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作者： Kareem Yusuf博士， IBM Software 產(chǎn)品管理與成長 高級副總裁
北京2023年5月16日 /美通社/ -- 當下正是人工智能（AI）的革命性時刻。在過去十年取得一些令人矚目的進步之后，很大程度上有賴于機器學習（ML）和深度學習技術(shù)，AI技術(shù)似乎已經(jīng)進入一個突飛猛進的發(fā)展加階段。突然之間，人人都在談?wù)撋墒紸I，時而興奮，時而焦慮。然而少有人懷疑我們所目睹的進步是重大的，或者懷疑這些進步為那些迅速而戰(zhàn)略性地采取行動的企業(yè)所帶來的機會是巨大的。
然而，為什么是現(xiàn)在？答案就是生成式AI可以利用 基礎(chǔ)模型 獲得嶄新進展。 與傳統(tǒng) ML 中每個新用例都需要使用特定數(shù)據(jù)設(shè)計和構(gòu)建新模型不同，基礎(chǔ)模型是在大量未標記的數(shù)據(jù)上進行訓練的，可以適應新的場景和業(yè)務(wù)應用程序。因此，基礎(chǔ)模型使大規(guī)模的AI可擴展性成為可能，因此，一個基礎(chǔ)模型使大規(guī)模的人工智能可擴展性成為可能，同時每次使用模型時都會攤銷建立模型的初始工作，因為微調(diào)額外模型的數(shù)據(jù)要求要低得多，這既提高了投資回報率，又加快了上市時間。
幾十年來，IBM 一直處于突破性AI科技的前沿——從世界上第一個 跳棋 游戲程序到 在云中構(gòu)建 AI 超級計算機。今天，我們擁有最為全面的企業(yè)級 AI 解決方案組合之一。我們的 Watson 套件 已經(jīng)部署到 20 個行業(yè)的 1 億多用戶當中，與此同時， IBM 研究院的專業(yè)團隊還在持續(xù)推動前沿技術(shù)的發(fā)展。
AI已經(jīng)在為企業(yè)帶來可喜的業(yè)務(wù)成果。它使我們的供應鏈更加強大，保護關(guān)鍵的企業(yè)數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡(luò)攻擊的侵害，每天都在助力為眾多行業(yè)的數(shù)百萬客戶提供無縫體驗。然而，為生成式AI提供動力的基礎(chǔ)模型，將使這些成就看起來僅是重大變革的前奏——尤其當我們能盡力使這一技術(shù)變得唾手可得的時候。在 IBM，我們認為是時候?qū)?nbsp;AI 的力量交到各式各樣"AI 構(gòu)建者"的手中了——從數(shù)據(jù)科學家到開發(fā)人員，再到從未編寫過代碼的日常用戶。
watsonx, IBM下一代AI平臺就是為此而設(shè)計的，它提供對高質(zhì)量、可信數(shù)據(jù)的自助訪問，使用戶能夠在單一平臺上進行協(xié)作，在該平臺上，他們可以構(gòu)建和完善新的生成式 AI 基礎(chǔ)模型以及傳統(tǒng)的機器學習系統(tǒng)。我們已經(jīng)確定的早期用例范圍包括數(shù)字勞動力、IT 自動化、應用程序現(xiàn)代化、安全性和可持續(xù)性等。
watsonx 有三個組件：watsonx.ai、 watsonx.data 和 watsonx.governancehttps://www.ibm.com/blog/ibm-to-help-businesses-scale-ai-workloads-for-all-data-anywhere。它為用戶提供了先進的機器學習、數(shù)據(jù)管理，和生成式 AI 功能，以快速、可信數(shù)據(jù)和治理的方式在整個企業(yè)中訓練、驗證、調(diào)整和部署 AI 系統(tǒng)。可以為整個數(shù)據(jù)與 AI 生命周期提供幫助，從數(shù)據(jù)準備到模型開發(fā)、部署和監(jiān)控。我們相信，它可以擴展和加速最為先進的AI對每個企業(yè)的影響。
利用 watsonx.ai 在整個企業(yè)當中訓練、驗證、調(diào)整和部署 AI
