写在前面：未来只有一种企业，就是AI企业！——陈志刚
该白皮书由中国开源软件推进联盟和IBM共同编写，白皮书聚焦于生成式人工智能的发展现状、应用场景、风险挑战以及未来趋势，为企业提供了全面的指导和建议。
现就该白皮书的主要内容进行分享解读。
一、生成式人工智能的定义与演进
1. 定义：生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术，它通过学习数据的分布模式和规律，生成与训练数据相似但不完全相同的新数据。
2. 演进：生成式人工智能经历了从简单到复杂、从单一到多元的发展过程。早期的生成式人工智能模型主要基于规则和模板，生成的内容较为简单和刻板。随着深度学习技术的发展，生成式人工智能模型逐渐变得更加复杂和灵活，能够生成更加真实和自然的内容。
二、生成式人工智能的风险及全球立法、治理概况
1. 风险：生成式人工智能可能会带来一些风险，如数据隐私泄露、生成内容的准确性和可靠性问题、对就业和社会结构的影响等。
2. 立法和治理概况：全球各国正在加强对生成式人工智能的立法和治理，以规范其发展和应用。一些国家已经出台了相关的法律法规，如欧盟的《人工智能法案》、美国的《人工智能问责法案》等。
三、企业应用人工智能的机遇与挑战
1. 机遇：生成式人工智能可以为企业带来很多机遇，如提高生产效率、降低成本、提升客户体验、创新产品和服务等。
2. 挑战：企业在应用生成式人工智能时也面临一些挑战，如数据质量和隐私问题、模型的准确性和可靠性问题、人才短缺问题、法律法规和伦理道德问题等。
四、企业级生成式人工智能的技术、产品与解决方案
1. 技术：企业级生成式人工智能涉及到多种技术，如自然语言处理、机器学习、深度学习、计算机视觉等。
2. 产品和解决方案：目前市场上已经有很多企业级生成式人工智能的产品和解决方案，如IBM的Watsonx.ai、Microsoft的Azure Cognitive Services、Google的Cloud AI等。
五、生成式人工智能治理
1. 治理框架：生成式人工智能治理需要建立一个全面的治理框架，包括法律法规、伦理道德、技术标准、评估机制等。
2. 融入AI全生命周期：治理需要融入到AI的全生命周期中，从数据收集、模型训练、模型评估、模型部署到模型更新和退役。
3. 生成式人工智能模型治理技术：包括模型评估、模型解释、模型监控、模型更新等技术。
4. 生成式人工智能模型治理工具：包括AIX360、AI Fairness 360、AI Privacy 360等工具。
5. 生成式人工智能数据治理：包括数据质量管理、数据隐私保护、数据安全管理等。
6. 生成式人工智能在基础支撑平台治理的新趋势：包括可观测性技术、可持续计算、云原生技术等。
7. 生成式人工智能治理的指标矩阵：包括可解释性指标、公平性指标、健壮性指标、隐私性指标、透明性指标等。
8. 生成式人工智能治理的小结与展望：治理需要不断地进行优化和改进，以适应不断变化的技术和社会环境。
六、企业级生成式人工智能的规划与实施方法
1. 规划：企业需要制定一个全面的规划，包括战略目标、应用场景、技术路线、数据管理、人才培养等。
2. 实施方法：企业可以采用敏捷开发、迭代式开发等方法，逐步推进生成式人工智能的应用。
表：企业级生成式人工智能的规划与实施方法包括以下7个步骤：
了解现状
评估企业及所处行业当前数字化成熟度，预估法规、客户、竞争对手和核心市场在人工智能领域的发展变化，结合企业未来战略设定相关人工智能应用方向。
制定目标
确定变革的关键驱动因素，将人工智能纳入企业技术架构和业务结构，制定与现有企业战略叠加的人工智能目标，如降低生产成本、减少人力、增加收入、创新产品和服务等。
规划路径
根据业务发展需求制定人工智能应用计划列表，运行测序活动以创建有序计划的初步视图。确定测试/迭代排序的时间表和相关高级资源要求。
确定方案
对业务场景分析，业务部门与数字化部门一起对每一个应用场景进行分析与拆解，确定每个业务应用具体采用的人工智能相关技术以及方案。为所需的投资、回报、资源创建总体业务评估。
统筹协同
根据不同业务应用场景对于人工智能技术的不同需要，分析各项技术间的协同性，并根据需求与能力匹配程度制定不同的技术实施策略。将关联度更强，技术、数据训练集、甚至方案复用性高的技术进行整合，实现基础设施层，服务组件层，生态应用层的有效整合。
执行管理
制定详细的执行计划，包括人力资源、时间、资金等。在基础设施层，服务组件层，生态应用层三个技术层面对战略核心进行确定，从中短长期确定哪些需要企业自建，招聘相应团队，哪些进行外包或合作，寻找最合适的技术伙伴。确保建立有效的人工智能管理体系，包括清晰的角色，流程，指标，质量管控过程。实现团队敏捷执行项目，与生态各方建立良好的长期合作关系，持续管控人工智能相关风险。
持续优化
定期结合审核每个项目的建设效果以及商业价值，结合外部行业在各个业务领域人工智能的最佳实践，以及市场的最新人工智能技术发展，对内部的人工智能应用和管理进行优化迭代，确保企业内的人工智能应用与时俱进。
七、企业在制定合理、全面、可实施的人工智能战略时重点考虑要素
1. 根据企业自身现状，竞争优势以及未来战略规划设定总体人工智能应用的目标，成功衡量指标，制定相关规划以满足未来发展需求。
2. 衡量人工智能对业务的影响，深入分析和流程优化，评估商业价值，在主动采纳新技术与商业价值之间获取平衡。
3. 无论自建还是与合作伙伴合作，需要考虑评估并采取措施规避主要人工智能风险，包括算力可用性，数据准确性，模型泛化性，模型解释性，隐私安全性，模型适配性，模型高效性，社会伦理性，社会环保性。
4. 确保实施的敏捷性和持续优化，让企业既可短期内获得阶段性商业收益、增强组织的信心和支持，又可以根据实施情况即使调整相应规划以更好适应业务需求和内外部变化。
5.建立有效的团队，一支由业务、技术（人工智能、数据）、风险管理、战略、法务等多领域人才组成的团队对于组织人工智能的发展至关重要。
八、企业应用生成式人工智能的参考案例与实施价值
1. IBM案例：IBM通过与客户合作，应用生成式人工智能技术，为客户提供了智能客服、智能文档处理、智能推荐等解决方案，帮助客户提高了效率和竞争力。
2. 其他案例：其他企业也在不同领域应用了生成式人工智能技术，如医疗、金融、教育等，取得了一定的成效。
九、企业级生成式人工智能的未来展望
1. 技术发展趋势：生成式人工智能技术将不断发展和创新，如模型的规模和性能将不断提升、多模态融合将成为趋势、模型的可解释性将得到提高等。
2. 应用场景拓展：生成式人工智能将在更多领域得到应用，如智能制造、智能交通、智能医疗、智能教育等。
3. 挑战与对策：生成式人工智能的发展也将面临一些挑战，如数据隐私保护、模型的安全性和可靠性、人才短缺等，需要采取相应的对策。
总之，生成式人工智能是一种具有巨大潜力的人工智能技术，可以为企业带来很多机遇，但也需要企业在应用时注意风险和挑战，制定合理的规划和实施方法，加强治理和监管，以确保其安全、可靠、可持续地发展。
