近日，世界物聯(lián)網(wǎng) 500強峰會在北京成功舉行。本次峰會圍繞“智聯(lián)世界 共贏未來”主題，舉行了開幕式、500強企業(yè)論壇、國際合作論壇、發(fā)布 2024世界物聯(lián)網(wǎng) 500強排行榜等活動。IBM 大中華區(qū)數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)總監(jiān)劉勝利應(yīng)邀參會，并在“500 強企業(yè)論壇”環(huán)節(jié)與企業(yè)代表圍繞對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)字經(jīng)濟的新觀點、物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)系等話題展開討論。
劉勝利表示，在物聯(lián)網(wǎng)乃至更廣泛的應(yīng)用場景中，企業(yè)已經(jīng)在積極地落地人工智能技術(shù)，但存在模型太少、越大越好、開箱即用等“迷思”。以 AI 助理為例，企業(yè)在現(xiàn)階段的交互形式仍以“與應(yīng)用對話”為主，未來企業(yè)是否具備“與數(shù)據(jù)直接對話”的能力，將成為降本增效、提升競爭力的關(guān)鍵。他認為，不論現(xiàn)在的行業(yè)競爭有多“卷”，我們應(yīng)該相信，科技能為人類創(chuàng)造美好的生活和未來。
此外，IBM 入選了大會發(fā)布的“2024世界物聯(lián)網(wǎng) 500強排行榜”，并在“金榜百強”名單中位列第十一位。
以下是他的發(fā)言節(jié)選(部分內(nèi)容經(jīng)重新編輯)：
AI 應(yīng)用的三個迷思：模型太少、越大越好、開箱即用
IBM 是一家歷史超過 113年的老牌 IT 公司，在上個世紀 90年代之前，IBM 的發(fā)展史可以說就是計算機的發(fā)展史。今天的 IBM 是一家專注混合云和人工智能(AI)的科技公司，我們非常專注于這兩項創(chuàng)新技術(shù)的落地。
這兩年，關(guān)于生成式 AI、大語言模型的討論在全球非常火熱，大家似乎沒有看到 IBM 在這條賽道上特別“卷”。實際上，我們在全球已經(jīng)扎扎實實地做了很多工作，尤其是大模型在企業(yè)落地等方面。
這也引出了我今天要分享的第一個觀察：企業(yè)不需要“卷”大模型，現(xiàn)在的大模型不是不夠用了，而是太多了;企業(yè)投入的大量時間其實是在選模型上。以 HuggingFace 開源平臺為例，它已經(jīng)有 70多萬個開源模型，目前足夠用了。
第二，大家都很關(guān)注支持 ChatGPT 的那些超大語言模型，但是對于多數(shù)企業(yè)來說，使用的模型參數(shù)通常在 1B 到 70B 之間，就足夠確保成本可控、性能達標。超大模型既無必要，成本也非常高。
第三，當(dāng)企業(yè)選好了大模型，在部署時會發(fā)現(xiàn)，與自身業(yè)務(wù)的匹配度往往低于 60分(滿分 100分)，在某些場景下連 30分都達不到。IBM 在全球包括中國市場的大量實踐和落地案例，就是在幫助企業(yè)選好模型、選對場景，把 30分提高到 80 到 100分的區(qū)間。
“與數(shù)據(jù)對話”將重塑企業(yè)運營模式
在中國市場，IBM 在過去的七八年時間里，服務(wù)了大量的智能制造企業(yè)，包括汽車制造、新能源等行業(yè)的頭部客戶。我基于與一些客戶高層交流的經(jīng)驗，分享兩個觀點：
第一，今天的先進制造企業(yè)還在談“無人工廠”等概念，但是在不久的將來，我們將迎來“無人管理”或者“更少人管理”的企業(yè)。所謂的“無人管理”并不是不需要人，而是將人從重復(fù)性、事務(wù)性的工作中解放出來，專注于更具創(chuàng)造性的工作。以 IBM 為例，我們已經(jīng)在使用 watsonx 等 AI 技術(shù)，加速實現(xiàn) HR、IT、供應(yīng)鏈、內(nèi)部運營等不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的智能化和自動化。
第二，“與數(shù)據(jù)對話”將幫助企業(yè)實現(xiàn)“無人管理”。我最近和國內(nèi)某車企客戶交流時，共同暢想了一個直接“與數(shù)據(jù)對話”的情景，而不是傳統(tǒng)意義上的“與應(yīng)用對話”：某銷售負責(zé)人借助 AI 工具，對過去幾天的銷售數(shù)據(jù)提問“車型 A 過去三天在北京地區(qū)的銷量趨勢”“為什么會發(fā)生這樣的變化”“企業(yè)應(yīng)該采用怎樣的行動”。換句話說，不僅可以查到發(fā)生了什么，還可以找出發(fā)生的原因，并規(guī)劃下一步的行動。
過去，這些工作依賴大量的白領(lǐng)“知識工人”。今天，這些知識正在被 AI 快速學(xué)習(xí)，并以更加精準、高效的方式完成。比如，借助最新發(fā)布的 IBM watsonx BI Assistant，我們可以和數(shù)據(jù)直接對話，不需要寫程序。專業(yè)人員的不斷提問可以幫助 AI 持續(xù)學(xué)習(xí)，變得更專業(yè);專業(yè)人員也可以在對話過程中提高自己，掌握和 AI 對話的更多技巧。
企業(yè)級 AI Assistant 的未來：從助手到主角
今天企業(yè)的 IT 系統(tǒng)，基本還是基于“用戶界面+邏輯+數(shù)據(jù)”的架構(gòu)構(gòu)建。從“與數(shù)據(jù)對話”的場景來看，我認為邏輯和流程的部分會逐漸“AI 化”。目前，AI 在企業(yè) IT 系統(tǒng)中更多扮演助手(assistant)的角色，而在不久的未來，“助手”將變成“主角”。
不論現(xiàn)在的行業(yè)競爭有多“卷”，我們應(yīng)該相信，科技能為人類創(chuàng)造美好的生活和未來。IBM 也愿意和更多的中國企業(yè)溝通，共同探索提升競爭力的新技術(shù)、新模式。
（來源：IBM中國）
