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人工智能

IBM 謝東:人工智能將成為新的 IT 底座

2025China.cn   2023年05月30日

5月27日,中關(guān)村論壇展覽(科博會)系列之 ChatGPT 與人工智能前沿技術(shù)交流會在北京舉行。IBM 大中華區(qū)首席技術(shù)官、研發(fā)中心總經(jīng)理謝東出席會議,并針對“企業(yè)如何應(yīng)用人工智能”發(fā)表了主題演講。他認為,人工智能的發(fā)展已經(jīng)進入了一個全新時代,企業(yè)對人工智能的探索,也從以前的應(yīng)用中 +AI,演變成 AI+,也就是以 AI 能力為底座,開放部署新一代應(yīng)用的模式。未來,人工智能會逐漸成為新的 IT 底座,成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的加速器。在這個過程中,能夠更快應(yīng)用人工智能的企業(yè)將占得先機。

以下是他的發(fā)言節(jié)選:

IBM 大中華區(qū)首席技術(shù)官 謝東(圖片來源:ChatGPT 與人工智能前沿技術(shù)交流會)

尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位嘉賓:

大家好。今天特別高興有機會跟您交流,分享 IBM 在新的人工智能時代,我們的做法,特別是針對“企業(yè)如何應(yīng)用人工智能”,我的一些觀點和思考。

談到人工智能,它是計算機發(fā)展初期就有的一個夢想。經(jīng)過七八十年的不斷嘗試和探索,大約在 5 年前,隨著計算機的突破,人工智能應(yīng)用也開始真正進入人類的生產(chǎn)生活。而 ChatGPT 的出現(xiàn),標志著人工智能進入了一個全新的時代。

為什么 ChatGPT 如此震撼世人?

我認為主要有如下幾點原因:

首先來源于 AI 技術(shù)的突破。算力的突破,讓千億級規(guī)模的 AI 模型訓(xùn)練成為可能;以 Transformer 為基礎(chǔ)的 AI 模型,造就了用海量無標注數(shù)據(jù)進行模型預(yù)訓(xùn)練方法的成熟。這就相當于,出現(xiàn)了一個能在海量數(shù)據(jù)面前快速自己學(xué)習的最強大腦。

再有,語言的巨大威力得以釋放。語言,是智能的載體。人類的思維,是建立在語言的基礎(chǔ)上。AI 掌握了人類的語言,也就有機會掌握蘊含在人類語言中的知識、情感、邏輯,甚至是思想和觀念。這就是大語言模型強大的原因。

第三,它的生成能力、泛化能力非常強。通過 ChatGPT 這樣一種跟人對話的形式,人們第一次可以在自己熟悉的領(lǐng)域與 AI 交流,并且獲得對自己直接有用的信息。也就是說,AI 讓每個人都能在自己的工作、生活和學(xué)習中直接使用。

所有人在驚嘆 ChatGPT 強大能力的同時,企業(yè)也在積極探索如何應(yīng)用 AI。而應(yīng)用的范式,也從應(yīng)用中 +AI,演化成 AI+,以 AI 能力為底座,開放部署新一代應(yīng)用的模式。

人工智能帶給企業(yè)怎樣的改變?

我們想想以 GPT 為代表的新一代 AI 技術(shù),實際上可以滲透到各行各業(yè)。在企業(yè)內(nèi)部包括智能運維、人事管理,對外是客服、物流管理,還有事故診斷等等?,F(xiàn)在很多企業(yè)都在進行 AI 應(yīng)用的探索。IBM 也越來越多的把人工智能應(yīng)用到我們自己的生產(chǎn)工作中,比如 HR、系統(tǒng)中心的智能運維工作等。

大家經(jīng)常會問到,AI 能夠在企業(yè)這么多場景中應(yīng)用,那么,人的工作會被人工智能取代嗎?

歷史告訴我們,每一次新的技術(shù)革命到來的時候,都會帶來整個行業(yè)的轉(zhuǎn)變。我認為,人工智能會改變很多行業(yè),很多工作會在人工智能的幫助下被重塑。企業(yè)應(yīng)用人工智能的目的和方式,不是用 AI 替代人類,而是用 AI 充當人類的助手,協(xié)助人類更好地工作。換句話講,人工智能淘汰的不是人的工作,而是那些沒有掌握人工智能、或者沒有應(yīng)用人工智能的行業(yè)工種。

企業(yè)如何利用 AI 強化核心競爭力?

接下來,我們再談?wù)?,企業(yè)在應(yīng)用人工智能作為底座的時候,會考慮什么?

