生成式AI在企业中的应用前景广阔，但其带来的隐私、安全和伦理问题不容忽视。企业在追求AI技术带来巨大商业价值的同时，必须严格遵守数据治理和伦理规范，确保技术的应用不会对社会和环境产生负面影响。这不仅是企业的社会责任，更是其长期可持续发展的关键。

下面分享一份来自中国开源软件(OSS)推进联盟与国际商业机器(中国)有限公司提供的报告：《可信赖的企业级生成式人工智能白皮书》详细探讨了生成式人工智能（Generative AI）在企业中的应用现状、前景和挑战。报告指出，生成式AI技术正在以迅速的速度和规模重塑企业的生产力，成为推动经济转型和社会进步的重要动力。白皮书强调了可解释性AI的重要性，探讨了技术、治理和实施方法，并通过具体案例展示了生成式AI在汽车、金融等行业的成功应用。

# 01 报告摘要

生成式AI的定义与演进

• 生成式AI通过学习数据分布模式和规律，生成高质量的文本、图像、音频和视频。与传统的判别式AI不同，生成式AI具有更大的灵活性和创造力，能够模拟人类的想象力和创造力。
• 生成式AI经历了三波浪潮：2010-2015年的小型模型发展、2015-2017年的模型规模竞赛、2017年后的基础模型发展。每一波浪潮都推动了AI技术的不断进步和应用领域的扩展。

企业应用生成式AI的机遇与挑战

• 生成式AI在推动企业业务流程优化、提升生产力和改善客户体验方面具有显著的商业价值。预计到2030年，生成式AI将带来高达16万亿美元的巨大价值。
• 企业在应用生成式AI时面临技术和非技术挑战，包括隐私安全性、数据可得性、模型泛化性和伦理问题。为了应对这些挑战，企业需要建立稳健的数据治理实践和负责任的AI伦理体系。

企业级生成式AI的参考架构

• 企业级生成式AI的技术要素包括模型平台和服务、数据平台和服务、基础支撑平台和企业级应用。这些要素共同构建了一个完整的技术链条，支持生成式AI在企业中的实际应用。
• 数据平台和服务层面强调湖仓一体的架构，开源开放的数据管理技术生态，加速企业创新，快速适应市场变化。

# 02 报告节选

# 03 报告参考

《可信赖的企业级生成式人工智能白皮书》

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