Oracle吴承杨谈生成式人工智能：缺失的应用开发架构难题

### 摘要 甲骨文公司高管吴承杨近日表示，生成式人工智能在实际应用中面临诸多挑战，主要原因在于缺乏以人工智能为核心的应用开发架构。吴承杨强调，Oracle公司致力于将云计算、人工智能和数据有效整合，以推动技术的全面落地和应用。 ### 关键词 甲骨文, 吴承杨, 人工智能, 云计算, 数据整合 ## 一、人工智能与生成式应用现状 ### 1.1 人工智能的发展简史 人工智能（AI）的概念自20世纪50年代首次提出以来，经历了多次起伏和发展。早期的人工智能研究主要集中在符号逻辑和规则基础系统上，这些系统试图通过预定义的规则来模拟人类的思维过程。然而，由于计算能力和数据量的限制，这些早期尝试并未取得显著成果。 进入21世纪，随着计算能力的大幅提升和大数据时代的到来，人工智能迎来了新的发展机遇。机器学习算法，尤其是深度学习技术，开始在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得突破性进展。这些技术的成功应用不仅推动了学术界的研究，也吸引了大量企业和投资机构的关注。 近年来，生成式人工智能（Generative AI）逐渐成为研究热点。生成式模型如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等，能够在给定某些输入条件下生成新的数据样本，这为创意设计、艺术创作和内容生成等领域带来了无限可能。然而，尽管生成式人工智能在理论和技术上取得了显著进展，其在实际应用中的落地仍面临诸多挑战。 ### 1.2 生成式人工智能的原理及其挑战 生成式人工智能的核心在于通过学习数据的分布，生成与训练数据相似的新数据样本。这一过程通常涉及复杂的数学模型和大量的计算资源。例如，生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成新的数据样本，而判别器则负责判断这些样本是否真实。通过不断迭代优化，生成器能够逐步提高生成样本的质量。 尽管生成式人工智能在图像生成、文本创作和音乐合成等方面展示了巨大的潜力，但其实际应用中仍存在诸多挑战。首先，生成式模型的训练过程往往需要大量的高质量数据，而这些数据的获取和标注成本高昂。其次，生成式模型的训练过程复杂且不稳定，容易出现模式崩溃（mode collapse）等问题，即生成器只能生成有限种类的样本，无法覆盖数据的全部多样性。 此外，生成式人工智能在实际应用中还面临技术整合的难题。甲骨文公司高管吴承杨指出，当前许多企业缺乏以人工智能为核心的应用开发架构，导致生成式人工智能难以在实际业务中落地。吴承杨强调，Oracle公司致力于将云计算、人工智能和数据有效整合，以推动技术的全面落地和应用。通过构建统一的数据平台和高效的计算资源，Oracle公司希望能够为企业提供更加智能化的解决方案，从而加速生成式人工智能的实际应用进程。 总之，生成式人工智能虽然前景广阔，但在实际应用中仍需克服数据获取、模型训练和技术创新等方面的挑战。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，生成式人工智能有望在更多领域发挥重要作用。 ## 二、吴承杨的观点与分析 ### 2.1 吴承杨关于生成式人工智能的看法 吴承杨，作为甲骨文公司的高管，对生成式人工智能的发展持有深刻见解。他认为，尽管生成式人工智能在理论和技术上取得了显著进展，但在实际应用中仍然面临诸多挑战。吴承杨指出，生成式人工智能的核心在于通过学习数据的分布，生成与训练数据相似的新数据样本。这一过程不仅需要强大的计算资源，还需要高质量的数据支持。 吴承杨特别强调，生成式模型的训练过程复杂且不稳定，容易出现模式崩溃等问题。模式崩溃是指生成器只能生成有限种类的样本，无法覆盖数据的全部多样性。这种现象不仅影响了生成式人工智能的效果，也限制了其在实际业务中的应用范围。此外，生成式模型的训练过程需要大量的高质量数据，而这些数据的获取和标注成本高昂，进一步增加了企业的负担。 吴承杨认为，生成式人工智能在实际应用中的另一个重要挑战是技术整合的难题。许多企业在尝试将生成式人工智能应用于实际业务时，发现缺乏有效的应用开发架构。这导致生成式人工智能难以在实际业务中落地，无法充分发挥其潜力。