IBM 陈旭东：AI+ 时代，企业需要怎样的人工智能？
作者: admin 点击次数: 添加时间: 2023-12-05
12月1日至3日，由钛媒体集团主办的 2023 T-EDGE 全球创新大会暨 EDGE AWARDS 创新评选在京举行。IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东应邀参加企业全球化论坛，并做主题演讲。
以下是IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东的发言内容节选：
尊敬的各位嘉宾、朋友们：
作为钛媒体的老朋友，很荣幸有机会再次参加 T-EDGE 全球创新大会，和大家探讨全球化浪潮中的产业创新升级，尤其是生成式 AI 带来的技术变革和行业影响。
从地缘政治到科技创新，2023 年的最后两个月可以说是风云变幻、大事频发：国际关系中最重要的中美关系似乎“轻舟已过万重山”，但是科技圈最热的话题人工智能却好像“两岸猿声啼不住”。
前不久，被称为“ChatGPT 之父”的 OpenAI 联合创始人奥尔特曼(Sam Altman)，突然被董事会以“沟通不够坦诚”为由免职，这一事件在短短五天内多次反转，包括三天换了三次 CEO、奥尔特曼出走微软另起门户、OpenAI 员工联名要求重组董事会……最新的进展是奥尔特曼与 OpenAI 达成一致，回去继续担任 CEO。
作为局外人，我们不去臆测事情的来龙去脉，但是在众多当事人的对外沟通中，有一点被不断提及：在 ChatGPT 狂飙突进、大语言模型百花齐放的背后，OpenAI 内部始终存在技术路线和发展理念上的重要分歧。目前看来，“加速派”暂时获得了更大的话语权，不过我相信这次风波之后，OpenAI 也许会对新产品的迭代和研发采取更加审慎的态度。
那么，以 ChatGPT 为代表的 AI 对话模型已经产生了哪些应用场景呢？我特意咨询了聊天机器人的意见，对比了一下国外和国内的两款主流产品，得到的答案基本一致，比如客户支持、内容创新、知识问答等消费者比较容易感知的场景，能够帮助我们提高个人生产力。
如果我们把视线拉到企业，会发现面向消费者的场景只是冰山一角。就 IBM 多年服务企业客户的经验来看，我们看到企业级 AI 应用有着更广泛的需求和潜力，包括：HR、财务和供应链流程的自动化，IT 开发和运维的智能化，以及将 AI 注入企业的核心业务，比如资产管理、信息安全等等。
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在应用生成式 AI 的道路上，加速推进还是踩下刹车？这同样是全球 CEO 们面临的重要考题。IBM 商业价值研究院 (IBV) 今年发布的全球 CEO 调研报告显示，CEO 们感受到来自各方的压力，要求其组织加速采用 AI；其中，来自董事会和投资者的压力最大。当然，作为企业的“一把手”，CEO 们也有自己的判断和考虑，他们最迫切的需求就是借助 AI 提升核心生产力。
但是，将技术转化为生产力并不容易，理想与现实往往有很大的差距。比如，
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理想中的商业模式应该是数据驱动的，而现实是，将近 90% 的企业数据都是非结构化数据，管理和应用的成本极高，更不要说从中提取洞察。此外，根据 Gartner 的一份报告，糟糕的数据质量让组织每年平均损失 1290 万美元。
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理想中的业务流程应该是高度自动化的，而现实是，30% 的企业因为业务流程不够自动化而蒙受损失。
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理想中的企业安全既能“防患于未然”，也能在风险发生后提供“双保险”。但现实是，全球因数据入侵事件导致的经济损失平均高达 445 万美元。
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理想中的企业 IT 环境应该支持快速且敏捷的工作负载迁移，现实是，这样的迁移通常需要在多云或混合多云的架构下进行，这需要理想的技术支持。
