生成式 AI 是所有问题的答案吗？

零售商常说的一句话是：“我知道生成式人工智能（人工智能）将影响我们的行业，但我不确定该在哪里下注。”很明显，这项技术具有广泛的能力和潜力，但是零售商应该在哪里投资呢？当然，每个零售商的答案会有所不同，因为每种情况都是独一无二的，但以下是一些启发一些想法的建议。

零售商询问的有关生成人工智能的问题

目前，人们围绕生成式人工智能大肆宣传，因此，人们的期望被夸大了。例如，我们听到零售商问：“生成式人工智能会取代我所有的机器学习 [ML] 解决方案吗？”

简短的答案是，可能不是。

下图用一个简单的老派比喻说明了我对生成式人工智能与机器学习的看法。

生成式 AI 具有创造力，就像机器学习具有预测性一样

当然，生成式人工智能也可以预测事物，但不一定比机器学习解决方案更好。经常出现的两种现实情况是，是使用现有的预测和个性化机器学习模型，还是使用生成式 AI 转向解决方案。人们可以使用现成的大型语言模型 (LLM)，然后进行微调以进行预测或个性化。但是，这很可能是一个昂贵的选择，其结果可能不会比使用机器学习好。

这就是像 Amazon Bedrock 代理这样的 “代理” 可以帮助创建多步骤解决方案的地方。Amazon Bedrock 让建筑商可以访问基础模型库以及各种功能，因此他们可以在创建聊天机器人、总结文本、撰写文章等时降低升力。人们可能会使用现有的个性化模型（例如 Amazon Personalize）来确定产品推荐 ，然后将其传递给法学硕士，由其撰写一封包含这些内容的引人入胜的电子邮件，供客户使用。

机器学习擅长从海量数据中寻找模式和区分规则，然后使用这些数据进行预测。典型的用例是需求预测、图像（甚至面部）识别和欺诈检测。在反复地 “看到” 模式之后，它可以确定地做出预测。由于它不那么具有 “创造性”，因此结果更加透明和易于理解。

我们还会听到诸如 “我能否使用生成式 AI 减少劳动力？”可以将生成式人工智能视为处理许多事情的更好工具，可以提高效率，但不应完全依赖它。如果你有 10 位编辑人员创建产品内容，那么生成式 AI 可能会减少这个数字（允许他们做其他事情），但它永远无法完全取代他们。

因此，总而言之，生成式 AI 和 ML 解决方案都将在您的零售企业中发挥作用。这使我们问，生成式人工智能的最佳零售用例是什么？

生成式 AI 用例

我最喜欢寻找生成式 AI 用例的思想实验是思考一千名实习生免费工作能做什么。你不会雇用一群编辑来给你的客户写个性化的电子邮件，但你可以指派一千名免费实习生来完成这项任务。“千” 代表规模，“免费” 意味着低成本，“实习生” 很聪明但不是专家，这是生成式人工智能用例的好衡量标准。

如果有一千名免费实习生，你能做什么？

以下是这些 “实习生” 的其他工作：

• 为网站撰写更好的产品描述
• 从所有产品评论中收集趋势
• 汇总销售报告
• 在线回答客户的问题
• 根据搜索词提出产品推荐

看待用例格局的一种方法是考虑零售业的三个主要组成部分： 员工、产品 和 客户 ，如下图 所示。

用于零售用例细分的生成式 AI

生成式人工智能可用于设计更好的产品，然后推销这些产品。在网站上拍摄和描述产品需要花费大量时间，正如我们从Cont entStack 、A I21 Labs 、 Anthropic 、Amp lienc e等亚马逊云科技合作伙伴那里看到的那样 ，这种情况可以自动完成。

通过最大限度地减少死记硬背的任务来尽可能提高员工的工作效率，使零售商能够将资源重新部署到影响力更高的活动上。例如，跨国运动品牌 阿迪达斯 使用 亚马逊 Bedrock 来构建知识管理解决方案。

阿迪达斯企业架构副总裁丹尼尔·艾希滕表示：“使用Bedrock，我们开发了一种生成式人工智能解决方案，使阿迪达斯工程师社区能够通过单一对话界面从我们的知识库中查找信息和答案，涵盖从入门到高度技术性问题的所有内容。”

Amazon Bedrock 最重要的功能之一是自定义模型非常容易。客户只需将 Amazon Bedrock 指向 Amazon Simple Storage Ser vice (Amazon S3) 中几个带标签的示例，该服务就可以针对特定任务微调模型，而无需注释大量数据（只需要 20 个示例就足够了）。

想象一下，一位内容营销经理在一家领先的时装零售商工作，需要为即将推出的全新手袋系列制作新的、有针对性的广告和活动文案。为此，他们向Amazon Bedrock提供了一些贴有标签的示例，说明他们过去的广告系列中表现最好的标语，以及相关的产品描述。Amazon Bedrock 制作了只有客户才能访问的基本基础模型的单独副本，并训练了该模型的私密副本。

培训结束后，Amazon Bedrock 将自动开始为新款手袋生成有效的社交媒体、展示广告和网络文案。客户的数据均未用于训练原始基础模型，而且由于所有数据都经过加密且不会离开客户的虚拟私有云 (VPC)，因此客户可以相信他们的数据将保持私密和机密。

也许最重要和最引人注目的领域是客户，生成式人工智能可以在其中产生许多影响。

在继续之前，我想指出的是，我们这里的目标不是 “欺骗” 客户以为他们在与人打交道。相反，生成式人工智能用于改善与客户的关系，使信息更易于访问和相关。

在与客户打交道时，联络中心是一个关键的接触点，生成式人工智能的自然语言能力可以帮助员工和客户快速获得所需的答案。像 Talkdesk 和 Genesys 这样的 亚马逊云科技 合作伙伴 正在通过他们的联络中心解决方案牢记这一点。

Genesys首席技术官Glenn Nethercutt表示：“为了让用户更容易挖掘生成人工智能的潜力，我们允许用户访问各种大型语言模型，例如Genesys开发的模型和通过亚马逊Bedrock提供的多个第三方基础模型，包括 Anthropic的Claude 、 Ai21Lab的Jurrassic-2 和 亚马逊 泰坦。”

同样，首屈一指的旅游媒体 公司Lonely Planet 正在使用生成式人工智能来帮助其客户制定旅行行程。《孤独星球》工程和数据科学高级副总裁Chris Whyde表示：“通过在Amazon Bedrock上使用Claude 2进行构建，我们快速创建了一个可扩展、安全的人工智能平台，该平台可以在几分钟内整理我们的图书内容，提供有凝聚力、高度准确的旅行推荐，从而将行程生成成本降低了近80％。”

结论

生成式 AI 更擅长创作，而 ML 更擅长预测。从本质上讲，生成式人工智能只是工具箱中的另一种工具，而不是灵丹妙药。生成式 AI 和 ML 解决方案在零售企业中都占有重要地位。凭借企业级安全性和隐私性、对业界领先的基础模型的访问以及基于人工智能的生成式应用程序，亚马逊云科技 可以更轻松地构建和扩展专为您的数据、用例和客户构建的生成式 AI。

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