正在尋找抵御生成式人工智能破壞性威脅的突破口的 IT 領導者可能會從身為 LexisNexis 執(zhí)行副總裁兼 CTO 的 Jeff Reihl 的建議中獲益：快速采用該技術，以領先于潛在的破壞者。

Reih 指出，自 20 世紀 70 年代初成立以來，LexisNexis 及其法律和商業(yè)數(shù)據(jù)與分析服務組合一直面臨著互聯(lián)網(wǎng)、谷歌搜索和開源軟件興起所帶來的競爭威脅，而現(xiàn)在或許是其最強大的對手：生成式人工智能。

Reih 承認，生成式人工智能的發(fā)展速度遠遠超過了他在近 40 年的 IT 領導生涯中所見過的任何事物。為了應對這一新的現(xiàn)實，他所在公司的核心高管層在去年 3 月 OpenAI 的 GPT-4 首次亮相后就召開了戰(zhàn)略會議。會議達成了共識，開始重新規(guī)劃公司的所有年度目標并調整其優(yōu)先次序，以應對新的創(chuàng)新。

Reih 說：“我們?nèi)珕T行動起來。我們做了一次重大調整，因為就其交互能力、答案的全面性和數(shù)據(jù)生成能力而言，這是一次游戲規(guī)則的改變。它的能力令人震驚。”

鑒于 LexisNexis 的核心業(yè)務是為法律、保險和金融公司以及政府和執(zhí)法機構收集和提供信息與分析，生成式人工智能的威脅確實存在。但是，Reihl 確信 LexisNexis 能夠應對生成式人工智能的進步，因為當今的通用大型語言模型（LLM）還不完善，而且 LexisNexis 已經(jīng)磨練出專有數(shù)據(jù)和獨特的工具來增強和定制其服務所使用的 LLM，包括 Anthropic 的 Claude AI 助手和 Microsoft Azure 上的 GPT-4。

LexisNexis 的 2000 多名技術專家和大約 200 名數(shù)據(jù)科學家一直在瘋狂地工作，以整合利用生成式人工智能的獨特功能，為公司的全球客戶群增加更多價值。但這種嘗試并非全新的。自 2018 年谷歌推出自然語言處理（NLP）模型系列 BERT 以及 Chat GPT 以來，LexisNexis 就一直在使用它。但現(xiàn)在公司支持所有主要的 LLM，Reihl 說。

Reih 表示：“如果你是終端用戶，并且你是我們對話式搜索的一部分，那么其中的一些查詢將在一次事務中同時進入 Azure 的 ChatGPT-4 和 AWS 的 Anthropic。如果我輸入一個查詢，根據(jù)你所問問題的類型，它可能會同時轉到這兩個地方。我們會選擇最佳的 LLM。我們使用 AWS 和 Azure。我們將采用最佳模型來回答客戶提出的問題。”

上月底，LexisNexis 在美國推出了自己的生成式人工智能解決方案 Lexis+ AI，承諾消除人工智能的“幻覺”，并提供鏈接的法律引文，以確保律師能夠獲得準確、最新的法律先例——這些都是在當前大量 LLM 中發(fā)現(xiàn)的弱點。

為創(chuàng)新奠定基礎

如果沒有向云遷移，這一切都不可能實現(xiàn)，LexisNexis 于 2015 年開始向云遷移。LexisNexis 主要是 AWS 的客戶，同時也為許多使用 Microsoft Office 和其他微軟平臺的客戶提供 Microsoft Azure。

但要實現(xiàn)云計算，還需要經(jīng)歷一段艱難的爬坡過程。

2007 年，Reihl 加入 LexisNexis 時，公司大約一半的基礎設施，包括核心平臺，都是基于大型機的。該公司在美國運營著兩個非常大的數(shù)據(jù)中心，并進行了數(shù)次收購，導致技術和數(shù)據(jù)格式非常多樣化。

Reihl 指出，不久之后，LexisNexis 的 IT 領導人找到董事會，要求撥款數(shù)億美元，用基于XML 的開放式系統(tǒng)取代所有基礎設施。公司將大部分數(shù)據(jù)從大型機遷移到這些開放式系統(tǒng)，同時增加了專有的搜索功能以及索引和自動化功能。但這些應用并未針對云計算進行優(yōu)化，因此當公司在近十年前開始使用云計算時，最終不得不針對微服務進行重新架構。

2020 年，LexisNexis 關閉了最后一臺大型機，大大節(jié)省了成本，并將全部精力投入到云平臺上。

雖然有些工作負載仍在其余的數(shù)據(jù)中心運行，但 LexisNexis 利用的大部分數(shù)據(jù)都來自 5 萬多個來源，如法院文件、律師事務所、新聞來源和網(wǎng)站，并流入公司的專有內(nèi)容制作系統(tǒng)。該服務的編輯人員還會增強和豐富專有內(nèi)容，而自動化則為云上的工作流程增添價值。

LexisNexis 也享受到了許多企業(yè)通過遷移到云端所獲得的好處，包括顯著的成本節(jié)約、可擴展性、靈活性和創(chuàng)新速度。但最大的好處可能是，LexisNexis 能夠在自己的生成式人工智能應用中迅速采用機器學習和 LLM。

Reihl 說：“我們最初的一些人工智能工作就是從這里開始的。我們通過 NLP 和一些基本的機器學習來完成所有這些工作，隨著時間的推移，這些工作逐漸發(fā)展成為更多的深度學習。”

轉型的另一個主要方面是公司在提高員工技能和獲取新人才方面所做的努力。LexisNexis 的團隊構成已經(jīng)從用戶體驗設計師、產(chǎn)品經(jīng)理和軟件工程師轉變?yōu)榘ㄖ黝}專家、了解法律和法律語言的知識產(chǎn)權律師以及近 200 名數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師。

Reihl 表示，LexisNexis 在數(shù)字化轉型上總共花費了 14 億美元。看來這筆投資物有所值。

LexisNexis 于 10 月份在美國市場推出了 Lexis+ AI，這是其具有生成性人工智能增強功能的多模型 LLM 解決方案。據(jù)該公司稱，這個針對法律行業(yè)的微調人工智能平臺是市場上為數(shù)不多的人工智能 SaaS 平臺之一，其特點是檢索增強生成引擎可消除幻覺，提供精煉的對話式搜索功能、法律文件起草、案例總結和文件上傳功能，使用戶能夠在幾分鐘內(nèi)從法律文件中分析、總結和提取核心見解。

Reihl 認為，該平臺是與客戶共同開發(fā)的，客戶參與了測試版的開發(fā)，幫助公司完善了提示和搜索功能，并實施了安全措施，以確保隱私和某些搜索可以在內(nèi)部進行，這對律師來說至關重要。

LexisNexis 面臨的最大挑戰(zhàn)與所有組織面臨的挑戰(zhàn)一樣：尋找足夠的人才。

Reihl 說：“現(xiàn)在的人才并不多，所以我們也在培訓具有數(shù)據(jù)敏銳度的人才掌握這些技能。”他仍然相信，隨著 200 名數(shù)據(jù)科學家的加入，公司已經(jīng)做好了在明年向國際市場發(fā)布產(chǎn)品的準備。

來源：www.cio.com