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IBM陈旭东:2024年是AI应用扩展之年,企业需"三步走"将数据转化成创新源泉

   日期:2024-06-12     浏览:956    评论:0    
核心提示:北京2024年6月12日 -- 近日,由中国美国商会(AmCham China)主办、以"构建可信的企业级AI"为主题的研讨会在北京正大中心举行。中国美国商会会长何迈可(Michael Hart)、正大中心写字楼部总经理贾丹致欢迎词,IBM大中华区董事长、总经理陈旭东和IBM 首席诚信与合规官Hans Vad Hansen做主题演讲,分享了IBM如何将信任贯穿其

北京2024年6月12日 -- 近日,由中国美国商会(AmCham China)主办、以"构建可信的企业级AI"为主题的研讨会在北京正大中心举行。中国美国商会会长何迈可(Michael Hart)、正大中心写字楼部总经理贾丹致欢迎词,IBM大中华区董事长、总经理陈旭东和IBM 首席诚信与合规官Hans Vad Hansen做主题演讲,分享了IBM如何将信任贯穿其企业级AI战略的始终,帮助客户实现可信任的AI应用。IBM亚太区市场营销和企业传播部总经理Priscilla Kim 和 IBM 亚太区首席诚信与合规官Simon McDonald参加了圆桌对话,并分享了IBM在亚太区的最佳实践和客户案例。

在他的演讲中,陈旭东回顾了IBM Think 2024大会在开源创新AI和自动化生态合作等三条主线上的重磅发布和创新进展,以及在新的技术浪潮下,企业如何将数据转变为AI创新的源泉。他认为,企业需要采取"三步走"的策略,首先选择一个"可信"的基础模型,然后将"企业知识"融入基础模型,最后部署、扩展、使用 "你的AI"。IBM已经做好准备,帮助各行各业的中国企业打通从试验到扩展(Scale)的AI应用之旅,实现生产力和效益的真正提升。

IBM大中华区董事长、总经理陈旭东
IBM大中华区董事长、总经理陈旭东

以下是他的发言节选(部分内容经重新编辑):

AI规模应用之年,企业如何将数据转化为创新源泉?

为了帮助客户和合作伙伴更好地规划自身的技术发展路线,IBM在去年第一次对外发布了IBM技术蓝图(Technology Atlas)。这一蓝图由6条相互交汇的技术路线组成,描述了IBM对混合云、人工智能(AI)、数据、自动化、安全和量子计算等方向,未来几年的技术趋势的展望。

以人工智能为例,IBM认为今年(2024年)是企业从试用AI(Experiment AI)迈向扩展AI应用(Scale AI)的关键一年,而AI治理将是实现这一目标的重要一环。预计到2030年,全能多模态成为AI技术的主流,企业和个人将充分享受AI技术带来的生产力提升。

IBM大中华区董事长、总经理陈旭东
IBM大中华区董事长、总经理陈旭东

从更大的视角来看,AI将和蒸汽机、电力和互联网一样,成为重塑人类社会的又一次技术变革:蒸汽机把人类从繁重的体力劳动中解放出来,电力将解放生产力的动力传输到千家万户,互联网实现了从劳动力到人类智力的跃升和扩展,AI则有望解放人类的脑力劳动,包括一些复杂的脑力劳动。而且重塑的进程会越来越快,如果看全球GDP增长十倍所需的时间,蒸汽机用了近100年,电力用了近80年,互联网只用了50年左右;预计到2030年,AI将为全球GDP带来每年4万亿美元的贡献。

企业如何将数据转化为创新源泉
企业如何将数据转化为创新源泉

那么,企业如何将AI技术转化为核心生产力,成为企业创新的源泉?IBM认为需要三步走:

第一步,选择一个"可信"的基础模型。以IBM Granite 基础模型为例,它们都是基于可信数据构建的,比如来自金融、法律、技术、科学、文学等领域的优质数据集;符合严格的 IBM 数据隔离和监管标准;还会擦除仇恨、虐待和脏话,以及重复数据和被封锁的 URL。

第二步,将"企业知识"融入基础模型。和训练通用大模型的公开数据相比,用于模型训练的企业数据的比例非常低(不到1%)。原因很简单,企业数据掌握在企业自己手里,如果输入的数据量不够,模型没有"记忆",也就不能产出真正的价值。IBM最近推出的InstructLab模型对齐技术,可以基于企业内部的知识和技能表达,生成新的合成数据,并通过后续的验证和调优,让模型更懂、更符合企业的实际需求,也让企业敢于使用。

第三步,部署、扩展、使用 "你的AI"。为了满足企业客户的需求,IBM基于AI领域数十年的积累,形成了完整的企业级AI布局,并在去年五月发布了企业级 AI 与数据平台 watsonx。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,在全球服务了4万多家企业客户。watsonx与原有Watson产品无缝对接,为企业客户提供从机器学习到生成式AI的解决方案。

IBM 在 AI 时代的三大关键词

在刚刚过去的IBM Think 2024大会上,IBM发布了AI和自动化的一系列新产品,也宣布了更广泛的生态合作,希望继续引领新的AI时代。我总结为三个关键词:开源创新、AI和自动化、生态合作

开源创新:在这次Think大会上,IBM发布了更新后的自研模型Granite系列,还将其中的18个完全开源,包括代码模型、时序模型、语言模型和地理模型。通过前面提到的 InstructLab,开发人员可以使用企业内部数据,定制面向业务领域或行业的模型,还能将开源社区的资源直接引入大语言模型。

AI和自动化:继去年在Think大会上首次亮相以来,IBM继续升级watsonx Assistants家族,为企业打造生成业务洞察、加速应用现代化的 AI 助手。此外,IBM还重磅发布了AI 驱动的自动化平台IBM Concert,简化和重塑企业的 IT 运营,成为已有的混合云平台(Red Hat OpenShift)和AI平台(watsonx)的重要补充。

生态合作:IBM 商业价值研究院的一项调研显示,投资伙伴生态的组织可以实现比其他组织高 40% 的收入增长;对于每一美元的投资,开放创新产生的收入是传统创新方法的4 倍。在今年Think大会上,IBM 不仅将AI产品嵌入微软、AWS、英伟达、Salesforce、SAP等合作伙伴的更多联合解决方案中,还将meta、Mistral等公司的最新模型也收入其AI开发平台watsonx.ai中。

来自行业和客户的双重肯定

在过去几年里,延锋国际汽车技术有限公司(简称"延锋汽车")携手IBM 团队,从实现外部到内部订单的自动化转化、解决全球工厂车间的高速数据传输问题,到使用企业级工具替换开源工具实现高可用数据抽取,再到利用 AI 赋能的解决方案实现核心生产设备的产能测算和规划,打造了国内汽车行业乃至智能制造领域利用AI技术实现数字化转型的标杆。

比如,延锋汽车作为一家在全球 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,每天收到整车厂和下游厂商的订单量是巨大的,此前手动分类带来的人工成本和高错误率,仅国内的20多个工厂,每天每个工厂要安排2个人、花150分钟来处理。基于 IBM Watson Discovery 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%。

来自行业和客户的双重肯定
来自行业和客户的双重肯定

近日,中国信通院征集并公布了"可信AI案例"评选结果,IBM与延锋汽车、苏州环球科技股份有限公司(简称"环球科技")基于IBM智能自动化软件携手共创的案例入选了"AI原生技术和应用优秀案例"。该奖项是对IBM与客户携手共创、促进AI技术落地的见证与认可,也将为当下积极探索AI应用的行业与企业提供宝贵借鉴。

IBM Corporation logo.
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标签: IBM AI 自动化
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