- IBM正在努力打造一个人工智能东山再起的故事，其首席执行官阿文德·克里希纳(Arvind Krishna)正指望最近转向企业人工智能工具来实现这一目标。
- IBM在企业人工智能领域面临激烈竞争——微软(Microsoft)、谷歌(Google)、亚马逊(Amazon)等公司都有类似的产品。
- 克里希纳接受了CNBC的采访谈到了他对监管、生成式人工智能业务以及IBM的成功与错误的具体看法。
IBM正在努力打造一个人工智能东山再起的故事，其首席执行官阿文德·克里希纳(Arvind Krishna)正指望最近的一次转向来实现这一目标。
自今年5月以来，该公司重新推出了沃森品牌，这是该公司将其人工智能产品转化为企业盈利的更大战略转变的一部分。WatsonX是一家为公司提供“训练、调整和部署”机器学习模型的开发工作室。克里希纳表示，该产品在第三季度的预订量已经达到了“数亿美元”，每年的预订量可能达到10亿美元。
但IBM在企业人工智能领域面临激烈竞争:微软(Microsoft)、谷歌(Google)、亚马逊(Amazon)等公司都有类似的产品。长期以来，该公司一直被批评在人工智能竞赛中落后，尤其是在从其产品中赚钱方面。
大约两年前，IBM将旗下沃森健康部门出售给私募股权公司Francisco Partners，交易金额未披露。现在，该公司正在向同一家公司出售其天气部门，包括天气频道移动应用程序和网站，Weather.com，地下天气和风暴雷达，交易金额也未公开。
IBM首席执行官阿尔温德•克里希纳在接受美国全国广播公司财经频道采访时表示:“我认为这是一个公平的批评，我们在货币化方面进展缓慢，在从沃森赢得《危险边缘》(Jeopardy)比赛中吸取教训方面进展缓慢。我们犯的错误是，我认为我们追求的是非常大的、单一的答案，而世界还没有准备好接受。”他补充说，“以这种方式开始是错误的。”
克里希纳在接受CNBC采访时谈到了他对监管、生成式人工智能业务、IBM的错误及其未来计划的具体看法。
为了篇幅和清晰度，这篇采访经过了轻微的编辑。
在你2020年接任首席执行官的那天早上，你给员工发了一封电子邮件，说你将专注于人工智能和混合云作为未来的技术。从那天起，你对人工智能在商业中的应用(现实生活中的用例，饱和度)的看法有什么变化?
如果你不介意，我想用一个棒球的比喻，因为它有助于说明——当我把这两种技术称为云计算和人工智能时，我认为人们理解为“好吧，他是这么说的，但不清楚——这是一个市场吗?它是大还是小?它真的那么重要吗?”云是它的10倍大。”打个棒球的比方，在那个时候，云可能是第三局，而人工智能甚至还没有进入赛场。
如果你把时间快进到今天，我会告诉你，云计算可能正处于游戏的第五或第六局——所以你知道它是如何发展的，这是一个成熟的游戏，你大概知道它将走向何方。人工智能还处于第一局，所以还不清楚谁会成为赢家，谁不会赢，等等。不同之处在于它是在球场上进行的，所以它是一场大联盟比赛。不清楚到底谁会赢——这可能是唯一的问题。
所以我的观点是，我看了大量的数据，我看了正在进行的人口变化所需要的自动化的本质，我看了我们所有人都必须做的大量工作。你可以看看政府内部积压的案件——退伍军人事务部有六个月的索赔需要处理，保险公司需要几个月的时间来处理更难的索赔，你可以看看客户服务部门积压的案件。你看着所有这些事情，你会说，‘这种数据爆炸和完成工作的需求的混合——哪种技术可以帮助我们解决这个问题?’从我的经验来看，你会说，‘我唯一能想到的就是人工智能。’
这就是为什么人们和数据正在发生巨大的变化，一个巨大的未满足的需求和一种可能解决它的技术。现在轮到我们作为创新者、发明家和技术专家去实现它了。
拜登最近的行政命令中有一长串与人工智能相关的章节内容和涉及的风险，包括人工智能公司在正式发布人工智能系统之前与美国政府共享安全测试结果的命令。IBM需要做出哪些改变?
