作為 2023 中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會的系列會議，2023 中國 AIGC 創(chuàng)新發(fā)展論壇于 9 月 4 日在北京召開，IBM 全球副總裁、IBM 大中華區(qū)首席技術(shù)官謝東先生出席并發(fā)表演講。他談到，企業(yè)在探索利用生成式 AI 促進(jìn)自身業(yè)務(wù)發(fā)展時所面臨的挑戰(zhàn)以及應(yīng)對措施。

以下是他的發(fā)言摘要：

IBM 全球副總裁、IBM 大中華區(qū)首席技術(shù)官 謝東

（圖片來源：2023 中國 AIGC 創(chuàng)新發(fā)展論壇）

大家好，我今天分享的題目是《IBM watsonx 助力生成式 AI 的企業(yè)應(yīng)用》，站在企業(yè)應(yīng)用角度，來談一談各個行業(yè)面臨 AI 大潮到來的時候，是如何用大模型來促進(jìn)企業(yè)自身發(fā)展的。

IBM 是一家服務(wù)于企業(yè)用戶的 IT 公司。隨著 ChatGPT 的問世，我們經(jīng)常被企業(yè)客戶追著要各種各樣的人工智能工具，幾乎見面都會說“我們來談一談人工智能大模型”。以前談到 AI 的時候，經(jīng)常限定在某些場景、某些情況下談，而現(xiàn)在幾乎是各行各業(yè)，都在探索自身企業(yè)到底如何能夠用好大模型。IBM 研究院針對全球企業(yè)進(jìn)行了調(diào)查，大約 50% 的 CEO 都認(rèn)為生成式 AI 將是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的利器。

為什么會產(chǎn)生這樣的變化，其實是生成式人工智能帶來的創(chuàng)新能力，比如可以做文件文本的總結(jié)摘要，可以進(jìn)行對話搜索，可以進(jìn)行各種各樣的包括文字、圖象、視頻、聲音的內(nèi)容生成，甚至還可以生成代碼等。對一個企業(yè)來說，企業(yè)應(yīng)用不僅用到大模型，同時還要兼顧以前仍然有效的傳統(tǒng) AI 方法，以及如何部署實施這些大模型。

這里列舉了一些人工智能在不同行業(yè)的應(yīng)用場景，無論是金融、制造、零售行業(yè)等，都會有不同形態(tài)的 AI 大模型助力。教育行業(yè)帶來的改變非常深刻，一方面人工智能大模型改變了教育模式本身，同時也對教育提出新的要求，需要有更多的人工智能應(yīng)用，和更多生成式人工智能時代的新型人才。再有對 IT 行業(yè)本身也有沖擊，很多程序員利用生成式人工智能輔助自己，基礎(chǔ)的科研項目也都是用大模型來輔助科學(xué)研究。

既然有這么多的好處，企業(yè)為什么無法快速應(yīng)用生成式 AI？

很多企業(yè)談到應(yīng)用挑戰(zhàn)時，主要聚焦在三點：安全、隱私、準(zhǔn)確性。

• 安全，在大模型使用過程中，保護(hù)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和客戶知識產(chǎn)權(quán)至關(guān)重要

• 隱私，如何保證個人用戶的隱私安全

• 準(zhǔn)確性，既然是生成式模型，我們在強調(diào)生成內(nèi)容創(chuàng)新的同時，必須保證內(nèi)容的準(zhǔn)確性

除此之外，我們還看到更多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)關(guān)心的問題，包括生成式大模型可解釋性、倫理問題、所遇到的偏見以及是否可信等，必須解決這些問題，才能使生成式 AI 在企業(yè)里有一個真實的價值體現(xiàn)。

當(dāng)一個企業(yè)決定使用生成式 AI 時，它應(yīng)該考慮哪些問題？

我總結(jié)為五個方面 ——

第一，應(yīng)用場景。結(jié)合企業(yè)自身業(yè)務(wù)思考，生成式 AI 可以在哪些場景得以應(yīng)用？雖然我們剛才看到生成式 AI 可以帶來很多新奇的能力，但是企業(yè)要考慮這些應(yīng)用場景是否真的能為自身帶來價值。

