随着信息技术的飞速发展,人工智能（AI）已成为引领数字化转型的重要力量，生成式人工智能（Generative ai）作为人工智能的一个分支，其潜力正在被全球的企业级用户广泛认可，在享受生成式人工智能带来的便利与效益的同时，企业也面临着诸多挑战，如数据安全问题、模型可靠性问题、合规性问题等，构建一个可信赖的企业级生成式人工智能环境显得尤为重要，本白皮书旨在探讨如何建立这样的环境，为企业提供指导。
生成式人工智能概述
生成式人工智能是一种能够自动创建新内容的技术,包括文本、图像、音频、视频等多种形式，它基于深度学习和自然语言处理等技术，通过学习大量的数据，自动产生新的、有实际意义的内容，生成式人工智能在企业中的应用广泛，如自动化客户服务、智能决策支持、创新内容生成等。
可信赖的企业级生成式人工智能的重要性
在企业环境中,可信赖的生成式人工智能是确保业务连续性和数据安全的关键，一个可信赖的生成式人工智能系统应具备以下特点：
- 可靠性：系统能够准确、稳定地执行任务，产生高质量的输出。
- 安全性：系统能够保护数据隐私，防止数据泄露和滥用。
- 合规性：系统应符合相关法律法规和行业标准，确保业务的合规性。
- 透明度：系统的决策过程应可解释，让用户了解决策的依据。
- 公平性：系统不应因偏见或歧视而影响决策。
构建可信赖的企业级生成式人工智能
- 制定策略：企业应制定生成式人工智能的策略，明确其在企业中的角色和定位，以及使用范围。
- 选择合适的技术：企业应选择经过验证的、成熟的生成式人工智能技术，确保其可靠性和安全性。
- 数据管理：企业应建立严格的数据管理制度，确保数据的准确性和完整性，防止数据泄露和滥用。
- 模型训练与验证：企业应建立模型训练与验证的流程，确保模型的准确性和可靠性。
- 监控与评估：企业应建立生成式人工智能的监控与评估机制，定期评估其性能，确保其符合策略要求。
- 人员培训：企业应加强对员工的培训，提高他们对生成式人工智能的认识和使用能力。
- 合规与伦理审查：企业应建立合规与伦理审查机制，确保生成式人工智能的决策符合法律法规和行业标准。
随着技术的不断发展,可信赖的企业级生成式人工智能将在更多领域得到应用，企业将面临更多的机遇和挑战，为了更好地应对这些机遇和挑战，企业应加强与政府、行业协会、研究机构的合作，共同推动生成式人工智能的发展。
本白皮书阐述了可信赖的企业级生成式人工智能的重要性及其构建方法,企业应根据自身情况，制定合适的策略，选择合适的技术，建立管理制度和机制，提高员工的能力，以确保生成式人工智能在企业中的可靠、安全、合规应用。