我想，我们是10月30日参与签署行政命令的12家公司之一，我们无条件地批准了这一命令。对我来说，所有的监管都是不完美的，就其本质而言。即使在这种情况下，一份100页的文件，也不可能捕捉到如此庞大、新兴、有影响力的新兴技术的微妙之处。因此，如果我把这个想法放在上面，那么我们对《行政条例》的书面形式完全没有意见——我们支持它，我们相信有总比没有好，我们相信有保障总比没有保障好。
现在，我认为这已经归结为他们想要如何实施它。我对和联邦政府分享我们所做的测试有什么顾虑吗?事实上，我没有。我曾公开主张，推出人工智能模型的公司应该对它们的模型负责。我甚至还会说，你应该立法要求我们对模特的行为承担法律责任，这意味着如果你的模特做了坏事，你可能会被起诉。我并不是说这是一个非常流行的观点，但这是我所阐述的一个观点。
所以我是否担心与政府分享?不。我是否担心政府现在会把它放到公共数据库中，让所有人都知道我的秘密食谱和我的做法?是的，我确实担心这个。因为我确实相信应该有竞争——我们应该被允许拥有我们自己受版权保护的做事方式，而这些方式不需要被公开。所以我的担心有点边缘，但他们还没有告诉我们他们希望我们如何做所有这些事情，我希望我们可以影响-无论是国家标准与技术研究所还是商业部门，还是任何制定这些规则的人-允许保密。但在保密的背后，我对这件事本身并没有什么担忧。
这是一场全行业的辩论，特别是在行政命令的背景下过多的监管会扼杀创新:有人说这是不负责任的如果没有对偏见和危害的监督，向前推进是不可能的，甚至是低效的;有人说它扼杀了人工智能的进步和开源开发。分享你的想法和时间您认为信任/治理的发展方向如何?
我要告诉你我对舒默参议员说过的话……这是一个非常真实和根深蒂固的观点。首先，我们实际上说过，无论我们做什么，都应该允许大量的开放式创新，而不是扼杀创新。第二，我说过模型开发人员应该对他们创建的东西负责。第三，我认为我们应该基于风险来规范用例，而不是基于技术或算法本身。
所以，我们强烈主张我们应该允许开放式创新。那又排除了什么呢?这将避免一个非常繁重、严格的许可制度。因此，如果你建立一个许可制度，你或多或少地将所有不属于许可范围的人拒之门外——因为这是一个会关闭的人。如果有人做了开放创新，但他们不能部署，因为你需要许可证才能部署，那么如果你是两个住在地下室的孩子，就很难从联邦政府那里获得许可证。所以我们提倡开放，这样你就可以允许人工智能创新。
现在，如果有人要部署它，你将如何负责?问责制总是取决于你有多少钱。因此，如果你是一家拥有更多资源的大公司，根据定义，你会失去更多，也会得到更多——所以这似乎是一个公平的竞争体系。我们之所以说要规范用例，而不是技术，是为了让开放式创新蓬勃发展。因为如果你监管这项技术，现在你就在践踏创新——但是用例，如果是在医药或自动驾驶汽车领域，你可能要比它为你总结电子邮件更小心。因此，我们应该接受来自现实生活的另一种风险。
说到WatsonX——IBM于7月开始推出开发工作室，供公司培训、调整和部署人工智能——这对IBM来说是一个很大的赌注。它与其他大型科技公司的竞争产品有何不同?
在某种程度上，大多数公司都有自己的工作室，他们有办法让客户既可以试验人工智能模型，又可以把它们投入生产——所以在那个层面上，你会说，“嘿，它闻起来有点像这个。”我们用“助理”这个词，其他人用“副驾驶员”这个词——我会看着你，我会承认这是相同的区别。现在它归结为你如何部署它，你能在多大程度上信任它，进入它的数据是如何管理的，以及你给最终用户什么样的保护?这就是我要介绍的一些不同之处。
所以我们不想限制人们部署它的地方。许多当前的技术参与者——我不会说全部，但是很多——坚持只在他们的公共云环境中部署它。我在中东有客户，他们想把它部署在他们的主权领土上;我在印度有客户想把它部署在印度;我们在日本有客户想要在日本部署它;我可能，假设，有一家银行非常担心他们可能输入的数据，所以他们想把它部署在他们的私人基础设施中。所以当你看这些例子的时候，我们不想限制人们在哪里部署它。所以他们想把它部署在一个大的公共云上，我们就在那里做。如果他们想在IBM部署它，我们就在IBM做。如果他们想自己做，而且碰巧有足够的基础设施，我们就在那里做。我认为这是一个很大的区别。
此外，我们相信，最终，模式不会由一家公司产生。因此，我们还希望允许混合模型环境，这意味着您可以从开源中获取模型，也可以从其他公司获取模型，也可以从IBM获得模型，然后我们希望您能够灵活地选择哪个是哪个，因为它们具有不同的属性。有些可能更有能力，有些可能更便宜，有些可能更小，有些可能更大，有些可能有知识产权保护，有些可能没有。
WatsonX做得怎么样，你能给我们一些增长数据吗，与最初的0不同的具体客户Nes宣布等等?或者它被用于任何让你感到惊讶的行业/部门?
