可靠的生成式 AI 策略如何改善电信网络运营

生成式人工智能 (gen AI) 已经通过多种应用改变了各行各业，例如基于文档的推理问答、客户服务聊天机器人和摘要任务。这些用例证明了大型语言模型 (LLM) 在理解和生成类似人类的响应方面的出色能力，特别是在需要细致入微的语言理解和推理的领域。

然而，在电信网络运营领域，数据有所不同。可观测性数据来自专有来源，涵盖各种格式，包括警报、性能指标、探测和捕获事件、缺陷和变化的票务系统。这些数据，无论是结构化还是非结构化，都深深嵌入领域特定语言中。这包括来自 5G、IP-MPLS 和其他网络协议等技术的术语和概念。

一个显著的挑战是，标准的基础法学硕士通常不会接受这种高度专业化和技术性数据的训练。这需要制定一个谨慎的策略来将人工智能融入电信运营领域，因为运营效率和准确性至关重要。

成功地将通用人工智能用于网络运营需要根据这一特定环境定制模型，同时解决数据特异性和系统集成方面的独特挑战。

生成式人工智能如何应对网络运营挑战

网络数据的复杂性和多样性以及快速变化的技术给网络运营带来了诸多挑战。Gen AI 提供了有效的解决方案，而传统方法成本高昂或不切实际。

耗时的过程：在多个系统（如警报、性能或跟踪）之间切换会延迟问题解决。生成式人工智能将数据集中到一个界面中，提供自然语言体验，通过减少系统切换来加快问题解决速度。
数据碎片：跨平台分散的数据阻碍了对问题的统一看法。生成式人工智能根据训练整合来自各种来源的数据。它可以关联数据并以统一的视图呈现数据，从而增强对问题的理解。
复杂接口：工程师花费额外的时间来适应各种系统界面（例如 UI、脚本和报告）。生成式 AI 提供自然语言界面，简化跨复杂系统的导航。
人为错误：由于数据碎片化问题，手动数据整合会导致误诊。人工智能驱动的数据分析可减少错误，有助于确保准确的诊断和解决。
数据格式不一致：数据格式多样，分析困难。Gen AI 模型训练可以提供标准化数据输出，提高相关性和故障排除能力。

虽然人工智能在网络运营中具有变革潜力，但必须解决几个挑战才能确保有效实施：

相关性和上下文精确度：通用语言模型在非技术环境中表现良好，但在特定于网络的用例中，模型需要使用特定领域的术语进行微调，以提供相关且准确的结果。
人工智能护栏和幻觉：在网络运营中，输出结果必须以技术准确性为基础，而不仅仅是语言意义。强大的人工智能护栏对于防止出现不正确或误导性结果至关重要。
思路链 (CoT) 循环：网络用例通常涉及跨多个数据源的多步推理。如果没有适当的控制，AI 代理可能会陷入无限循环，从而因数据不完整或误解而导致效率低下。
可解释性和透明度：在关键的网络运营中，工程师必须了解人工智能决策是如何做出的。人工智能系统必须提供清晰透明的推理，以建立信任并帮助确保有效的故障排除，避免“黑匣子”情况。
持续的模型增强：技术专家的持续反馈对于模型改进至关重要。此反馈回路应集成到模型训练中，以跟上不断发展的网络环境。