因此，吴承杨呼吁企业应重视以人工智能为核心的应用开发架构的建设，以推动生成式人工智能的全面应用。 ### 2.2 人工智能核心应用开发架构的缺失 生成式人工智能在实际应用中面临的最大障碍之一是缺乏以人工智能为核心的应用开发架构。吴承杨指出，当前许多企业在尝试将生成式人工智能应用于实际业务时，发现现有的技术架构无法满足需求。这主要是因为传统的应用开发架构主要围绕传统的业务流程和数据处理方式设计，未能充分考虑生成式人工智能的特点和需求。 吴承杨强调，Oracle公司致力于解决这一问题，通过将云计算、人工智能和数据有效整合，构建统一的数据平台和高效的计算资源。Oracle公司希望通过这种方式，为企业提供更加智能化的解决方案，从而加速生成式人工智能的实际应用进程。具体来说，Oracle公司正在开发一系列工具和平台，帮助企业更轻松地集成和应用生成式人工智能技术。 例如，Oracle公司推出了一种名为“Oracle Cloud Infrastructure Data Science”的平台，该平台提供了丰富的机器学习和深度学习工具，支持多种生成式模型的训练和部署。通过这一平台，企业可以更高效地管理和利用数据，提高生成式模型的训练效率和效果。此外，Oracle公司还在积极推动行业标准的制定，以促进生成式人工智能技术的标准化和规范化，从而降低企业的应用门槛。 总之，生成式人工智能虽然前景广阔，但在实际应用中仍需克服数据获取、模型训练和技术创新等方面的挑战。吴承杨认为，构建以人工智能为核心的应用开发架构是解决这些问题的关键。通过将云计算、人工智能和数据有效整合，Oracle公司正努力推动生成式人工智能的全面落地和应用，为企业带来更多的创新机会和商业价值。 ## 三、云计算与人工智能的融合 ### 3.1 云计算在人工智能中的应用 在当今数字化转型的大潮中，云计算已成为推动人工智能发展的关键力量。甲骨文公司高管吴承杨指出，云计算不仅提供了强大的计算资源，还为数据存储和处理提供了高效、灵活的解决方案。通过将云计算与人工智能相结合，企业能够更快速地处理和分析海量数据，从而实现更精准的决策和更高效的业务运营。 云计算在人工智能中的应用主要体现在以下几个方面： 1. **数据存储与管理**：云计算平台提供了大规模的数据存储和管理能力，使得企业能够轻松存储和访问海量数据。这对于生成式人工智能尤为重要，因为生成式模型的训练需要大量的高质量数据。通过云计算，企业可以更高效地管理和利用这些数据，提高模型的训练效果。 2. **计算资源的弹性扩展**：生成式人工智能的训练过程通常需要大量的计算资源，而云计算平台能够根据需求动态调整计算资源，确保模型训练的高效性和稳定性。这种弹性扩展的能力不仅降低了企业的硬件投入成本，还提高了资源利用率。 3. **模型训练与部署**：云计算平台提供了丰富的机器学习和深度学习工具，支持多种生成式模型的训练和部署。例如，Oracle公司推出的“Oracle Cloud Infrastructure Data Science”平台，不仅提供了强大的计算资源，还集成了多种先进的算法和工具，帮助企业更轻松地进行模型训练和部署。 4. **实时数据分析与决策**：云计算平台能够实现实时数据处理和分析，使得企业能够及时获取洞察并作出决策。这对于生成式人工智能在实际业务中的应用尤为重要，因为它能够帮助企业快速响应市场变化，提高竞争力。 ### 3.2 云服务的挑战与机遇 尽管云计算在推动人工智能发展方面发挥了重要作用，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。吴承杨指出，这些挑战主要包括数据安全与隐私保护、技术整合难度以及成本控制等问题。 1. **数据安全与隐私保护**：随着企业越来越多地将敏感数据存储在云端，数据安全和隐私保护成为了一个重要的关注点。云计算平台需要采取严格的安全措施，确保数据不被未授权访问或泄露。此外，合规性要求也是企业选择云服务时需要考虑的重要因素。 2. **技术整合难度**：生成式人工智能的应用需要将多种技术进行有效整合，包括云计算、大数据、机器学习等。然而，许多企业在尝试将这些技术应用于实际业务时，发现缺乏有效的应用开发架构。吴承杨强调，构建以人工智能为核心的应用开发架构是解决这一问题的关键。Oracle公司通过将云计算、人工智能和数据有效整合，为企业提供了一站式的解决方案，帮助企业更轻松地实现技术整合。 