“过去，发明往往是凭直觉或猜测推动的。比如在牛顿那个时代，苹果掉到头上触发了对万有引力的思考。但今天我们则有大量的数据来指导我们的决策,创造新产品和服务。比如医疗给病人做定制化的医疗方案，为个人患者量身定制治疗方案以达到最佳治疗效果；再比如电商或者旅游app首页为用户量身定做的首页商品推荐。这些其实本质上都是因为数据带来的变化。可以说,数据已经是现代发明和创新之源。”在谈到数据对于企业创新的重要意义时，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示。
近日，亚马逊云科技举办“安全无忧 释放数据价值” 媒体沟通会。会上，亚马逊云科技围绕业务数据的可识别、可见、可协作和安全数据的可操作四大场景提供创新服务和解决方案，同时其分析与安全服务协同也助力生成式AI基础模型广泛获取内外部数据并实现安全训练。
“在数字化、智能化的时代，安全是企业的首要优先级，数据是驱动创新的宝贵资产。”陈晓建表示，“我们致力于通过数据分析与安全服务的融合帮助客户释放数据价值，确保客户在数据安全上无后顾之忧。通过丰富的工具集和创新的解决方案，我们广泛赋能安全合规团队、数据团队、业务团队和运营团队提高效率、加强协作、实现创新。”
正因为数据对于企业运营与创新的重要性，因此，在数字经济时代，如何在确保数据安全的前提下有效发挥数据资产的商业价值，成为企业数字化亟需解决的问题。
为此，大模型之家对话亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建等业务负责人，更加深入地探讨数据安全对于企业数字化路径中的重要意义。
生成式AI落地进行时，数据治理要求愈发严格
亚马逊云科技表示，通过提供一系列创新服务和解决方案，能够协同帮助企业高效管理数据、促进协作、确保合规，以及整合第三方数据到创新流程中。首先，引入敏感数据保护解决方案，利用机器学习和模式匹配技术自动识别敏感数据，帮助企业实现数据合规。其次，通过Amazon DataZone提高了数据可见性，允许不同部门和角色之间有效地共享和管理数据，同时简化了数据治理。第三，提供Amazon Clean Rooms和Amazon Data Exchange，促进企业与合作伙伴和第三方数据源的安全数据协作，推动创新而无需暴露敏感数据。此外，亚马逊云科技的分析与安全服务也支持生成式AI基础模型获取内外部数据并进行安全训练。
众所周知，对于生成式AI基础模型而言，模型训练需要海量的第三方非结构化数据。随着生成式AI的火爆，行业对大语言模型训练的数据类型和敏感数据的要求越来越严格，全球各地连续出台隐私保护法案，或者强化隐私保护的相关法案，比如欧盟的GDPR、美国的ADPPA。中国也非常强调对隐私数据和敏感数据的保护，为此修订了根据《个人信息保护法》、《数据出境安全评估办法》、《网络数据安全管理条例》，对个人数据、敏感数据的定义和使用提出了具体要求。
为应对这一需求，亚马逊云科技推出了Amazon Data Exchange产品，旨在简化用户获取市场上公开数据集的过程。自2019年推出以来，Amazon Data Exchange已提供超过3500种来自不同行业和领域的第三方数据，涵盖金融、天气、地理、健康医疗等多个领域，可以大大简化企业生成式AI应用开发方面的数据获取难题，加速生成式AI落地。
这些举措共同帮助企业在数字化时代充分利用数据，同时确保数据的安全和合规性。
值得一提的是，亚马逊云科技还强调了数据安全与价值释放的平衡，使企业能够在数字化和智能化时代中取得成功。
亚马逊云科技大中华区技术专家团队总监王晓野指出，在生成式AI背景下，亚马逊云科技注重负责任AI的实践，包括对人物事实准确性、平等对待不同群体、正确的应用场景、版权和隐私保护以及有害内容的处理。他提到了Amazon Bedrock训练Amazon Titan时秉承这些原则，并强调了帮助客户负责任使用AI的工具，如Amazon CodeWhisperer，可以帮助客户追踪侵权和版权问题。
他强调亚马逊云科技在安全领域的理念采用“安全责任共担模型”，即：客户负责自身数据的安全合规，而亚马逊云科技负责提供底层安全基础和不断提升整体能力。他提到了一些工具和能力，包括敏感数据保护解决方案、Amazon DataZone和Amazon Detective等产品，用于帮助客户提升数据安全合规，同时鼓励客户也积极采取负责任AI的实践。
融合AI能力，解决敏感数据保护难题
陈晓建表示，无论企业规模大小，处理数据安全和合规都是必不可少的，尤其涉及到个人数据和跨境数据传输。亚马逊云科技提供了一系列工具和解决方案，同时结合云服务“按需付费”的特点，以帮助中小企业快速、成本效益地解决这些问题。他还提到，亚马逊云科技的安全责任共担模型，承诺在安全方面承担责任，同时提供安全合规工具和服务，帮助用户确保业务安全。亚马逊云科技还提供了多项安全标准合规认证，覆盖了不同行业和细分领域的需求，帮助中小企业满足行业监管的要求。
在讨论如何将AI融入安全产品中时，陈晓建表示，在大规模运行的情况下，靠规则本身无法满足安全需求，需要不断优化和更新AI策略以适应实时威胁。
亚马逊云科技大中华区安全合规与治理产品总监白帆以Amazon GuardDuty为例，强调了客户需求和安全的重要性，他指出该产品早在诞生时就具备了AI能力，但亚马逊云科技相对于AI能力，更倾向于宣传始终是产品的保护能力。亚马逊云科技还在自身的安全合规工作中广泛应用了AI，提高了合规效率。
他还提到了一些AI工具，如Amazon CodeWhisperer和Amazon CodeGuru Security，用于生成安全代码和扫描漏洞。目前，生成式AI技术目前仍处于早期阶段，但行业正不断发展，将AI整合到安全产品中是趋势，尽管目前技术尚未成熟。他认为，安全领域的成熟还需要时间，但趋势是不可避免的，并强调亚马逊云科技致力于满足客户需求，将AI整合到安全产品中，并期待未来AI技术的进一步成熟。
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