watsonx.ai 是一個專為今天與未來的業(yè)務(wù)而設(shè)計的 AI 開發(fā)平臺。它結(jié)合了 IBM Watson Studio 的功能和利用基礎(chǔ)模型能力的最新生成式 AI 的功能，使數(shù)據(jù)科學家、開發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師能夠基于機器學習構(gòu)建、運行和部署 AI。
watsonx的核心是 信任原則。隨著人工智能變得更加普遍，企業(yè)需要確信他們的模型在與客戶互動時不會對事實產(chǎn)生 "幻覺 "或使用不適當?shù)恼Z言。我們的方法是建立恰當?shù)膰乐斝?、流程、技術(shù)和工具，以敏捷的方式適應不斷變化的法律和監(jiān)管環(huán)境。watsonx.ai 使用戶能夠訪問高質(zhì)量、預訓練和專有的 IBM 企業(yè)級基礎(chǔ)模型：這些模型聚焦于特定領(lǐng)域，并且嚴格關(guān)注數(shù)據(jù)采集、來源和質(zhì)量。此外，IBM 還在通過 watsonx.ai 提供多種開源模型。
信任是等式的一個部分，第二部分是準入性。要使AI真正具有變革性，須有盡可能多的人能夠從AI獲益。為此，我們在設(shè)計 watsonx.ai 時考慮到了用戶友好性。watsonx.ai 不僅適用于數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員，業(yè)務(wù)用戶也可通過易于使用的界面訪問它，該界面可以對不同任務(wù)的自然語言提示做出響應。
在提示實驗室當中，用戶可以通過輸入各種任務(wù)（如匯總腳本或?qū)ξ臋n執(zhí)行情緒分析）的提示來試驗模型。根據(jù)任務(wù)的不同，watsonx.ai 將允許用戶從下拉菜單中選擇基礎(chǔ)模型。開發(fā)人員可以使用 API、SDK 和庫，直接在我們的 ModelOps 環(huán)境中構(gòu)建工作流，管理從開發(fā)到部署的機器學習模型。高級用戶將能夠使用我們的調(diào)優(yōu)開發(fā)平臺以使用標記數(shù)據(jù)來定制模型，從預訓練的模型當中創(chuàng)建新的可信模型。
但在 IBM，我們相信語言只是基礎(chǔ)模型的開始。我們還在構(gòu)建針對不同類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行訓練的模型，包括代碼、時間序列數(shù)據(jù)、表格數(shù)據(jù)、地理空間數(shù)據(jù)和 IT 事件數(shù)據(jù)。將在測試版中提供給選定客戶的初始基礎(chǔ)模型包括語言（也稱為LLM）、地理空間數(shù)據(jù)、分子和代碼的基礎(chǔ)模型。
利用 watsonx.data 擴展和管理 AI
為了使AI跨整個企業(yè)推動真正有影響力的結(jié)果，它必須集成到現(xiàn)有的工作流程和系統(tǒng)中，對客戶服務(wù)、供應鏈和網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域的關(guān)鍵流程進行自動化。企業(yè)需要能夠輕松安全地移動AI工作負載，而當下，這可能意味著要跨云以及跨現(xiàn)代和傳統(tǒng)軟件與硬件系統(tǒng)。
借助 watsonx.data，企業(yè)可以快速連接到數(shù)據(jù)，獲得可信的見解并降低數(shù)據(jù)倉庫的成本。它是基于開放式湖倉一體（lakehouse）架構(gòu)而構(gòu)建的數(shù)據(jù)存儲，可在本地和多云環(huán)境中運行。
watsonx.data 針對所有數(shù)據(jù)、分析和 AI 工作負載進行了優(yōu)化，結(jié)合了數(shù)據(jù)湖的靈活性與數(shù)據(jù)倉庫的性能，幫助企業(yè)在其數(shù)據(jù)駐留的任何地方擴展數(shù)據(jù)分析和 AI。通過工作負載優(yōu)化，組織可以通過使用該解決方案得到加強，同時將數(shù)據(jù)倉庫成本降低到一半（高達 50%）。[1]
