに簡単に統合して、一元化と優れたスケーラビリティを実現できます。
エコロジー構造はフルスタックのセキュリティを包括的に保証しており、Amazon Cloud Technology は AI セキュリティにも注力しています。IDC が最近発表した「2023 年中国パブリック クラウド ホスティング セキュリティ サービス能力レポート」において、Amazon Cloud Technology は、専門能力、脆弱性と脅威の検出、脅威インテリジェンスを含む 7 つの評価軸で最も完璧なスコアを獲得したベンダーの 1 つです。その中で、「エコシステム『施工』評価項目」において満点を獲得した唯一のメーカーです。
2023年のAmazon Cloud Technology re:Inforce Chinaカンファレンスで、Amazon CloudはTuya Intelligenceとの「共同セキュリティラボ」の設立も発表し、両社は機密コンピューティングとデータプライバシー、マターテクノロジーの協力とシステム構築、および生成AI in IoT分野などにおけるセキュリティ慣行を共同で構築、デロイト エンタープライズ コンサルティングと協力し、中国海外企業向けの対応法規制を解釈し、問題点を分析する「中国企業の海外展開への提案に関する白書2023」を発表海外企業のデータセキュリティを向上させます。
Gartner は、生成 AI を商業的に最も有望な人工知能テクノロジーの 1 つとしてランク付けしています。Gartner が発表した 2022 年の人工知能テクノロジーの成熟度曲線によると、生成 AI は 2 ～ 5 年以内に製品化の成熟段階に入ることが予想されており、大きな開発の可能性と応用スペースを備えています。予測によると、2025 年には大企業の外部メッセージの 30% が生成 AI によって生成され、2025 年には創薬と開発の 50% が生成 AI を使用し、2027 年には製造業者の 30% が改善のために生成 AI を使用すると予想されています。製品開発の効率化。
近い将来に目を向けると、生成 AI は企業における AI の実際の実装を加速し、産業の統合と変革を加速します。生成 AI がデジタルとリアルの統合に完全に浸透するにつれて、フルスタックのセキュリティ思考が企業のデジタル変革のリーダーとなり、企業がインテリジェントな開発を加速するための基盤となる必要があります。（文／寧川）