제너레이티브 AI의 물결 속에서 실제 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 충족하는 생성적 AI 서비스를 업계 사용자에게 제공하는 방법은 업계 디지털 혁신의 다음 초점입니다. "기업 혁신 가속화를 위한 Amazon 클라우드 기술 AIGC 가이드" 백서에서는 AIGC가 게임, 소매 전자 상거래, 금융, 미디어 엔터테인먼트 및 의료 건강과 같은 산업에서 일반적인 애플리케이션 시나리오를 가지고 있음을 지적합니다. AI 디지털 비즈니스의 개척자로서 AIGC는 차세대 디지털 비즈니스 모델의 새로운 장을 열 것으로 기대된다.
“현재 제너레이티브 AI는 기업 혁신의 모든 측면에 적용되어 지능형 고객 서비스를 통해 고객 경험을 최적화하고, 자동 코드 생성을 통해 기술팀 생산성을 향상하고, 텍스트 생성을 통해 창의적인 콘텐츠 생성을 가속화하고, 자동화된 문서 처리를 통해 전체 조직을 개선하고 있습니다. . 운영 효율성 등... 생성형 AI는 기업의 AI 구현을 진정으로 가속화할 수 있습니다.”
Dai Wen, Amazon Cloud Technology Greater China의 솔루션 아키텍처 부서 이사
Amazon Cloud Technology Greater China의 솔루션 아키텍처 부서 이사인 Dai Wen은 "2023 Amazon Cloud Technology re:Inforce China Station"에서 기술이 곳곳에 적용되고 비약적으로 발전하는 것을 본 것은 오랜만이라고 말했습니다. 그리고 동시에 모든 계층의 경계를 넘습니다. Dai Wen은 또한 직장에서 매우 흥미로운 현상을 발견했습니다. 즉, 비즈니스 부서에서 생성형 AI에 대한 수요가 점점 더 많아지고 있다는 것입니다. 생성형 AI는 기술 부서가 혁신을 위한 도구나 플랫폼일 뿐만 아니라 핵심 수단이 되었습니다. 기업의 경쟁력 강화를 위해 이는 다양한 산업의 지능적 발전을 크게 가속화하고 산업 게임 규칙을 변경할 수 있는 기회의 출현을 촉진할 것입니다.
동시에 비즈니스 부서의 수요가 너무 강해 현재 기업 기술 부서에 전례 없는 어려움을 안겨주는 것은 바로 생성적 AI 애플리케이션 시나리오의 폭발적인 증가 때문입니다. 대규모 언어 모델과 AIGC의 보안 위협은 예측이 아니라 현재 일어나고 있는 사실입니다. 데이터 유출을 예로 들면, 얼마 전 인터넷에 나온 뉴스에 따르면, 한 대형 다국적 기업이 대규모 언어 모델을 기반으로 한 공개 채팅 애플리케이션 서비스를 채택한 후 20일 이내에 3건의 데이터 유출 사고가 발생했습니다. 제품 수율, 코드 유출 및 회의 내용 유출. 추가 심층 분석을 통해 이러한 유출은 액세스 제어의 결함을 나타냅니다.
AIGC 보안 문제에 직면한 기업은 어떻게 해야 할까요? Amazon Cloud Technology는 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 데 있어 보안이 피할 수 없는 문제라고 믿습니다. 기업은 구축 초기부터 특히 급속한 발전 단계에서 보안을 기업 AI 전략의 핵심 부분으로 삼아야 합니다. 구체적으로 어떻게 해야 합니까? Amazon Cloud Technology에서는 사용자 경험이 뛰어나고 안전하며 안전한 AI 및 생성 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 애플리케이션, 모델, 데이터, 프레임워크, 인프라 등을 포함한 풀 스택 기술 관점에서 규정 준수 시스템을 검토하고 구축할 것을 권장합니다. 준수.
현재 Amazon Cloud Technology는 인공 지능 서비스부터 대형 모델 및 기계 학습에 이르기까지 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 풍부한 제품 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 예를 들어, Amazon Cloud Technology는 AIGC 측면에서 고객이 간단한 API 호출을 통해 애플리케이션에 이미지 인식, 예측 및 지능형 검색과 같은 AI 기능을 추가할 수 있도록 하는 수많은 AI 서비스를 출시했습니다. 기본 모델 기능에 액세스하고, 추론 및 훈련을 위한 인프라를 제공하고, 모든 개발자를 위한 코딩 효율성을 개선하고, 비즈니스에서 AIGC를 보다 간단하고 쉽게 사용하세요. 완전관리형 원스톱 기계 학습 플랫폼인 Amazon SageMaker는 모든 개발자를 위해 구축되었습니다. 최대한의 편의성을 제공하기 위해 모델을 훈련하고 배포합니다.
Amazon Cloud Technology는 "역 작업 방식"이라는 제품 및 서비스 개발 개념을 고수합니다. 즉, 서비스의 95% 이상이 지속적으로 고객 요구에 귀를 기울임으로써 생성됩니다. 현재까지 Amazon Cloud Technology는 모든 규모, 모든 산업 분야의 100,000명 이상의 고객이 기계 학습을 사용하여 혁신하도록 도왔습니다. Amazon Cloud Technology가 새로운 AI 분야의 보안 솔루션을 최초로 파악할 수 있는 것은 바로 대규모 AI 고객 이점 때문입니다.
