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人工智能

IBM 李紅焰:引領企業人工智能革命的四項基本原則

2025China.cn   2023年12月07日

作者:李紅焰

IBM 大中華區數據人工智能與自動化業務總經理

如果把 2023 年看成是人工智能在消費者市場獨占鰲頭的一年,那么 2024 年必將是企業級人工智能大刀闊斧邁步向前的一年。

當下,各大技術廠商不斷將各種大模型推向市場,“卷”技術參數,做行業測評……那么,企業到底需要什么樣的 AI 和模型?如何選擇適合自身業務發展的 AI 和模型?我們似乎又來到了一個“亂花迷眼”的彷徨時刻。企業領導一方面對于 AI (尤其是生成式 AI) 能夠為企業效率與競爭力帶來革命性變革的可能性充滿期待,另一方面也因為擔憂數據質量、安全、治理、AI 技術本身,以及人才文化等各種現實問題而躊躇不決。

“科技引領進步”是 IBM 堅守百年的價值承諾,我對此深信不疑??萍急仨毾蛏?,必須能夠造福企業和社會,這既是科技人的愿望,也是技術使用者應該堅守的準則。IBM 認為,銳意進取、渴望引領人工智能革命的企業在決心開啟 AI 之旅的時刻,需要認真思考四個基本原則,這是企業 AI 創新之旅的起點,也可能成為未來企業 AI 之旅的指航針。

第一個原則:企業要成為擁有 AI 領先優勢的價值創造者。

企業級 AI 有三種不同的使用或者消費模式:第一是購買嵌入了企業級 AI 的應用軟件;第二是通過 API 調用查詢第三方模型;第三是利用公有和私有數據創建 (然后查詢) 自己的基礎模型。

如今,大多數企業主要采用前兩種模式,因為它們是嘗試和發現有價值用例的最簡單的途徑。例如,國內著名鞋服行業領軍品牌企業柒牌男裝就選擇采用嵌入了企業級 AI 的 IBM 業財一體化計劃與分析平臺 (Planning Analytics with Watson),作為其全面預算管理項目的核心軟件,涉及公司的財務、人資、運營、IT 等多個業務條線與系統數據,目的就是為了釋放各種類型業務數據的價值,獲得更多的業務洞察與預見性,通過智能化的預算管理,使企業上至集團的戰略規劃,下至某個店鋪的運營,都能獲得應有的效率。

生成式 AI 逐步融入普通消費者的生活和企業的運作,普通消費者作為 AI 使用者,也許可以不在意自己所用的 AI 技術的底層運行機制,而企業卻不行,因為作為 AI 使用者的企業需要保護專有信息、知識產權和商業機密,還需要滿足道德、聲譽和法律的要求。

企業想要擁有 AI 領先優勢并最大限度地發揮AI的向善價值,就應積極參與企業基礎模型的價值創造,而不是將自己的能力、戰略以及最為重要的數據簡單地外包給第三方?;A模型,究其根本,是一種全新的數據呈現方式,可以揭示潛藏在數據中的深刻洞察。因此,企業必須慎重考慮,如果將自己的數據交由一個不屬于自己的基礎模型進行編碼,他們是否會喪失自己的競爭優勢,是否會失去原本可從這些數據中獲取的獨到洞見與價值。

有能力創建自己的 AI 模型(切記,并非都是大模型)的企業,不僅可以訓練、調整和管理自己的 AI,從而可以持續優化和利用這些技術,還可以對融入自身寶貴數據的企業基礎模型擁有真正的所有權和掌控權,并對其加以保護和利用,直接為企業的規?;瘎撔潞蛿祿儸F服務。

企業構建針對自身業務發展的基礎模型,這個任務看似艱巨,其實不然。為了減輕企業構建和使用 AI 的負擔,使企業能夠更加輕松地規?;_發、調整和部署企業就緒且值得信賴的 AI,IBM 推出了能夠端到端支持企業構建和采用可信的基礎模型和生成式 AI 的新一代 AI 與數據平臺 watsonx,幫助他們可以根據自身獨特的業務需求和自身數據來構建自己的 AI 和模型,讓更多企業能夠從“亂花迷眼”的困境當中走出來,把握生成式 AI 和大模型帶來的機遇,成為擁有 AI 領先優勢的價值創造者。

第二個原則:企業應押賭于開放式生態。

當企業數字化轉型邁入 AI 為先的“AI+”時代,就要避免關起門來單打獨斗,想象自己可以打造一個類似“獨家秘笈”的封閉能力。

無論 AI 如何向前,都不可能在封閉的模式下獲得大發展。推動 AI 革命,需要調動整個生態社區的能量與智慧,必須倚賴一個開放的生態。利用開放社區的力量,企業可以選擇和整合符合業務需求的開源模型、專有模型,或者自建模型,以恰當的成本獲得最大的業務價值。

IBM 與 Hugging Face 的合作就是為了貫徹和推動這一原則。Hugging Face 是企業級開源生態系統的中流砥柱,目前已經開放共享了超過 25 萬個 AI 模型。將 Hugging Face 納入 IBM watsonx 平臺,就是為了幫助 watsonx 的客戶利用社區的創造力和多樣性,使他們的 AI 是開放和充滿活力的,并且具有無限的可定制性。

以氣候和地球科學為例,這個商業和科學領域有很多瓶頸,例如,難以獲取最新信息,由于數據規模龐大而難以快速分析等等。美國國家航空航天局 (NASA) 預計,到 2024 年,他們僅新數據就將達到 25 萬 TB,如何將如此龐大的寶貴數據有效地用于商業和科學研究?IBM 給出的答案,是在 Hugging Face 上開源我們與 NASA 共同構建的 watsonx.ai 地理空間 AI 基礎模型。該模型使用 NASA 衛星數據來構建,目前是 Hugging Face 上最大的地理空間基礎模型,也是有史以來第一個 NASA 參與共同構建的開源 AI 基礎模型。通過將這個模型分享到 AI 社區當中,就可以利用協作創新的力量,一起來改善人類保護地球及其資源的方式。

