AI EOU – 生成式 AI 实施的概念应用框架：作者：Vivek Dubey

生成式人工智能 (Gen AI) 处于银行和金融市场转型的最前沿，以无与伦比的能力推动数据分析、客户服务和风险管理方面的进步。其应用扩展到客户引导、欺诈检测、贷款和支付处理等关键领域，影响银行和金融服务的各个方面。

大型语言模型 (LLM) 和量子计算的集成正在重塑传统银行框架，促进对更高效率和个性化服务的需求。在这种不断变化的格局中，官员和政策制定者的参与对于银行和金融部门成功应用生成式人工智能至关重要。这些领导者在监督 Gen AI 的道德和负责任的实施、制定指导方针和创新战略以应对算法偏见和数据隐私等新挑战方面发挥着关键作用。

介绍生成式人工智能实施的概念应用框架

很高兴为生成式人工智能 (Gen-AI) 呈现一个全面的、多层的概念应用框架，我们将其命名为
爱欧。该框架从英语的五个元音（A、E、I、O、U）中汲取灵感，强调了它们在交流中的基本作用。同样，我们相信 AI EOU 框架有可能成为未来 Gen-AI 驱动应用程序的开发和实施中必不可少的部分。

AI EOU 框架源于对各种潜在应用的彻底分析，强调了采用易于访问且易于实施的结构化方法的必要性。该框架由五个不同的层组成，每个层都有一个独特的目的，有助于实现 Gen-AI 系统的整体功能和有效性。

通过描述这些层，我们的目标是创建一个用户友好的指南，简化将生成式人工智能集成到实际应用程序中的过程，使其对开发人员和组织来说更易于管理。借助 AI EOU，展望未来，可以跨多个领域有效、负责任地利用 Gen-AI。

第 1 层 – 数据获取和丰富 (A) 该层专注于组装适合首选（生成）任务的原始数据（文本、图像、音频、视频）。它进行数据清理、标准化和增强，以提高训练效率。该层充当整个框架的基础。

第 2 层 – 集成与编排 (I) 该层管理训练管道，包括数据预处理、模型偏好和超参数调整。它协调不同的组件，如数据加载器、训练器和评估器。 它利用 LLM Ops（大型语言模型操作）等技术来进行高效的模型训练和管理。

第 3 层 – 勘探与检查 (E) 该层的目标是分析数据以理解其属性、模式和可能的偏差。它采用数据可视化技术来研究数据中的统计关联。它确保数据适合训练生成模型。

第 4 层 – 基于评估的输出 (O) 该层负责生成在训练模型上建立的新内容。 它代表评估生成输出的质量和适用性的指标。它打开了一个通过人机交互纳入反馈的渠道，以完善模型并增强内容或输出（生成）。

第 5 层 – 用户体验、界面和可解释性 (U) 该层具有易于导航的用户体验，易于使用的高端技术使其技术接受指数高于具有复杂用户体验的简单技术。该层还侧重于与生成模型交互的用户友好界面。 它提供了定义提示、管理生成参数和接受输出等功能。 它结合了可解释性机制，为模型的决策策略提供见解并建立与用户的信任。 为了将监管、治理和 DevOps 因素彻底植入 Gen AI 系统中，需要两个额外的层。 第一层是安全与治理，致力于确保值得信赖的人工智能实践、数据隐私和缓解偏见。 第二层是部署和集成，重点是将合格的模型部署到应用程序中并将其与现有工作流程合并。由于未来将有更多机器驱动的交互，因此控制 BAIS 将变得困难，而这就是使用可信赖的 AI 镜头进行治理在 Gen AI 实施过程中至关重要的地方。

这个概念框架经过精心设计，使其易于理解和应用，同时创建一个强大且以用户为中心的 Gen-AI 系统。通过专注于数据采集、探索、高效训练和清晰的模型评估，该框架确保了高质量且可解释的输出。

总之，生成式人工智能（Gen AI）的广泛采用为监管机构、政策制定者和整个社会带来了一个复杂的局面，既充满了重大机遇，也充满了艰巨的挑战。

一个） 为了支持生成式人工智能的负责任整合，监管机构必须采取积极措施，建立全面的指导方针和框架，优先考虑道德和负责任的部署实践。这可以通过与科技公司、金融机构和学术专家等行业利益相关者合作，制定强有力的标准来解决数据隐私、算法透明度和问责制等关键问题来实现。这些措施对于减轻与人工智能应用相关的风险至关重要，特别是在银行和金融等敏感行业，消费者的信任至关重要。此外，监管机构可以通过创建监管沙箱和试点项目来鼓励创新。这些举措将使组织能够在受控环境中试验 Gen AI 技术，同时确保它们符合现有的监管要求，从而营造负责任的实验氛围。

二） 创新在为监管机构和政策制定者提供驾驭复杂且快速发展的生成人工智能领域所需的工具方面发挥着重要作用。从历史上看，创新领导者在以产品为基础的行业中的存在更为明显，而他们在服务业中的影响力却很小。然而，最近的趋势表明发生了重大转变，服务业越来越多地接受创新和研究举措。因此，必须明确创新领导者的角色，并以适当的预算分配为支持，并与首席技术官 (CTO) 和更广泛的高管群体积极合作。这种合作应包括内部运营和与其他利益相关者的外部参与。

创新领导者有潜力推动人们对人工智能技术新视角的认识，致力于推广清晰且用户友好的人工智能最终用户 (EOU) 框架。这将有助于更轻松地实施和理解各行业的生成式人工智能应用程序。通过采用新兴技术并与行业专家建立合作伙伴关系，监管机构可以利用创新解决方案来解决紧迫的道德问题，包括算法偏见、数据隐私和网络安全威胁。

此外，保持创新文化对于监管机构至关重要，因为这使他们能够及时了解与人工智能相关的不断变化的趋势、挑战和潜在风险。这种持续的对话和参与使监管机构能够制定灵活的框架，以平衡创新的必要性与消费者保护的关键需求以及确保社会福祉的更广泛目标。通过这样做，监管机构可以创造一个不仅支持技术进步，而且维护公共利益并促进负责任的人工智能使用的环境。

要了解更多信息，这里是完整的研究论文供参考 –