Google Cloud 以生成式 AI 幫助開發者、企業和政府解鎖更多應用價值

生成式 AI 即將引領一波全新的多模式互動體驗浪潮，改變我們與資訊、品牌和彼此之間的互動方式。借助幾十年來 Google 在 AI 領域的研究、創新和投資，Google Cloud 為企業和政府提供了利用簡單自然語言提示，生成文字、圖像、程式碼、影片、音訊等的能力。

要發揮這項技術的潛力，就需要每個開發者、企業和政府都能使用它。迄今為止，組織要使用生成式 AI 十分困難，有時這項技術容易產生不正確的訊息，可能會破壞信任，更別說客製化它。十年前，隨著企業和開發者獲得適用於新形式、界面和互動的安全、穩定且強大的工具，行動生態系統蓬勃發展；而同樣地，要讓生成式 AI 茁壯成長，組織需要新一代的工具，讓建立生成式 AI 應用程式（gen apps）變得簡單。

為了滿足這些需求，Google Cloud 將推出一系列融入我們產品中的生成式 AI 產品，使開發者能夠在企業級安全性、保障和隱私方面放心地建立應用程式。這個旅程從今天開始，推出了兩項新技術：

1. 在 Vertex AI 中加入生成式 AI 支援，讓資料科學團隊能夠使用來自 Google 和其他公司的基礎模型（foundation models），讓他們在用於自家機器學習模型和 MLOps 的平台上建立和客製化這些模型。

2. 生成式 AI 應用程式建立器（Generative AI App Builder）讓開發者快速推出包括機器人、聊天界面、自定義搜索引擎、數位助手等新體驗。開發者可以使用 API 訪問 Google 的基礎模型，並使用開箱即用的範本在幾分鐘或幾小時內快速創建 gen apps。

在這些產品中，Google Cloud 確保組織對其資料的使用方式具有完全的控制權。國際資料公司 (IDC) 全球人工智能 (AI) 和自動化研究副總裁 Ritu Jyoti 表示：「Google Cloud 通過推出 Vertex AI 中的生成式 AI 支援和生成式 AI 應用程式建立器，將幾十年的 AI 研究、創新和投資帶給全球。通過這樣做，Google Cloud 有望讓全新一代的建設者、創新者、開發者和實幹者以新穎的方式利用 AI 的力量。Google Cloud 致力於賦予團隊、改變行業，真正讓世界變得更美好的願景令人振奮。使他們與眾不同的是，他們在深入的責任感基礎上，以富有創意且大膽的方式行事。」

使用 Vertex AI 建立、調整和部署基礎模型

Vertex AI，Google Cloud 的機器學習平台，用於訓練和部署機器學習模型以及 AI 應用程式，正在迎來其最大的升級。在 Vertex AI 中加入生成式 AI 支援，為資料科學團隊提供最簡單的方式，充分利用基礎模型，如 PaLM，同時為他們提供最多的選擇和控制權，包括以下能力：

• 選擇要解決的用例：開發人員現在可以輕鬆訪問 Vertex AI 上的 PaLM API，立即解決內容生成、聊天、摘要、分類等用例。
• 選擇 Google 最新的基礎模型：選擇將包括 Google Research 和 DeepMind 所開發的模型，並支援各種資料格式，包括文字、圖像、影片、程式碼和音訊。
• 選擇各種模型：隨著時間的推移，Vertex AI 將支援開源和第三方模型。Vertex AI 提供最多樣化的模型類型和大小，讓客戶能靈活選擇最適合其業務需求的資源。
• 選擇如何調整、自訂和優化提示：使用業務資料提高基礎模型輸出的相關性，同時維持對成本的控制，確保資料主權和隱私。
• 選擇如何與模型互動：無論是通過筆記本、API 或互動提示，各種工具讓開發人員、資料科學家和資料工程師都能夠共同構建生成式應用程式和自訂模型。

CNA Insurance 的 SVP，全球首席資料與分析官 Santosh Bardwaj 表示：「自 Vertex AI 推出以來，它已經幫助改變了 CNA 擴展 AI 應用的方式，更好地管理生產中的機器學習模型。有了 Vertex AI 中的生成式 AI 支援，CNA 現在可以根據客戶和同事的獨特業務需求，量身打造最佳解決方案。」

在數小時內使用生成式 AI「App Builder」建立應用程式

企業和政府也希望通過新的 AI 技術，讓客戶、合作夥伴和員工之間的互動更加有效並且有用。為了實現這一目標，Google 推出了全新的生成式 AI 應用程式建構器 (Generative AI App Builder)，這是開發人員快速開始創建機器人、聊天應用程式、數位助手、自訂搜尋引擎等生成式應用程式 (gen apps) 的最佳途徑，而且所需的技術專業知識有限。這讓開發人員可以：

• 在幾分鐘或幾個小時內建立應用程式，而不是花費幾週甚至幾年：開發人員可以通過直接訪問基礎模型 API 和主要用例的現成模板（例如搜尋、支援、產品推薦和發現以及媒體創作）快速上手。此外，預先建立的連接器讓開發人員可以將他們的資料與基礎模型的智慧整合在一起，同時保持資料的私密性。
• 結合組織資料和資訊檢索技術，以提供相關答案：組織現在可以建構應用程式，推斷出用戶問題的意圖，將專有資料與基礎模型的相關資訊一起呈現，並提供所需的引用和註釋，同時確保資料隔離和主權。
• 不僅僅是文字搜尋和回應：顧客在互動時可以輸入文字、語音、點擊以及提交圖片，而機器人、助手和其他生成式應用程式則可以回應文字、語音和媒體。
• 將自然對話與結構化流程相結合：有了細緻的控制，開發人員現在可以將基礎模型的輸出與逐步的對話編排相結合，引導顧客得到正確的答案，無論互動持續多久。
• 不僅僅是提供資訊，還可以進行交易：數位助手和機器人不僅可以提供內容，還可以連接到購買和配置系統，並在需要時將語音客服轉為真人客服。

