导读

探索FINCA（一个致力于减轻贫困的非营利组织）如何利用亚马逊云科技和生成式AI的力量来革新其研究流程。FINCA的开创性开源平台AuRA利用AI加速变革理论的创建，使研究人员能够快速识别相关证据、整理数据库，并生成有影响力的路径。参与本次会议，了解AuRA如何通过结合AI能力和专业知识的协作方式，提高运营效率，从数据中提取洞见，并在各个领域扩大社会影响。探索生成式AI在应对复杂全球挑战方面的变革潜力。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

会议伊始，Alison Freyhoff作为亚马逊云科技全球非营利组织和医疗保健部门的管理总监，介绍了令人兴奋的生成式人工智能主题，以及Finca International如何利用数据和生成式人工智能来创造影响力，并帮助他们实现终结贫困的承诺。她强调将人类专业知识与生成式人工智能能力相结合，确保负责任的人工智能实践。

随后，Finca International的研究和数据科学副总裁Scott Graham登台，分享了Finca的使命和与亚马逊云科技的合作历程。Finca International已经在全球范围内与贫困作斗争40年了，最初是为妇女提供小额贷款，以投资于微型企业。随着时间的推移，他们意识到缺乏获取银行服务只是阻碍人们摆脱贫困的一个障碍。

Finca开始投资于以社会目的为导向的社会事业，寻找新的方式来满足穷人的基本需求，如清洁水、可再生能源和医疗保健。作为研究人员，Scott的角色是提供证据来指导和验证他们的工作，深入了解旨在帮助人们摆脱贫困的创新思路。

然而，一个挑战是确定这些新兴的脱贫途径是否有效和可持续。Scott举了一个例子，Finca投资的一家公司Meridia，利用GPS技术在科特迪瓦为可可农民绘制土地地块，并帮助他们获得适当的土地证明文件。虽然前景看好，但他们必须评估土地所有权能否产生预期效果，因为好的想法往往会失败或产生反作用。

Scott解释了传统的研究过程，包括搜索多个数据库、筛选结果、整理相关文件和总结发现，这个过程可能需要数月时间。然而，Finca开发了一种名为Aura的生成式人工智能解决方案，以自动化和加速这一过程。

Aura从一个一般主题开始，利用Bedrock Anthropic等基础模型来扩展查询，形成一整套主题和子主题。这些组合随后被用作跨多个研究数据库和搜索引擎的搜索词，创建一个综合数据库。研究人员可以对结果进行策展和塑造，提供反馈、删除无关文档并上传可信赖的来源。

在策展之后，Aura使用检索增强生成重新生成主题模型，从而产生更准确、更连贯的影响途径。Scott演示了，经过策展的可可农民土地所有权影响途径，比原始基础模型输出具有更好的深度、清晰度、内部连贯性，以及更好地表现了因果关系。

Aura不仅使研究人员变得更聪明，而且更快，将研究所需时间从数周或数月缩短到数小时甚至数分钟。传统方法可能允许研究人员每月或两个月产生一条影响途径，而Aura则使他们能够产生多倍的影响途径，只受限于他们的主题专业知识。

Scott强调，真正的赌注不是他们的时间或精力，而是贫困所浪费的巨大人力潜能，全球有4分之1的人口生活在每天5美元以下的水平(经济差异调整后)。他强调了这种不平等的经济后果，较不发达国家的国内生产总值因人力潜能浪费而降低了1万亿美元。

虽然资源正在流向解决这一问题，但贫困却在不同地区和代际之间持续存在。Finca认为，如果给予机会，穷人可以找到自己的脱贫途径，他们需要更多创新、新方法，以及更快获取知识的途径，以指导他们的努力产生最大影响。

接下来，亚马逊云科技非营利组织高级解决方案架构师Han Tran登台，深入探讨Finca在Aura中使用的服务、架构和最佳实践。他强调了强大数据基础的重要性，包括全面的服务、集成的数据解决方案和健全的数据治理。

Han介绍了Amazon Bedrock，这是一项允许使用大型语言模型和基础模型构建和扩展生成式人工智能应用程序的服务，提供了最广泛的模型选择。

他随后介绍了Aura的架构，包括Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)用于编排和调度工作流程、Amazon API Gateway用于构建和维护API、Amazon RDS用于存储数据库、Amazon S3用于存储嵌入和索引，以及Amazon Bedrock作为人工智能层。

Han解释了提示工程的重要性，即通过提供说明和示例来指导生成式人工智能解决方案提供特定答案。他展示了Finca如何通过增强以行动和结果为重点的标题、删除无关主题以及探索新的不相关主题来改善Aura的输出。

Han还讨论了Finca面临的挑战，如耗时的研究、协作和数据共享、数据治理框架，以及确保人工智能生成结果的准确性。Aura通过提供策展的数据库、用于总结研究论文的问答系统、能够提出深入问题的功能、跨协作和数据共享、易于导航的用户界面，以及整体提高的研究生产力来解决这些挑战。

在开发Aura的过程中，Finca学到了宝贵的经验教训，与亚马逊云科技的“从客户需求出发”的理念保持一致。他们专注于早期让主题专家参与、测试和验证大型语言模型输出，并考虑了Aura扩展时的可扩展性和成本。

总之，Finca International利用生成式人工智能Aura加速和增强了他们的研究过程，为他们终结贫困的承诺提供了循证指导，支持他们的社会事业。将人类专业知识与生成式人工智能能力相结合、负责任的人工智能实践以及强大的数据基础是Aura取得成功的关键。

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