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理想中的企业应该将可持续发展融入业务全流程中，但现实是，超过 50% 的 CEO 认为可持续发展是其组织面临的最大挑战，这个数据来自去年的 IBM 全球 CEO 调研报告。
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说了这么多，企业到底需要怎样的生成式 AI 呢？IBM 认为，企业级的 AI 应用需要遵循四个基本准则。
首先是开放，企业应该积极拥抱领先的 AI 技术，并且借助开源社区、开源技术加速创新；其次是针对性，比如帮助企业使用自己的数据，开发针对特定场景、能快速产生收益的 AI 模型（如 HR 流程自动化、客服系统智能化、IT 应用现代化等），同时确保符合内部规章；第三是可信，这不仅涉及数据的治理、模型的监管，也包括各国、各行业的不同的合规要求；第四是赋能，企业需要一个上手快、可扩展的工具平台，基于自己的数据来训练、调优、部署 AI 模型，而不只是当一个大模型的消费者。
为了满足企业级 AI 需求，IBM 基于在 AI 领域数十年的积累，在今年五月发布了企业级 AI 与数据平台 watsonx。watsonx 不仅能帮助企业运用大模型和生成式 AI，同时，也能解决企业级 AI 应用的三大挑战：找到需要的数据、建立合适的模型、监管系统的运营。
IBM watsonx 提供了一个包括 AI 开发平台、湖仓一体方案和 AI 治理在内的工具包，帮助企业从数据的准备、模型及应用的构建，到 AI 全生命周期的治理，在跨业务场景中快速训练并部署 AI 能力。
早在 2011 年，IBM 就发布了企业级 AI Watson，并在全球服务了 4 万家企业客户。watsonx 将与之前发布的 Watson 产品无缝对接，为企业客户提供从传统 AI 到最新的生成式 AI 的解决方案。
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未来，结合 IBM 提供的红帽混合云平台，企业将可以在多个云上使用多个模型。客客户可以选择自建模型，也可以选择 IBM 推荐的模型，无论做出何种选择，IBM 都能帮助客户进行尝试和实验，包括模型的调优、构建和评估，帮助他们在任何云上部署并调优模型。
IBM 最新推出的 watsonx Granite 模型系列目前包括 200 亿参数的代码生成大模型 (granite.20b.code)，以及用于对话和问答、简单指令和响应的 130 亿参数大模型 (granite.13b.v1.chat 和 granite.13b.v1.instruct)，可将生成式 AI 应用到多个特定的企业场景中。
以代码大模型为例，它从 1.5 万亿个 token 中学习了 115 种编程语言的知识，能够帮助开发人员使用自然语言提示，更快、更准确地编写代码；它支持本地部署，从而实现数据的合规和安全；还承诺帮助客户应对因使用此模型可能遇到的 IP 问题。
我分享一个真实案例。延峰汽车是一家在全球 20 多个国家拥有 9 家研发基地、240 多个工厂的全球汽车零部件供应商，面对每天收到的巨量订单，人工处理所造成的高成本、低效率与多错误极大影响了整体运营效率。基于 IBM Watson Discovery 强大的学习能力，IBM 帮助该车企构建的 AI 决策大脑，从 1.8 亿条历史数据中，学习了外部订单对应的内部订单背后蕴藏的规则，实现了全自动执行流程，且订单分类正确率从 85% 提升到 97%。
通过 IBM 高速数据传输软件 Aspera，IBM 还帮助延锋汽车构建起企业级的文件传输解决方案，实现分支生产车间和总部之间海量数据的高速安全传输，为智能库存与预测夯实数据基础。此外，基于IBM的决策优化软件，IBM 帮助延锋汽车实现了核心生产设备——注塑机的智能化产能测算和规划，助力降本增效。
随着 AI 成为中国科技发展、产业升级的重要驱动力。然而 IBM 深知，企业 AI 的道路并不容易，至少需要克服技术、人才、文化这三大挑战。因此，我们希望利用我们的行业经验和技术能力，与中国客户和合作伙伴全方位共创，帮助企业应对挑战。
文件来源：IBM中国
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