AIGC 액세스 제어를 예로 들면 Amazon Cloud Technology의 액세스 제어 서비스인 Amazon Identity and Access Management(Amazon IAM)는 출시 이후 12년 동안 계속해서 고객의 요구에 귀를 기울이고 반복적인 최적화를 수행하고 있습니다. 복잡한 기업 환경에서 액세스 제어를 쉽게 설정, 확인 및 시행할 수 있습니다. 대형 모델의 경우 Amazon Cloud Technology는 Amazon Bedrock과 다양한 생성 AI 서비스 및 기능을 몇 달 전에 출시했습니다. Amazon KMS, Amazon IAM 등은 Amazon Bedrock 등과 완벽하게 통합될 수 있습니다. 통합 후 암호화, 권한이 모든 것을 제어합니다. 행동 로그.
Amazon Cloud Technology는 더 많은 기업이 생성 AI의 잠재력을 완전히 발휘할 수 있도록 일련의 기술, 서비스 및 도구를 제공할 뿐만 아니라 데이터를 다루는 다양한 생성 AI 도구를 포함하여 보안 규정 준수가 모든 비즈니스 수행의 기반이 되도록 보장합니다. , 모델 및 애플리케이션 측면. 동시에 Amazon Cloud Technology는 보안 및 규정 준수 서비스에 AI 및 생성 AI 기술을 적용하여 복잡한 보안 위협에 대응하고 보다 지능적인 보안 및 규정 준수 서비스를 통해 규정 준수 효율성을 향상시킵니다.
Amazon Cloud Technology는 자체 경험을 활용하여 소프트웨어 개발의 전체 수명 주기에 AI 보호를 적용하여 개발을 보다 편리하고 안전하게 만듭니다. 예를 들어 Amazon Cloud Technology는 최근 두 가지 AI 개발 보안 기능을 출시했습니다. Amazon Cloud Technology에서 출시한 Amazon CodeWhisperer입니다. AI 프로그래밍 어시스턴트는 내장된 기본 모델을 활용해 개발자의 지시에 따라 실시간으로 코드 제안을 생성할 수 있다. 이 서비스에는 개발자가 감지하기 어려운 취약점을 찾아 개선 제안을 할 수 있도록 코드 보안 스캐닝 기능이 내장되어 있다. ; Amazon CodeGuru 보안은 코드를 스캔하여 호출 패키지 취약점 및 기타 코드 로직 취약점을 찾는 동시에 CICD 프로세스에서 인공 지능 및 기계 학습을 통해 오탐률을 자동으로 줄일 수 있습니다. , API 설계를 기반으로 개발 워크플로에 쉽게 통합될 수 있으며 중앙 집중화 및 우수한 확장성을 달성할 수 있습니다.
생태적 구축은 풀스택 보안을 포괄적으로 보장하며, Amazon Cloud Technology도 AI 보안에 중점을 두고 있습니다. IDC가 최근 발표한 '2023년 중국 퍼블릭 클라우드 호스팅 보안 서비스 역량 보고서'에서 아마존 클라우드 테크놀로지는 전문가 역량, 취약성 및 위협 탐지, 위협 인텔리전스 등 7개 평가 항목에서 가장 만점을 받은 업체 중 하나로 꼽혔다. 이들 중 '생태계 구축' 평가 항목에서 만점을 받은 제조사는 유일하다.
2023 Amazon Cloud Technology re:Inforce China 컨퍼런스에서 Amazon Cloud는 Tuya Intelligence와 함께 "공동 보안 연구소" 설립을 발표했습니다. 두 당사자는 기밀 컴퓨팅 및 데이터 개인 정보 보호, Matter 기술 협력 및 시스템 구축을 위해 노력할 것입니다. IoT 분야의 보안 관행 등 측면에서 공동 창출을 수행하고, 딜로이트 엔터프라이즈 컨설팅과 협력하여 해외 중국인에 대한 해당 법률 및 규정을 해석하는 "2023년 중국 기업의 해외 진출 제안에 관한 백서"를 발표합니다. 기업이 직면한 문제와 과제를 분석하고 솔루션을 제안합니다. 해외 기업의 데이터 보안 강화 전략
Gartner는 생성 AI를 가장 상업적으로 유망한 인공 지능 기술 중 하나로 꼽았습니다. Gartner가 발표한 2022년 인공지능 기술 성숙도 곡선에 따르면 생성 AI는 엄청난 개발 잠재력과 적용 공간을 갖춘 2~5년 내에 생산 성숙 단계에 진입할 것으로 예상됩니다. 예측에 따르면 2025년에는 대규모 조직의 외부 메시지 중 30%가 생성적 AI에 의해 생성될 것이며, 2027년에는 신약 발견 및 개발의 50%가 생성적 AI를 사용하여 개선할 것입니다. 제품 개발 효율성.
가까운 미래를 내다보면 생성 AI가 기업에서 AI의 실제 구현을 가속화하고 산업 통합과 혁신을 가속화하고 있습니다. 생성적 AI가 디지털-실제 통합에 완전히 침투함에 따라 풀스택 보안 사고는 기업 디지털 혁신의 리더이자 기업이 지능형 개발을 가속화할 수 있는 기반이 되어야 합니다. (문자/닝촨)
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