IBM专家观点:企业需破除AI应用迷思,“与数据对话“将重塑企业运营模式
2024-07-26 17:32:32爱云资讯阅读量:15,708
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IBM大中华区数据与人工智能技术总监 刘胜利
刘胜利表示,在物联网乃至更广泛的应用场景中,企业已经在积极地落地人工智能技术,但存在模型太少、越大越好、开箱即用等"迷思"。以AI助理为例,企业在现阶段的交互形式仍以"与应用对话"为主,未来企业是否具备"与数据直接对话"的能力,将成为降本增效、提升竞争力的关键。他认为,不论现在的行业竞争有多"卷",我们应该相信,科技能为人类创造美好的生活和未来。
此外,IBM入选了大会发布的"2024世界物联网500强排行榜",并在"金榜百强"名单中位列第十一位。
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IBM专家观点:企业需破除AI应用迷思,“与数据对话”将重塑企业运营模式
以下是他的发言节选(部分内容经重新编辑):
AI应用的三个迷思:模型太少、越大越好、开箱即用
IBM是一家历史超过113年的老牌IT公司,在上个世纪90年代之前,IBM的发展史可以说就是计算机的发展史。今天的IBM是一家专注混合云和人工智能(AI)的科技公司,我们非常专注于这两项创新技术的落地。
这两年,关于生成式AI、大语言模型的讨论在全球非常火热,大家似乎没有看到IBM在这条赛道上特别"卷"。实际上,我们在全球已经扎扎实实地做了很多工作,尤其是大模型在企业落地等方面。
这也引出了我今天要分享的第一个观察:企业不需要"卷"大模型,现在的大模型不是不够用了,而是太多了;企业投入的大量时间其实是在选模型上。以HuggingFace开源平台为例,它已经有70多万个开源模型,目前足够用了。
第二,大家都很关注支持ChatGPT的那些超大语言模型,但是对于多数企业来说,使用的模型参数通常在1B到70B之间,就足够确保成本可控、性能达标。超大模型既无必要,成本也非常高。
第三,当企业选好了大模型,在部署时会发现,与自身业务的匹配度往往低于60分(满分100分),在某些场景下连30分都达不到。IBM在全球包括中国市场的大量实践和落地案例,就是在帮助企业选好模型、选对场景,把30分提高到80到100分的区间。
"与数据对话"将重塑企业运营模式
在中国市场,IBM在过去的七八年时间里,服务了大量的智能制造企业,包括汽车制造、新能源等行业的头部客户。我基于与一些客户高层交流的经验,分享两个观点:
第一,今天的先进制造企业还在谈"无人工厂"等概念,但是在不久的将来,我们将迎来"无人管理"或者"更少人管理"的企业。所谓的"无人管理"并不是不需要人,而是将人从重复性、事务性的工作中解放出来,专注于更具创造性的工作。以IBM为例,我们已经在使用 watsonx等AI 技术,加速实现HR、IT、供应链、内部运营等不同业务领域的智能化和自动化。
第二,"与数据对话"将帮助企业实现"无人管理"。我最近和国内某车企客户交流时,共同畅想了一个直接"与数据对话"的情景,而不是传统意义上的"与应用对话":某销售负责人借助AI工具,对过去几天的销售数据提问"车型A过去三天在北京地区的销量趋势""为什么会发生这样的变化""企业应该采用怎样的行动"。换句话说,不仅可以查到发生了什么,还可以找出发生的原因,并规划下一步的行动。
过去,这些工作依赖大量的白领"知识工人"。今天,这些知识正在被AI快速学习,并以更加精准、高效的方式完成。比如,借助最新发布的IBM watsonx BI Assistant,我们可以和数据直接对话,不需要写程序。专业人员的不断提问可以帮助AI持续学习,变得更专业;专业人员也可以在对话过程中提高自己,掌握和AI对话的更多技巧。
企业级AI Assistant的未来:从助手到主角
今天企业的IT系统,基本还是基于"用户界面+逻辑+数据"的架构构建。从"与数据对话"的场景来看,我认为逻辑和流程的部分会逐渐"AI化"。目前,AI在企业IT系统中更多扮演助手(assistant)的角色,而在不久的未来,"助手"将变成"主角"。
不论现在的行业竞争有多"卷",我们应该相信,科技能为人类创造美好的生活和未来。IBM也愿意和更多的中国企业沟通,共同探索提升竞争力的新技术、新模式。
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