3. **成本控制**：虽然云计算能够降低企业的硬件投入成本，但长期的云服务费用仍然是一个不可忽视的问题。企业需要合理规划云资源的使用，避免不必要的开支。此外，云计算平台提供的按需付费模式也为企业提供了更大的灵活性，可以根据实际需求调整资源使用量，从而实现成本优化。 尽管面临这些挑战，云计算在人工智能领域的应用前景依然广阔。吴承杨认为，通过不断创新和优化，云计算将为生成式人工智能的发展提供更强有力的支持。Oracle公司将继续致力于技术研发和生态建设，推动云计算与人工智能的深度融合，为企业带来更多的创新机会和商业价值。 ## 四、数据整合的重要性 ### 4.1 数据整合对生成式AI的价值 在生成式人工智能的实际应用中，数据整合的重要性不容忽视。甲骨文公司高管吴承杨指出，生成式人工智能的核心在于通过学习数据的分布，生成与训练数据相似的新数据样本。这一过程不仅需要大量的高质量数据，还需要高效的数据管理和处理能力。数据整合正是实现这一目标的关键环节。 数据整合能够帮助企业将分散在不同系统和平台上的数据集中管理，形成统一的数据视图。这对于生成式人工智能尤为重要，因为生成式模型的训练需要大量的高质量数据。通过数据整合，企业可以更高效地管理和利用这些数据，提高模型的训练效果。例如，Oracle公司推出的“Oracle Cloud Infrastructure Data Science”平台，不仅提供了强大的计算资源，还集成了多种先进的算法和工具，帮助企业更轻松地进行数据整合和模型训练。 数据整合的另一个重要价值在于它能够促进跨部门和跨系统的数据共享。在实际业务中，不同部门和系统之间的数据往往存在孤岛现象，这严重限制了数据的利用效率。通过数据整合，企业可以打破这些数据孤岛，实现数据的无缝流动和共享。这不仅有助于提高生成式人工智能模型的准确性和可靠性，还能促进企业内部的协同合作，提升整体业务效率。 此外，数据整合还能帮助企业更好地应对数据质量和数据治理的挑战。高质量的数据是生成式人工智能成功的关键，而数据整合可以通过数据清洗、数据验证和数据标准化等手段，确保数据的质量和一致性。这不仅有助于提高生成式模型的训练效果，还能减少因数据质量问题导致的业务风险。 ### 4.2 数据安全与隐私保护 随着生成式人工智能在实际应用中的普及，数据安全与隐私保护成为了企业必须面对的重要问题。甲骨文公司高管吴承杨强调，数据安全和隐私保护不仅是技术问题，更是法律和伦理问题。企业必须采取严格的措施，确保数据不被未授权访问或泄露，同时遵守相关法律法规，保护用户隐私。 数据安全与隐私保护的首要任务是建立完善的安全机制。这包括物理安全、网络安全、数据加密和访问控制等多个方面。物理安全措施可以防止未经授权的人员进入数据中心，网络安全措施可以防止数据在网络传输过程中被截获，数据加密可以确保数据在存储和传输过程中的安全性，访问控制则可以确保只有授权用户才能访问敏感数据。 除了技术措施，企业还需要建立健全的数据治理和合规体系。这包括制定严格的数据管理制度，明确数据的收集、存储、使用和销毁流程，确保每个环节都符合相关法律法规的要求。此外，企业还需要定期进行数据安全审计，及时发现和修复潜在的安全漏洞，确保数据的安全性和隐私性。 数据安全与隐私保护的另一个重要方面是用户教育和培训。企业应加强对员工的数据安全意识培训，提高员工对数据安全和隐私保护的认识和重视程度。通过培训，员工可以更好地理解和执行数据安全政策，减少因人为失误导致的数据泄露风险。 总之，数据整合对生成式人工智能的价值在于提高数据的利用效率和模型的训练效果，而数据安全与隐私保护则是确保生成式人工智能健康发展的基石。甲骨文公司通过将云计算、人工智能和数据有效整合，为企业提供了一站式的解决方案，帮助企业更好地应对这些挑战，实现生成式人工智能的全面落地和应用。 ## 五、Oracle公司的目标与策略 ### 5.1 Oracle公司的人工智能整合策略 在生成式人工智能的实际应用中，Oracle公司以其前瞻性的战略和创新的技术，成为行业的领航者。吴承杨指出，Oracle公司的人工智能整合策略主要围绕三个核心要素展开：云计算、人工智能和数据整合。 首先，Oracle公司通过其强大的云计算平台，为生成式人工智能提供了坚实的基础设施支持。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 不仅提供了高性能的计算资源，还具备高度的可扩展性和灵活性。