通过 AWS Cloud Adoption Framework 加速 AI 创新
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介绍
云采纳对希望利用 人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和 生成式 AI (GenAI) 的组织至关重要。但在云端扩展 AI 并不仅仅是启动服务器——它需要策略、治理以及在人、流程和技术之间的协同一致。
AWS 云采纳框架 (CAF) 提供了一种结构化的方法来引导这一旅程，确保组织能够以安全、可扩展且与业务目标相匹配的方式采用 AI 和 ML。
什么是 AI？
- 人工智能（AI）：该领域专注于创建能够执行传统上需要人类智能的任务的机器——理解语言、感知图像、做出决策和解决问题。许多 AI 系统生成概率性结果——具有高度确定性的预测或决策——帮助自动化或增强基于知识的工作。
- 机器学习（ML）：AI 的一个子集，使计算机能够从数据中学习，而不是被显式编程。ML 模型从示例中概括，因而在广泛的应用中具有通用性。
- 深度学习：ML 的一个专门分支，使用多层神经网络来分析复杂、通常是非结构化的数据（例如图像、文本）。它推动了图像识别、语音处理和自然语言理解方面的突破。
- 生成式 AI：AI 研究的前沿，使机器能够创建新内容——文本、图像、音乐——模仿人类的推理和创造力。计算、数据和算法的进步使生成式 AI 变得实用，开启了在娱乐、艺术、研究等领域的应用。
AI 采纳之旅
采用像 AI 这样的变革性技术是一个漫长且不断演进的旅程。虽然每个组织的路径各不相同，但从数千个成功的 AI 采纳者中已经出现了共性的模式。为帮助降低此旅程的风险，**AWS 云采纳框架 for AI（CAF‑AI）**提供了指导和最佳实践。
四个关键要素
- 结果（Outcome） – 确定您希望实现的业务结果，并从这些结果倒推。
- AI 飞轮（AI Flywheel） – 高质量的数据为 AI 模型提供燃料，模型生成的预测提升业务结果，进而产生更有价值的数据，形成自我强化的循环。
- 数据策略（Data Strategy） – 强大的数据管理让 AI 飞轮持续运转。
- 基础能力（Foundational Capabilities） – 决定 AI 采纳成败的核心能力。
四个迭代阶段
| 阶段 | 描述 |
|---|---|
| 设想（Envision） | 确定与业务目标相匹配的 AI 机会，绘制所需数据图谱，并与关键利益相关者沟通。 |
| 对齐（Align） | 建立跨职能对齐，解决依赖关系，确保组织具备 AI 采纳的准备度。 |
| 启动（Launch） | 交付试点项目或概念验证，以展示价值、从结果中学习并优化策略。 |
| 规模化（Scale） | 将成功的试点在全组织范围内推广，最大化技术和业务影响。 |
提示： 避免一次性尝试做所有事情。将长期愿景与务实、可衡量的步骤相结合，以逐步提升能力、改善准备度并交付持续的业务价值。渐进式的进展会让组织更接近实现 AI 转型目标。
AWS Cloud Adoption Framework for AI (CAF‑AI)
CAF‑AI 为组织在 AI 旅程的起步或深化阶段提供结构化指南。它帮助团队：
- 制定中长期策略。
- 对齐利益相关者。
- 超越孤立的概念验证，实现全企业范围的采用。
CAF‑AI 可通过不同方式使用：
- 针对性聚焦： 通过专注于特定章节来培养特定技能。
- 完整框架评估： 评估组织成熟度，优先考虑近期改进，并绘制全面路线图。
CAF‑AI 基于 AWS Cloud Adoption Framework (AWS CAF) 的相同基础能力，扩展并调整这些能力以满足 AI 采用的独特需求，同时引入 AI 成功所必需的新能力。
Source: …
AWS CAF 视角（应用于 AI/ML）
AWS CAF 将云采用划分为六个视角。将其应用于 AI/ML 时，每个视角帮助组织避免常见的陷阱，如技能缺口、实验失控和模型治理不足。
1. 业务视角
- 为 AI 项目定义业务成果（例如，预测分析、智能自动化、个性化推荐）。
- 根据 ROI 和可行性对 AI 项目进行优先级排序。
- 为 AI 采用建立关键绩效指标（KPI），如模型准确率、部署时间和业务影响。
2. 人员视角
- 通过 Python、TensorFlow、PyTorch 和 AWS AI 服务的培训，构建 AI/ML 能力。
- 为团队提供生成式 AI 工具（例如 Amazon Bedrock、SageMaker JumpStart）。
- 在保持负责任的 AI 实践的同时，营造实验和创新的文化。
3. 治理视角
- 实施 AI 治理框架：模型版本管理、数据血缘和偏差缓解。
- 确保伦理 AI 实践并遵守法规（例如 GDPR、HIPAA）。
4. 平台视角
- 使用 SageMaker、Data Pipeline 以及托管数据湖（S3 + Lake Formation）等 AWS 服务构建可扩展的 AI/ML 基础设施。
- 标准化环境以实现可重复性和协作。
5. 安全视角
- 通过加密、IAM 策略和私有端点保护敏感数据。
- 防止对 ML 流水线和生成式 AI 端点的滥用。
- 监控模型访问、漂移和漏洞。
6. 运维视角
- 监控模型性能、延迟和成本。
- 实施自动化再训练流水线以及模型的持续集成/持续部署（CI/CD）。
- 为模型故障或安全事件建立事件响应流程。
底线： 通过在这六个视角上运用 AWS CAF‑AI 框架，组织能够系统化地规划、执行和扩展 AI 项目——将实验性试点转化为企业范围内、驱动价值的解决方案。