用戶可以通過單一入口點訪問數(shù)據(jù)，并跨云和本地環(huán)境共享元數(shù)據(jù)層。watsonx.data 還具有內(nèi)置的治理、安全性和自動化功能，使數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員能夠使用受管控的企業(yè)數(shù)據(jù)來訓練和調(diào)整基礎(chǔ)模型，同時解決整個數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的企業(yè)合規(guī)性和安全性問題。
借助 watsonx.data，企業(yè)將能夠在多云架構(gòu)上構(gòu)建值得信賴的AI模型并實現(xiàn)AI生命周期的自動化，充分利用與IBM和第三方服務(wù)的互操作性。
通過 watsonx.governance 在企業(yè)的 AI 生命周期中建立信任
在構(gòu)建和調(diào)整AI模型時，以及一旦將AI引入您的產(chǎn)品和工作流程中，信任都是核心。
事實上，AI嵌入到日常工作流程中的次數(shù)越多，您就越需要主動治理AI以推動整個企業(yè)做出負責任且合乎道德的決策。
watsonx.governance 可以助力圍繞AI工具和AI的使用建立必要的護欄。它是一個自動化的數(shù)據(jù)和模型生命周期解決方案，用于制定策略、分配決策權(quán)并確保組織對風險和投資決策負責。
watsonx.governance 采用軟件自動化來幫助增強客戶降低風險、幫助滿足監(jiān)管要求和解決道德問題的能力，使得客戶無需切換數(shù)據(jù)科學平臺而產(chǎn)生過高的成本，哪怕是使用第三方工具開發(fā)的模型。它使企業(yè)能夠自動化和整合多個工具、應用程序和平臺，同時可以記錄數(shù)據(jù)集、模型、相關(guān)元數(shù)據(jù)和管道的來源。
通過提供有助于安全和保護客戶隱私的機制，并主動檢測模型偏差和漂移，watsonx.governance 可幫助組織滿足道德標準并主動管理風險和聲譽。法規(guī)可以被轉(zhuǎn)化為規(guī)則和業(yè)務(wù)流程，以幫助確保合規(guī)性，而可定制的報告和儀表板則有助于保持利益相關(guān)者的可見性和協(xié)作。
即刻與 IBM 合作，讓 AI 在您的業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用
IBM 正在其所有主要軟件解決方案和服務(wù)中注入 watsonx.ai 基礎(chǔ)模型，將其嵌入到核心 的AI 和自動化產(chǎn)品以及我們的咨詢實踐中。 其中包括：
將信任置于 AI 戰(zhàn)略的核心
我們剛剛開始想象的可能性很快就會變得司空見慣，因為這些新的AI模型極大地影響著人們與技術(shù)的交互方式，不僅改變了我們開展業(yè)務(wù)的方式，也改變了我們對商業(yè)的看法。
但要充分發(fā)揮其潛力，AI必須建立在信任和透明的基礎(chǔ)之上，同時須盡可能地被廣泛使用，使所有人都能受益。IBM認為， 值得信賴的AI有賴于五大支柱：可解釋性、公平性、穩(wěn)健性、透明度和隱私性。
IBM 設(shè)計 watsonx 時遵循這些信任的核心原則，同時盡可能使其易于訪問。一個提高生產(chǎn)力和促進創(chuàng)新的值得信賴的AI未來不僅是有可能的，而且已經(jīng)到來。這是一個激動人心的時刻：讓我們一起，使AI發(fā)揮作用，讓世界更加美好！
有關(guān) IBM 未來方向和意圖的聲明僅代表目標和目的，如有更改或撤銷，恕不另行通知。
[1]將 watsonx.data 的 VPC 小時數(shù)標準化的 2023 年公布標價與幾家主要云數(shù)據(jù)倉庫供應商進行比較時。節(jié)省的費用可能因配置、工作負載和供應商而異。
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 Red Hat 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 。
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