这使得企业在面对生成式模型的复杂训练需求时，能够轻松应对，无需担心资源瓶颈。例如，OCI的弹性计算能力可以在短时间内迅速扩展计算资源，确保模型训练的高效性和稳定性。 其次，Oracle公司在人工智能领域的研发投入巨大，不断推出先进的算法和工具，支持生成式模型的训练和部署。Oracle Cloud Infrastructure Data Science 平台就是一个典型的例子。该平台集成了多种机器学习和深度学习工具，支持多种生成式模型的训练和部署。通过这一平台，企业可以更高效地管理和利用数据，提高生成式模型的训练效果。此外，Oracle公司还积极推动行业标准的制定，促进生成式人工智能技术的标准化和规范化，从而降低企业的应用门槛。 最后，数据整合是Oracle公司人工智能整合策略的另一大亮点。Oracle公司通过构建统一的数据平台，帮助企业将分散在不同系统和平台上的数据集中管理，形成统一的数据视图。这不仅有助于提高生成式模型的训练效果，还能促进跨部门和跨系统的数据共享，提升整体业务效率。例如，Oracle Autonomous Database 可以自动管理数据的存储和处理，确保数据的一致性和准确性，从而为生成式人工智能提供高质量的数据支持。 ### 5.2 吴承杨对Oracle未来发展方向的展望 吴承杨对Oracle公司的未来发展方向充满信心。他认为，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，生成式人工智能将在更多领域发挥重要作用。Oracle公司将继续致力于技术创新和生态建设，推动生成式人工智能的全面落地和应用。 首先，吴承杨强调，Oracle公司将持续加大在云计算和人工智能领域的研发投入。通过不断优化云计算平台的性能和功能，Oracle公司将进一步提升企业的计算能力和数据处理能力。同时，Oracle公司还将继续推出更多先进的算法和工具，支持生成式模型的训练和部署，帮助企业更轻松地实现技术创新。 其次，吴承杨指出，Oracle公司将加强与行业伙伴的合作，共同推动生成式人工智能技术的标准化和规范化。通过建立开放的生态系统，Oracle公司希望吸引更多企业和开发者加入，共同探索生成式人工智能的无限可能。此外，Oracle公司还将积极参与行业标准的制定，推动生成式人工智能技术的广泛应用，降低企业的应用门槛。 最后，吴承杨强调，Oracle公司将高度重视数据安全与隐私保护。随着生成式人工智能在实际应用中的普及，数据安全和隐私保护成为了企业必须面对的重要问题。Oracle公司将继续加强数据安全机制的建设，确保数据不被未授权访问或泄露，同时遵守相关法律法规，保护用户隐私。通过建立完善的数据治理和合规体系，Oracle公司希望为企业提供更加安全可靠的数据环境，助力生成式人工智能的健康发展。 总之，Oracle公司在生成式人工智能领域的战略布局清晰，技术创新不断，生态建设稳步推进。吴承杨对Oracle公司的未来充满信心，相信通过不断的努力和创新，Oracle公司将在生成式人工智能领域取得更加辉煌的成就，为企业带来更多的创新机会和商业价值。 ## 六、总结 生成式人工智能在理论和技术上取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战。甲骨文公司高管吴承杨指出，生成式人工智能的核心在于通过学习数据的分布，生成与训练数据相似的新数据样本。这一过程不仅需要强大的计算资源，还需要高质量的数据支持。然而，生成式模型的训练过程复杂且不稳定，容易出现模式崩溃等问题，这限制了其在实际业务中的应用范围。 吴承杨强调，当前许多企业在尝试将生成式人工智能应用于实际业务时，发现缺乏有效的应用开发架构。Oracle公司致力于解决这一问题，通过将云计算、人工智能和数据有效整合，构建统一的数据平台和高效的计算资源。Oracle公司推出了一系列工具和平台，如“Oracle Cloud Infrastructure Data Science”，帮助企业更轻松地集成和应用生成式人工智能技术。 总之，生成式人工智能虽然前景广阔，但在实际应用中仍需克服数据获取、模型训练和技术创新等方面的挑战。通过构建以人工智能为核心的应用开发架构，Oracle公司正努力推动生成式人工智能的全面落地和应用，为企业带来更多的创新机会和商业价值。