水積而魚聚,木茂而鳥集。推動企業級 AI 革命的向善發展,需要齊心協力。在 AI 為先的新時代,用新技術賦能企業的創新和發展是一個巨大的“舞臺”,需要基于開放的 AI 技術平臺,讓整個生態合作伙伴系統一起攜手共創,才能把握好新技術帶來的機遇。

IBM 希望借助 watsonx 這一開放式企業級 AI 技術平臺,能夠匯聚本地市場的科技公司、行業客戶和合作伙伴,構建符合本地市場與行業特色的強大生態。通過攜手共創,加速推進開放、可信、具有行業和業務針對性的企業級 AI 的采用,把 IBM 領先的企業級 AI 與基礎模型的能力提供給更多客戶,賦能千行百業。

第三個原則:企業應使 AI 能夠“隨處運行”、“高效運行”。

想要讓 AI 發揮應有的效能,企業必須基于開放式混合云技術來構建AI,才能對內部和外部數據進行有效分析,才能做到優化成本、提高性能和減少延遲,因為企業的海量數據分散在不同的平臺和系統之上,包括本地、私有云、多個公有云,甚至是邊緣。

在 IBM,我們的目標是要幫助企業更為輕松地管理他們寶貴的數據,讓他們可以在公有云、私有云和企業本地基礎設施之間無縫地訓練、調整和部署 AI 模型。而這些技術在未來能否助力企業獲得革命性的成功,取決于它們能否為不同規模的企業提供他們所需的敏捷性、成本優勢和節能高效的選擇——成功的企業將是那些能夠對技術做出正確選擇,從而能夠超越內外環境的限制而茁壯成長的企業。

三年前,我們把基于紅帽 OpenShift 的 IBM 開放式混合云技術平臺落地中國,今年又推出 IBM watsonx 為企業級基礎模型和生成式 AI 提供動力,目的就是要賦能企業使用可信的數據,負責任、規?;貥嫿?、應用和擴展領先的 AI,讓他們的 AI 可以隨處而高效地運行。與 IBM 混合云平臺一樣,watsonx 也是基于領先的開放技術,也是以平臺的方法,通過構建和擴展廣泛而強大的生態,把 IBM 從存力、算力、企業級 AI 應用到咨詢服務的全棧能力,以及源自 IBM 研究院的前沿 AI 創新技術,交到企業手中,無論企業的規模大小。所有這些,都是基于 IBM 以始為終聚焦客戶價值的戰略準則。

第四個原則:企業在快速推進 AI 之旅的時候,必須負責任地構建和部署 AI。

生成式 AI 為企業數字化變革帶來全新的圖景。站在 AI 革命的起點,企業領導大刀闊斧快速行動是值得贊許的,因為技術進步的車輪滾滾向前,沒有人希望落后,更沒有人愿意錯失創新發展的機會。然而,在客戶、投資者、員工和同行的眼中,所有擁有“AI 創新發動機”的企業首先必須獲得“信任”的許可證。

和所有強大的技術一樣,AI 也伴隨著潛在的濫用和風險可能。如果不能負責任地部署 AI,不能將治理作為使用 AI 的核心,就有可能產生不利的現實后果,尤其在一些敏感和安全至上的領域。

一個多世紀以來,IBM 一直站在負責任地引入突破性技術的最前沿,始終堅守科技向善引領進步的初心。這意味著 IBM 不會在沒有充分了解其后果、且能提供必要護欄和恰當問責制的情況下,向公眾發布相關技術。相反,IBM 認為,解決這些創新帶來的問題與創新本身同樣重要。

IBM 對于可信和負責任的 AI 的承諾,體現在我們構建和部署 AI 模型的方法當中。AI 模型本質上反映了支撐模型的數據,這就是為什么 IBM 要采用具有整體性的平臺方法,推出 IBM watsonx 數據與AI平臺,來實現貫穿 AI 生命周期各個層面和環節的治理——從數據攝取,到模型開發、部署和監控,幫助企業端到端地構建和部署可信負責的 AI。

例如,IBM 推出首批由 IBM 開發的 watsonx Granite 模型系列的同時,身體力行地公布了 Granite 模型訓練數據集的詳細信息——Granite 模型用源自互聯網、學術界、代碼、法律和金融這五個領域與業務相關的數據集進行訓練,并由 IBM 根據企業使用要求對訓練數據進行處理,過濾去除了令人反感的內容,并根據內部和外部模型進行基準測試,幫助企業負責任地構建和部署 AI,解決包括 AI 治理、風險評估、隱私問題和緩解偏見在內的一系列關鍵問題。于此同時,IBM 還宣布其標準的知識產權保護將適用于 IBM 開發的 watsonx Granite 模型,IBM 為其基礎模型提供 IP 賠償 (合同保護),使客戶能放心地用自身數據來構建企業的 AI ,這不僅是生成式 AI 的競爭優勢之所在,也充分展現了 IBM 對于透明和負責任的 AI 的承諾。

以上四點僅僅是企業開啟 AI 變革之旅的四項基本原則。除了腳踏實地的管理智慧和基本原則,企業領導還需具備高瞻遠矚、值得信賴的領導力,需要承擔責任的勇氣和堅忍不拔的毅力,能夠帶領企業直面變革征途上的風風雨雨,攜手開放生態里的技術與行業合作伙伴,用向善的 AI 賦能企業,一起創造更加美好的未來。

(IBM中國)

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