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watsonx:企業(yè)級AI的未來

IBM China
2023-05-16 15:24 5623

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,人人都在談論生成式AI,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。

 

watsonx: 企業(yè)級AI的未來
watsonx: 企業(yè)級AI的未來

然而,為什么是現(xiàn)在?答案就是生成式AI可以利用 基礎模型 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)設計和構(gòu)建新模型不同,基礎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)務應用程序。因此,基礎模型使大規(guī)模的AI可擴展性成為可能,因此,一個基礎模型使大規(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)務成果。它使我們的供應鏈更加強大,保護關鍵的企業(yè)數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡攻擊的侵害,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)務而設計的 AI 開發(fā)平臺。它結(jié)合了 IBM Watson Studio 的功能和利用基礎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)級基礎模型:這些模型聚焦于特定領域,并且嚴格關注數(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(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)任務的不同,watsonx.ai 將允許用戶從下拉菜單中選擇基礎模型。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模型的開始。我們還在構(gòu)建針對不同類型的業(yè)務數(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、供應鏈和網(wǎng)絡安全等領域的關鍵流程進行自動化。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者的可見性和協(xié)作。

即刻與 IBM 合作,讓 AI 在您的業(yè)務中發(fā)揮作用

IBM 正在其所有主要軟件解決方案和服務中注入 watsonx.ai 基礎模型,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:

  • Watson Code Assistant:使用生成式 AI,允許開發(fā)人員使用簡單的指令自動生成代碼,例如"部署 Web 應用程序堆棧"或"安裝 Nodejs 依賴項"。
  • Watson AIOps Insights:AI Operations (AIOps) 功能通過代碼和語言處理的基礎模型得到增強,以提供對 IT 環(huán)境中性能數(shù)據(jù)和依賴關系的更大可見性,幫助 IT 運營 (ITOps) 經(jīng)理和數(shù)據(jù)中心高可用運維工程師(SRE) 以更方便、更經(jīng)濟高效的方式處理事件。
  • IBM Environmental Intelligence Suite (EIS):IBM EIS Builder Edition將于今年通過IBM 環(huán)境智能應用套件(EIS)以"即服務"的方式提供,由地理空間基礎模型提供支持,允許組織創(chuàng)建量身定制的解決方案,根據(jù)其獨特的目標和需求來解決和減輕環(huán)境風險。

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!

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有關 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。

關于IBM

IBM 是全球領先的混合云、人工智能及企業(yè)服務提供商,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)務流程,降低成本,并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務、電信和醫(yī)療健康等關鍵基礎設施領域的超過 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、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務發(fā)展的基石。了解更多信息,請訪問:https://www.ibm.com/cn-zh

媒體聯(lián)絡人:

郭韜,gguotao@cn.ibm.com

消息來源:IBM China
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