「由於語音助手在日常生活中越來越受歡迎，消費者對準確且一致的語音互動有著越來越高的期望。Google Cloud 的行業領先 AI 語音服務已經為豐田和雷克薩斯的客戶提供了高品質的語音服務，」豐田 Connected 北美區域的 CEO 兼總裁 Steve Basra 表示。「通過這些最新的生成式 AI 公告，我們很高興能夠擴展我們的合作夥伴關係，探索基礎語言模型如何進一步實現我們為駕駛者帶來最佳和最具創新性的車載體驗的願景。」

「感謝 Google Cloud 的 AI 能力，他們一直是我們在推動疾病診斷和治療方面的重要戰略夥伴，以改善人們和社區的健康狀況，」美國梅奧診所 CIO Christopher Ross 表示。「生成式 AI 驅動的搜尋有潛力幫助臨床醫生找到、理解和解釋資訊，同時確保資料的私密性和安全性。我們期待繼續共同創新，為臨床醫生和員工提供解決方案，以減輕資訊超載和提高運營能效。」

「Google Cloud 的領先 AI 技術使 STARZ 的客戶能夠發現更多領域相關內容，提高他們與所提供內容的互動以及完成內容的可能性」STARZ 直面消費者業務部門 EVP Robin Chacko 表示。「我們對生成式 AI 驅動的搜尋功能感到振奮，它將幫助用戶更容易、更快速地找到最相關的內容。」

生成式 AI 構建模組如何為企業帶來新價值？

讓我們來看幾個組織如何利用 Google Cloud 解鎖生成式 AI（Generative AI）能力的例子：

• 自動化內容生成：生成式 AI 可以幫助我們進行腦力激盪、撰寫文案、生成媒體素材，也就是說電子郵件、行銷訊息和創意素材可以在幾秒鐘內產生原型，並在幾分鐘或幾小時內完成審查，而不是幾週或幾個月。各種組織的行銷和創意團隊正尋求利用這項技術來擴充目前的工作流程，瞬間為活動、計畫、廣告等帶來更多選擇、更多風格和更高的創意。
• 針對幾乎所有任務的 AI 體驗和助手：由於生成式 AI 讓企業和政府能夠將大量、複雜的資料轉化為摘要、互動式多媒體體驗和人類的對話，我們看到許多客戶有興趣利用這項技術，不僅用於面向客戶的體驗，如品牌或產品問答，還用於更複雜的資料科學場景。例如，生成式應用程式（gen apps），如數位助手，可以幫助資料分析師和業務使用者提升技能，生成 SQL 查詢，透過自然語言查詢探索資料等。
• 搜尋並理解跨足多個來源的大型內部資料集：我們的許多銀行客戶分析各種內部和外部資料來源，以獲得對市場的全面了解。他們正在研究如何使用這項技術，確保員工在這些來源之間搜尋信息時，能夠獲得相關結果，對大型文件進行準確摘要，提供用於縮小查詢範圍的工具，以及引用和出處，以便員工可以信任輸出並在需要時深入挖掘。
• 為啟動生成式應用程式創業浪潮提供基礎：Vertex AI 為使用生成式 AI 的開發提供了平等的競爭環境。通過為基礎模型提供 API 存取，同時降低這些技術通常需要的龐大且令人望而卻步的資料需求，Vertex AI 將賦予各種創建者和創新者，包括資料科學家和自學成才的開發人員，共同創建下一代創業公司的能力。

Google Cloud 對於資料隱私、AI 發展的承諾

當 Google Cloud 將新的 AI 進步帶給我們的產品時，不僅提供變革性的能力，同時確保為組織、用戶和社會提供適當的保護。以下是 Google 的最新公告：

• 透明性和可解釋性：Vertex AI 和 Generative AI App Builder 都包含用於檢查、理解和修改模型行為的工具。
• 資料隱私和主權：無論企業是在 Vertex AI 中訓練模型，還是在 Generative AI App Builder 上構建客戶服務體驗，私人資料都保持私密，不會用於更廣泛的基礎模型訓練語料庫。組織始終可以控制資料存儲的位置以及如何或是否使用資料，使他們可以在遵守各種法規和資料主權法律的同時，安全地追求資料豐富的用例。
• 事實性和新鮮度：Generative AI App Builder 使用資訊檢索演算法，在提供最相關資訊的同時提供正確的來源和歸屬。
• 概率模型與確定性工作流控制：組織希望將生成 AI 的互動和概率特性與受控、確定和可靠的結果相結合。
• 適應不同需求的選擇：為了滿足組織不同的需求，我們的平台被設計成具有彈性，包括資料和模型血統功能、整合式安全和身份管理服務、支持第三方模型、模型和成本的選擇和透明度、整合式的帳單和授權支持，以及支持多種語言。

德意志銀行首席創新官 Gil Perez 表示：「Google Cloud 一直是德意志銀行的戰略合作夥伴，與我們合作提高運營效率，重新塑造我們為客戶設計和提供產品的方式。我們非常欣賞他們對負責任 AI 的方法，並期待與他們在生成 AI 方面的進步共同創新，以建立在迄今為止在提高開發者生產力、促進創新和提高員工保留方面的成功基礎上。」

本文編譯自 Google Cloud Blog

譯者：Nelson Su, Cloud Architect Team／協助客戶進行資料管理與備援，協助調查產品使用細節