第二，成本因素。在實施 AI 過程中，要考慮哪些成本比較低，哪些過程容易盡快實施，并且在這之后能逐步深化。

第三，生態(tài)。我們看到，從算力、算法、到數(shù)據(jù)、到不同行業(yè)，其實要在一個很大的生態(tài)里完成，一個公司不可能從訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、開發(fā)都靠自己，甚至不能完全靠自己的數(shù)據(jù)完成這一切，一定要考慮合作伙伴，建立起自己的應(yīng)用生態(tài)。

第四，如何治理。目前已經(jīng)有越來越多針對人工智能的法律規(guī)范逐步出臺，要遵守這些規(guī)范，才能保證企業(yè)在應(yīng)用人工智能和大模型時是合法合規(guī)的。

第五，人才。開發(fā)人工智能大模型的應(yīng)用需要新型人才，企業(yè)在應(yīng)用時一定要考慮如何培養(yǎng)起這樣的人才，以及如何通過合作伙伴和生態(tài)力量，獲取這些人才能力。

解決以上這些問題，當(dāng)一個生成式 AI 具備以下三個要素時，才能被企業(yè)快速的應(yīng)用起來：

• 第一，AI 必須是可信的。不僅包括它要準(zhǔn)確，還包括它是公平的、可解釋、穩(wěn)健的、透明的、具備隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)權(quán)利等，確保當(dāng)企業(yè)應(yīng)用 AI 時，它可以為企業(yè)創(chuàng)造價值，而不是帶來麻煩。

• 第二，它必須是企業(yè)就緒的 AI。一個企業(yè)想利用 AI 大模型發(fā)揮價值的時候，一定要把大模型的價值建立在自己企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，讓大模型跟自己的業(yè)務(wù)緊密結(jié)合。

• 第三，開放和可擴展。采用 AI 只是一個開始，一定要規(guī)劃好入門以后的 AI 治理，確保企業(yè)一步一步堅實地走好。

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為了支持企業(yè)能在生成式大模型時代用好人工智能，IBM 發(fā)布了 IBM watsonx 平臺，它由三大能力組成：watsonx.ai、watsonx.data、watsonx.governance。

• watsonx.ai，它既有傳統(tǒng) AI 的能力，又有生成式的能力，通過訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，能提供一個集群幫助企業(yè)進(jìn)行模型的使用。IBM 的觀點，在大模型時代我們可以對用戶不僅提供一些 IBM 自己訓(xùn)練的大模型，還有各種開源大模型，同時還可以幫助用戶在自己的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上訓(xùn)練自身的大模型。

• watsonx.data，企業(yè)一定要把 AI 應(yīng)用跟自身的數(shù)據(jù)相結(jié)合，包括如何跟企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)、內(nèi)部外部的數(shù)據(jù)都結(jié)合好，讓數(shù)據(jù)可以安全可靠的被訪問，所以我們做了這樣一個湖倉一體的數(shù)據(jù)方案，讓企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)更好的支持大模型的應(yīng)用。

• watsonx.governance，它用來確保大模型訓(xùn)練中用到的數(shù)據(jù)是合規(guī)的。利用工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行公平性掃描，并且根據(jù)不同國家不同行業(yè)的法規(guī)進(jìn)行實時更新與合規(guī)檢查。

我們希望通過開放向善的技術(shù)、高瞻遠(yuǎn)矚的領(lǐng)導(dǎo)力、攜手共創(chuàng)的生態(tài)，幫助更多企業(yè)抓住 AI 機遇，大幅度促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展，IBM 期待與更多企業(yè)攜手共創(chuàng)！

關(guān)于 IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過 175 個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000 家政府和企業(yè)實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。

了解更多信息，請訪問：https://www.ibm.com/cn-zh

END 往期回顧

→IBM 陳旭東：打造 AI 核心競爭力，企業(yè)需要解決三大挑戰(zhàn)

→華夏銀行“雁群行動”生態(tài)伙伴大會在京舉行，IBM 被授予“科技類伙伴”

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