（生活中心／綜合報導）生成式 AI 影響力席捲全球，被譽為帶動新時代的生產力革命。根據 Gartner 指出，至 2026 年預計將有超過 1 億人與生成式 AI 一起工作。入選 2023《時代雜誌》AI 領域百大影響力人物，華人 AI 大神吳恩達也強調現在正要進入生成式 AI 應用爆發期。那麼現在的關鍵問題即為：如何將 AI 技術銜接落地？
圖／SAS CTO Bryan Harris 於 SAS 年度 Explore 大會盤點 SAS 生成式 AI 在合成數據生成、數位孿生以及大型語言模型（LLM）三面向的創新進展。（SAS 台灣提供）
生成式 AI 為大眾提供重新思考軟體、數據和人類互動體驗的機會，然而生成式 AI 儘管在資料整合方面表現優秀，但預測分析階段仍存在某些限制。SAS CTO Bryan Harris 即分享：「實現生成式 AI 的價值除了需要先進的 AI 能力外，還需確保每個關鍵節點的治理策略。」為了充分發揮生成式 AI 潛力，可以採用複合式 AI 理念，結合不同 AI 技術，確保其與預測式 AI 之間實現全面的協同作業和有效治理，以找到複雜商業問題的最佳解方。
Bryan Harris 也於 SAS 年度 Explore 大會盤點出 SAS 生成式 AI 之創新進展，具體表現在以下幾個面向：合成數據生成、數位孿生以及大型語言模型（LLM）。
合成數據可作為真實資料的有效補充或替代，以更好的效率來建立準確、可擴展的 AI 模型。SAS 具有一項專利的生成式對抗網路（GAN）深度學習演算法來體現合成數據，可協助企業在兼顧資料隱私的前提下，調校出穩定且準確的 AI 模型。數位孿生系統則為反應真實世界的虛擬數據模型，透過調整裡面的不同參數，可協助企業在沒有實際風險的前提下，預先測試不同方案的可行程度，甚至是提前預知風險。
SAS 已將 LLM 與 SAS 客戶智慧 360（SAS Customer Intelligence 360,SAS CI360） 整合，協助行銷人員更有效地規劃、製作內容及提供行銷建議，像是SAS 生成式 AI 可以生成針對 Email 或其他促銷活動的建議文字，或對行銷活動目標客群的人口、心理、行為和地理特徵等提供洞察與建議，如果對文字或圖像建議不滿意，行銷人員可直接進行編輯，讓行銷人員不僅擁有 AI 行銷助手支援，更能進階為 AI 行銷專家，真正落實 AI 平民化。SAS 也能讓行銷客戶靈活選擇欲整合使用的生成式 AI 模型，比如 OpenAI 等廣受歡迎的 AI 供應商模型，或者選擇使用開源私有託管模型。
IDC 分析與資訊管理集團副總裁 Dan Vesset 分享，SAS 以倡導符合倫理道德的 AI 聞名，並協助客戶提供可靠的新科技轉型顧問服務，這對於處理敏感資料、客戶風險很高的行業尤其重要。企業打造實用 AI 的關鍵要素除了將生成式 AI 與其他 AI 整合良好外，也須在此基礎上加強治理功能，以確保每次的 AI 應用皆具可靠性且受到充分信任。這包括保護數據隱私、確保人類可監督、提供透明的結果，進而使企業在執行 AI 策略時，不僅能獲得真正的價值，也能確保每一次的決策都是可信賴的。
更多引新聞報導