首先,人工智能為企業(yè)所提供的核心價值,就是可以增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢。企業(yè)的競爭力體現(xiàn)在,它能提供獨特的價值,或者它能提供別人沒有的,或者別人有、但是我有能力做得更好、更快、成本更低。

其次,企業(yè)在采用人工智能的時候,不光是要有 AI 的基礎(chǔ)能力,還要確保人工智能產(chǎn)生的洞察,是建立在自己的數(shù)據(jù)上,同時,一定要把自己的核心價值通過人工智能體現(xiàn)出來;另外,企業(yè)需要把人工智能的方方面面緊密集成在自己的工作流之中,這兩點是必須要考慮的。

第三點也很重要,也是 IBM 在推動人工智能發(fā)展中非常強調(diào)的一點,人工智能的可信性。我們可以簡單想象,在與 ChatGPT 對話的過程中,大家很新奇,會覺得人工智能那么有創(chuàng)造力,有那么多超出自己想象、超出期望的一些回答,但是在企業(yè)實際應(yīng)用中,企業(yè)會有不同的要求。如果企業(yè)的業(yè)務(wù)依賴于提供服務(wù),或者快速傳遞準確信息、見解或規(guī)?;慕ㄗh,那么,企業(yè)所需要的,是最大化的可用性,和最小化的錯誤。如果模型存在偏差,或者具有誤導(dǎo)性,‘一本正經(jīng)地胡說八道’、或不可解釋,聲譽損害和監(jiān)管罰款的風險和成本可能會很高。這個時候我們就非常需要人工智能是在良好的環(huán)境中進行治理和監(jiān)管的,必須是可解釋的、公平的、強大的、透明的。

IBM 如何助力企業(yè)落地 AI?

那么 IBM 是怎樣幫助企業(yè)應(yīng)用和管理人工智能的呢?

首先,混合云和 AI 是 IBM 的戰(zhàn)略重點之一。我們認為,當人工智能和混合云結(jié)合在一起的時候,它不僅可以幫助企業(yè)對內(nèi)提升工作效率和質(zhì)量,對外還能夠提供更好的服務(wù)。

其次,IBM 在人工智能的應(yīng)用和研究方面,有著長期且深入的投入。從底層利用 AI 加速芯片,到上層應(yīng)用中,提供各種模型的開發(fā)部署工具,IBM 都有著業(yè)界領(lǐng)先的技術(shù)和方案。

比如 IBM 最新發(fā)布的 watsonx,就是為幫助企業(yè)落地 AI 戰(zhàn)略而推出的集成化產(chǎn)品方案。它包含三個產(chǎn)品 —— watsonx.ai, watsonx.data, watsonx.governance。

AI 大家很容易理解,它是一整套模型的訓(xùn)練、驗證、微調(diào)、部署工具,它既可以部署在云端,也可以部署在企業(yè)內(nèi)部自有平臺上,并且支持傳統(tǒng)的機器學(xué)習、深度學(xué)習及現(xiàn)在生成式 AI 的方法,有一系列的工具幫助企業(yè)在大模型的基礎(chǔ)上做小模型,針對企業(yè)內(nèi)部的小模型進行微調(diào),應(yīng)用于實際的業(yè)務(wù)。這是 AI 本身的全生命周期。

這里我想提一個觀點,大家經(jīng)常聽到大語言模型,其實 IBM 在結(jié)合企業(yè)應(yīng)用人工智能的實際需求時,還會特別強調(diào)基礎(chǔ)模型。這也是 IBM 為企業(yè)制定的 AI 技術(shù)路線中,一個很關(guān)鍵的概念。為什么企業(yè)要更關(guān)注基礎(chǔ)模型?因為企業(yè)里面的數(shù)據(jù)具有多樣性,除了語言以外,還有自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、運維數(shù)據(jù)等。IBM 根據(jù)企業(yè)不同的核心數(shù)據(jù)類型,建立不同類型的基礎(chǔ)模型,以幫助企業(yè)區(qū)別于競爭對手。

第二塊 data。企業(yè)內(nèi)部有很多的數(shù)據(jù)信息,如果把人工智能應(yīng)用到這些數(shù)據(jù)上,前提必須保證對這些數(shù)據(jù)有一個良好的管理,能跟現(xiàn)有的這些數(shù)據(jù)系統(tǒng)較好集成,利用優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)為人工智能的開發(fā)提供便利的條件。

第三就是 governance。governance 就是治理和監(jiān)管,它提供一系列的工具,幫助消除模型中這些偏差,保證人工智能透明、可信、可解釋,讓企業(yè)能夠放心使用人工智能。

人工智能未來展望

未來這幾年,AI 技術(shù)會發(fā)展的更加成熟、便捷、規(guī)范。它會滲透到企業(yè)的方方面面,在很多領(lǐng)域都有新的深層次應(yīng)用,并且在算力成本的部署便捷上,也會有極大改觀,還會在治理方面有技術(shù)上和法律法規(guī)上的保證,整個行業(yè)都會以一個加速的方式來使用人工智能。

人工智能會逐漸成為新的 IT 底座,成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的加速器。在這個過程中,能夠更快應(yīng)用人工智能的企業(yè)將占得先機。IBM 將繼續(xù)與我們的客戶攜手共創(chuàng)可持續(xù)未來。

(IBM )

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