IBM 陈旭东：AI 模型并非越大越好，企业更应关注效率和治理

 

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IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东应邀出席线上论坛，并在“特别对话：走进人工智能时代”环节，与华南理工大学软件学院院长蔡毅共同探讨人工智能的技术趋势和应用前景等话题。他认为，新的 AI 时代已经到来，企业和个人都需要主动迎接变革。对大多数企业而言，与其考虑要不要加入“模型大战”，不如关注自身的数据治理，找到适合的技术路线和合作伙伴，在核心业务中实现投入产出最大化，打造差异化的竞争优势。

 

 

 

以下是他在对话环节的发言节选 (部分内容经重新编辑)：

 

 

Q：您如何评价 IBM 在人工智能领域的贡献和技术优势？

 

A：今天的 IBM 是一家专注于混合云和 AI 的科技公司，也是全球 AI 技术和 AI 应用的重要推动者。除了前面提到的达特茅斯会议，人工智能的另一个里程碑时刻也有 IBM 的推动：1997年，IBM 深蓝计算机击败当时的国际象棋冠军，人工智能开始进入大众视野。2011年，IBM 人工智能参加知识竞赛并获得冠军，这意味着 12 年前 IBM 的语音识别和语义理解能力已经达到很高的水平。2019年，IBM 人工智能辩手已经开始与人类一较高下，其语言表达能力令世界瞩目。

 

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。为了满足企业级 AI 需求，IBM 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。

 

 

Q：人工智能是今年科技领域最受关注的话题之一。您如何看待企业级人工智能的应用和价值？

 

A：关于这个问题，我正好咨询过聊天机器人，包括国外和国内的两款主流产品。对普通大众来说，知识问答和创作辅助 (包括编程工作所使用的计算机语言) 是比较典型的场景，能够帮助我们提高个人生产力。

 

对于企业而言，我们看到更广泛的需求和潜力，除了智能客服和市场营销，还包括 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。

 

在 IBM 内部，我们已经在借助 AI 工具，减少了 HR 部门的大量重复性工作 (如整理文档、收集资料)，极大地提高了员工生产力，让他们可以聚焦有更高价值的工作，比如人才的培养和转型。

 

另外，IBM 最新推出的 watsonx Granite 模型系列已经包含了 200 亿参数的代码生成大模型 (granite.20b.code)，它支持 115 种编程语言，可以帮助开发人员使用自然语言提示，更快、更准确地编写代码，还能确保客户在使用模型的过程中无需担心 IP 问题。

 

 

Q：生成式 AI 也带来了一些风险和挑战，比如数据质量、能耗问题、语义鸿沟、可解释性和可靠性等，您认为这些问题里最难解决的有哪些？行业内现在有哪些应对方案？

 

A：IBM 针对全球企业 AI 采用情况的调研显示，相关知识和技能的缺失、AI 开发工具的不足是企业成功采用 AI 的主要障碍。具体到支持生成式 AI 的大模型，我们看到覆盖全生命周期的治理解决方案——也就是从构思想法到模型退役的全流程，并不多。

 

前面我提到的 AI 和数据平台 IBM watsonx，其中的 watsonx.governance 组件可以从以下三个方面帮助企业应对治理难题：第一，模型质量的评估，主要指标包括可解释性、准确性、偏差等；第二，模型风险的管理，跟踪模型从开发到生产的风险并管理风险 (如有害信息、隐私泄露等)，同时确保合规；第三，模型运维的监控，模型参数不是越大越好，而是“够用就好”，企业需要实时监控各项参数 (如延迟、吞吐量等)，从而优化所需的计算资源。

 

 

Q：在人工智能的发展浪潮中，大公司如何塑造自己的核心竞争力？大公司必须参与大模型大战才能不掉队吗？

 

A：这个问题应该是所有企业都在思考的。CEO 们最迫切的需求就是借助 AI 提升核心生产力，这个结论来自 IBM 商业价值研究院 (IBV) 今年发布的 CEO 调研报告。在 IBM 看来，人工智能在企业中要产生业务价值，必须实现 AI 在核心业务的应用。

 

关于“要不要加入大模型大战”，我觉得大可不必。企业更应该关注的是数据治理，先找到数据在哪里，以及如何利用这些数据来提升能力，在核心业务中实现投入产出最大化。一旦企业选择了适合自己的方向，就可以找到相应的技术和提供商。

 

 

Q：您对于 AI 赛道的创业者有哪些建议？ 

 

A：我认为有几个大的原则。第一，看清未来赛道，而不是做 ChatGPT 或者某一个产品的跟随者，否则很容易就被取代或者淘汰。第二，选对应用场景。目前来看，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 工具的主要优势在通用领域，专业或者垂直领域 (如金融、石油石化行业) 还有很大的增长潜力，比如，帮助企业利用自有的数据、数据库，开发人机对话助手、智能维修助手等定制化解决方案。

 

 

Q：您认为人工智能对人类的就业和职业发展有哪些影响？人类应该如何适应和利用人工智能的发展？

 

A：IBM 认为，AI 的价值应该是增强而非取代人类智能。IBM 倡导 AI 与人偕行的技术路径，将人从繁重的重复工作中解放出来，投身到更需要创造力的工作。就像当年 ATM 机出现后，让银行柜员从点钞、存取等枯燥工作中解放出来，从而投身到更高价值的工作，比如理财顾问。我的看法是，当技术浪潮到来时，只有主动迎接变革，才能不被淘汰。

 

 

Q：在这样一个人工智能快速发展的时代，您认为求职者需要具备哪些核心竞争力？怎样看待人工智能未来的发展方向？

 

A：就像互联网时代到来时，我们都必须学会使用互联网，现在我们需要学会使用生成式 AI，并且充分利用现有的产品和服务，来提高自己的生产力。另外，生成式 AI 也会创造新的岗位，比如提示工程师，求职者可以尝试学习相应的知识、掌握新的技能，探索更多机会。

 

我们正处在企业级 AI 大发展的前夜。在全球范围内，IBM 已经在和数百个客户深入探讨如何部署 AI 能力，一旦这些应用产生好的经济效益，就有望被大规模推广到其他企业中，进一步提升企业效率。对企业来说，也要积极拥抱新的 AI 时代，在人才准备、业务提升等方面发掘新的价值。

 

 

   

关于 IBM

   

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

 

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