早前有報導指本港從事科創的人數由 2017 年的 32,000 人，大增 20% 至 2022 年的 40,000人，企業、人才增加，反映香港創科生態日益蓬勃。早前 AWS 就開展了「AI Ready」計劃，舉辦了一系列「生成式 AI」課程，由淺入深，讓普通人以至企業家們逐步學習 AI。
要數近年最受注目的科技熱潮，就不能不提「生成式 AI」，但有趣的是，縱使這門新科技已逐漸融入香港各行各業之中，但一問到大家「生成式 AI」原理是怎樣、 AI 技術又是如何應用於商業之間，大家都你眼望我眼，一知半解。為免鬧出笑話，最好就是向專家請教。
這次「AI Ready」網上課程，分別以不同主題引導參加者理解這波「生成式 AI」熱。首課，AWS 講者就介紹了 AI 的原理，即以電腦模擬人類的智慧去做決定，唯近年 AI 科技大躍進 ，已有別於過往傳統 AI 僅透過用家輸入的資料或參數回應提問的模式，現時的 AI 已能透過機械學習（Machine Learning），從大量資料中學習及歸納，從而作出即時回應，除了回答速度提高，AI 的回答亦更見複雜。
而引來這波 AI 熱潮，AWS 講者認為主因有兩個。第一，機械學習及深度學習（Deep Learning）發展迅速，尤其深度學習已能讓 AI 利用人工神經元分析複雜的資料，彷人類大腦進行學習及思考，提供更快更複雜的答案，經訓練後的 AI 模組已能結合不同範疇知識，令「生成式 AI」技術應運而生。第二，現時已有不少企業願意投放人才、資金、硬件等資源發展 AI 產業，讓普通用家也能輕易接觸到此門新技術，就如 AWS 便提供雲端服務，用家可隨意接觸到各類 AI 的「基礎模型」（Foundation model，即一個經過大量資料訓練、能適應廣泛下游任務的 AI 模型），令這波熱潮推得更快更廣。
然而，新科技對普通人來說最重要的是如何「落地」。所以 AWS 講者亦分享他們的「AI 應用史」：原來 AWS 早於 20 年前已在運用 AI 服務用家。2001 年 AWS 利用 AI 向客戶建議網絡購物清單，至 2016 年推出 Prime Air 無人機送貨服務，均已是無需經過人力，採用 AI 運輸貨物。近年則有 Amazon Go 無人商店，顧客一經註冊，即能於商店隨意買物，並自動進行結算，無需再如傳統商店般排長龍等埋單。去到晶片科技進一步發展，AWS 即開發了 Codewhisperer，亦是利用 AI 來進行自動編碼工作。還未計 AWS 本身提供的雲端 AI 服務如 Bedrock、Sagemaker，AWS 對 AI 及相關技術應用的級別可說是專家級。
至於企業實際又是如何應用 AI 呢？講者舉了數個例子：日本汽車公司就利用 AWS 的 Bedrock 服務，處理北美的交通流量、汽車駕駛情況、交通意外等資訊，並從中訓練可以生成「語音」內容的「生成式 AI」，即時分析及回應顧客的駕駛問題或汽車機件問題，給予駕駛者適當的建議，大大減少使用者等候時間，提高效率，更重要是提升駕駛安全，又如澳州最大航空公司 Ryanair 便是透過 AWS 平台，以「生成式 AI」檢視顧客乘機體驗。還有旅遊網站 Booking.com 亦利用 AI 分析顧客喜好，向他們建議適當的目的地及行程。
AWS 講者亦以「賣鞋」為喻，講解「生成式 AI」技術如何在各層面中應用。如在產品研發階段，即可用「生成式 AI」技術協助市場調查，甚至從海量資料之中提供摘要，設計新產品時亦能生成初步設計圖、宣傳圖片、宣傳文案，進一步生成編碼，製作及協助網店營運，甚至能提供以「生成式 AI」技術模擬的虛擬形象，讓顧客試鞋襯衫。在顧客售後服務方面亦能利用 Chatbot 等「生成式 AI」技術，加快回應客戶，提高效率。「生成式 AI」技術應用之廣，可算是滲透在每一層面之中。
最後，講者向打算使用「生成式 AI」技術的企業提出幾項「思想準備」。首先，用家們要釐清自己使用 AI 的範圍，即打算用 AI 技術來解決甚麼問題，因為對應內容生成或省減成本、短期目標或長期計劃，各類需求會影響用家對不同 AI 模組的選擇。而一旦確定使用那一款模組，亦要按需求調整模組的設定，進行「提示工程」（Prompt Engineering）或新增輸入資料等的調整。更重要的是，企業需要確保內部人員有足夠能力與訓練，去理解及使用「生成式 AI」技術，亦應制定分工、實行路線、使用指引等，確保能享受到運用 AI 技術提升工作效率、減少成本的好處。
講者亦於課堂中講解了 Pre Training、Transformer、Token、Word Embedding、Context 等 AI 相關的專業術語，及更多企業應用 AI 技術的例子，如有興趣，可即上 AWS 網站尋找「AI Ready」計劃，在專家的引導下，逐步踏上使用 AI 之路。
「AI Ready」網頁：按此連結
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