專業觀點：人工智能熱潮將考驗IBM及其客户的準備程度——《華爾街日報》

IBM首席執行官阿爾温德·克里希納表示，世界正逐漸認同人工智能是一項根本性變革技術。圖片來源：史蒂文·羅森布什/華爾街日報紐約州阿蒙克——當世界大多數地區尚未準備好接納人工智能時，國際商業機器公司（IBM）的研究人員已投入數十年開發展這項技術，期間公司曾多次嘗試圍繞其構建商業模式卻舉步維艱。如今，隨着技術進步引爆AI熱潮，IBM正針對已做好使用準備的客户，量身定製解決方案以應對其具體業務難題。IBM正在定製這項技術，以解決準備好使用它的客户的個別業務問題。

“我認為我們都曾多次討論過AI作為根本性變革技術的屬性，而過去幾個月，世界似乎終於開始認同這一觀點，“IBM首席執行官阿爾温德·克里希納在公司總部接受採訪時表示，“此前他們未必反對，但我不確定他們是否真正信服。”

IBM在人工智能領域的研究可追溯至1950年代。2011年，其Watson AI平台在《危險邊緣！》節目中擊敗人類對手贏得百萬美元獎金。但Watson在現實應用中未能達到早期預期。私募股權公司Francisco Partners收購了IBM Watson Health業務的資產併成立Merative，後者於去年成為獨立運營公司。

隨着OpenAI發佈能進行自然語言對話的ChatGPT和可生成逼真圖像的Dall-E 2，人們對AI的興趣正以前所未有的速度激增。微軟公司已投資OpenAI，並將其技術整合至自身產品服務矩陣。Alphabet旗下谷歌、亞馬遜、蘋果、Meta Platforms等科技巨頭也紛紛全力押注AI領域。

這一飛躍源於所謂的生成式預訓練變換模型的崛起。這類深度神經網絡通過互聯網和定製數據集進行訓練，能夠識別數據序列中的長程模式，使人工智能軟件在書寫時能生成合適的後續詞句。

IBM首席執行官克里希納表示，企業客户已認識到這項新技術的潛力——可用於文本摘要分析、軟件生成等多元場景。但IBM與客户共同面臨的挑戰在於：如何精準定位大多數企業的實際應用場景。

克里希納指出，企業雖認可AI價值，卻受困於需持續投入專家資源進行模型訓練維護，這導致規模化部署面臨困境。

面向大眾消費市場的科技巨頭或可豪擲1億至10億美元自建模型，而IBM將為不願或無力鉅額投資的企業提供現成模型，並協助客户完成定製化適配。

克里希納坦言，儘管醫療健康領域存在大量AI可解難題，但IBM沃森健康項目因缺乏品牌積澱、行業經驗和專業知識未能成功。當年向市場推銷AI解決方案時，潛在客户尚未具備支持AI規模化應用的數據基礎設施和人才儲備，這也是戰略失誤。

“2011年我們正確預見了趨勢，卻得出了錯誤推論。“他表示，如今IBM對人工智能採取了更務實的推進策略。

傑富瑞集團負責IBM股票研究的高級副總裁凱爾·麥克尼利表示，如今許多企業對人工智能的準備更為充分。“2011年客户還沒做好準備。現在情況正在發生變化，更多組織擁有了數據基礎設施和工程師團隊。“麥克尼利對IBM股票給予買入"評級。

IBM軟件業務高級副總裁兼首席商務官羅伯·托馬斯表示，公司正將AI研發重點聚焦於具備客户經驗和信譽的領域——自動化、客户服務及IT運維的AI應用。該公司已構建三個可定製的基礎大語言模型，能夠結合客户數據與其他數據源進行適配。

IBM稱自2019年起就開始在產品中嵌入基礎模型，這些模型可泛化應用於非專項訓練的任務。公司發現相比舊模型，新模型精度更高且成本效益更優。同年IBM開始採用基於開源BERT模型的改進版本支撐自然語言處理服務，該模型經過數據清洗去除了仇恨言論、偏見等問題後，被重新命名為WatBERT，供使用Watson NLP庫的客户調用。IBM表示WatBERT所需訓練量更少，並能靈活適配多種語言任務。

IBM為美國大師賽高爾夫錦標賽開發了AI驅動的語音解説功能，運用了包括Watson文本轉語音庫在內的基礎模型。據IBM介紹，該系統已實現為2萬條比賽視頻片段自動添加解説。

2022年，IBM又創建了兩個基礎模型。據IBM稱，“智慧計劃"項目利用其紅帽Ansible工具為開發者自動生成代碼，目標之一是以更小的算力實現更高精度。

IBM表示，2022年1月推出的MoLFormer-XL模型能更快速高效地篩選分子新用途或從頭創建分子。IBM與生物製藥公司Moderna正共同探索將該模型應用於Moderna的mRNA藥物設計與優化流程。

IBM還與克利夫蘭醫學中心建立了名為"發現加速器"的研究合作。該團隊正在使用IBM開源的科學發現生成工具包，其中包含可生成新材料與藥物研發所需分子設計的模型。克利夫蘭醫學中心加速器首席科學家Ahmet Erdemir表示，隨着研究深入，IBM的MoLFormer-XL化學語言模型也將被納入應用。

IBM首席執行官克里希納指出：“企業數據運營的成熟度曾是阻礙因素。必須達到一定成熟水平，才能充分發揮AI與數據的價值。”

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