我们在7月底发布了这款游戏，所以直到第二季度，它的收益都是零。我们确实在第三季度的收益中说过——我想我可能会坚持这个数字——我们的预订量达到了数亿美元，无论大小。
因此，从零到数亿美元，我认为是一个相当不错的增长率。这不是增长率，这是季度对季度的增长率。但是你知道，如果我要推断出数亿美元——如果我只是假设，我不是说它是数亿美元，但如果你称之为2亿美元，你说随着时间的推移你会得到更多，你每年会接近10亿美元，如果你能保持这个速度一年的话。这感觉很好——感觉就像你获得了市场份额，你得到了足迹，你正在实现目标。这是一个大的和小的混合体。所以这可能是它在经济上的特点，就像我现在一样。
现在，你说的部门，这实际上是一个令人惊讶的技术，我们在各个部门都发现了兴趣。是的，你会期望IBM自然会在金融和监管行业获得牵引力，但它远不止于此——它是电信，它是零售，它是制造业。我真的发现很多东西都有很多有趣的地方，但是用例不同。有些人想用在“你怎么接电话?”有些人想用“你如何培训自己的员工?”有些人想要它，“我如何从一个组织中消除官僚主义?”有些人想要它，“我如何使财务团队更有效率?”所以你会得到很多不同的用例，跨越不同的人。
批评人士说，IBM在人工智能竞赛中落后了。你会怎么跟他们说?
好吧，让我看看。《深蓝》是1996、1997年发行的，我们确实通过它赚钱了。然后我会半开玩笑地看着它说:“我不知道，也许20年来……所有的超级计算机记录都与我们建造深蓝有关。”因为我认为从1996年到2015年，我们通常有一台超级计算机进入世界前五名，我们在那里所做的所有工作，我认为，都适用于我们进行天气建模的方式。
然后我回到2011年，沃森赢得了《危险边缘》。我认为，说实话，历史应该表明，也许这是世界意识到人工智能潜力的时刻。我想，我必须给OpenAI点赞——这有点像网景的时刻。突然间，网景时代让互联网变得触手可及，对每个人来说都非常个人化，我认为ChatGPT也让人工智能对大多数人来说变得触手可及。所以现在市场需求爆发了，“好吧，我知道这个能做什么了。”我也要感谢许多致力于大型语言模型底层技术的大学。
所以，虽然你所说的批评是准确的——这是人们所说的——但我实际上认为他们的意思不同。他们的意思是，“嘿，你们在2011年讨论过沃森和危险边缘。证据在哪里?布丁在哪里?回报在哪里?你现在谈论的是这些客户，为什么不是五年前?”所以我认为这是一个公平的批评，我们在货币化方面进展缓慢，在从沃森赢得《危险边缘》中吸取教训方面进展缓慢。我们犯的错误是，我认为我们追求的是非常大的、单一的答案，而世界还没有准备好接受。人们希望能够对它进行修补，人们希望能够对事物进行微调，人们希望能够进行实验，人们希望能够说，“我想为我的用例修改这个。”事后看来——事后诸葛亮——每个科技市场都是这样的。它始于人们想要尝试，迭代和修补。只有这样你才能得到统一的答案。所以以这种方式开始是错误的。
这就是我们今年早些时候的转变，这就是为什么我们很快就把我们拥有的东西和创新——因为我们一直在做和行业其他公司一样的创新——放在沃森X平台上。因为你可以想象，你不可能在三个月内完成。我们并不是在5月份宣布，7月份就有了。你可以想象，我们已经为此工作了三四年。这一刻就是现在。这就是为什么现在。
让我们谈谈。关于生成式人工智能的业务上个季度，IBM发布了Granite生成式人工智能模型，用于编写和总结文本。有。消费者应用程序丰富，但这项技术对企业真正意味着什么?
我想我应该把它分成不同的域。用纯粹的语言来说，我认为会有很多——也许不是成千上万，但会有几十个——非常成功的模式。在语言上，我要表扬OpenAI，微软，谷歌，Facebook，因为人类语言是任何消费类应用都要处理的。现在，你会说，“好吧，你给了所有这些人荣誉，你承认了他们非常好的模式——你为什么不这样做呢?”嗯，因为我确实需要一个模型，我可以向我们的客户提供赔偿，所以我必须有一个我知道被摄取的数据的东西，我知道内置的护栏……所以我们自己做。
我还想把大语言部分和生成部分分开。我认为大型语言部分将在企业中释放巨大的生产力。我认为这就是麦肯锡每年4万亿美元数据的基础所在。到2030年——我喜欢麦肯锡的数字，我们用三角测量法得出的结果大致相同——他们说到2030年，年生产率将达到4.4万亿美元。这对企业和政府来说是巨大的。生成方面很重要，因为AI可以用于简单的用例——“嘿，你能读懂这个吗?”或者“我的客户昨天谈论的例子是什么?”这是很大的语言方面。
生成方面，在这里，是重要的，但它是一个次要的角色，即“以一种吸引我的方式给出输出，而不是像机器人一样。”现在，生成的另一面——就修改艺术品而言，创造图像，广告，画报，音乐——我们不是专家，我们不会做任何这方面的工作。我确实有点担心版权以及艺术家们在这方面提出的一些问题。但如何让写作变得更有吸引力、更容易阅读呢?在我看来，这是对生成的一个很好的使用。
同样，IBM今天为那些希望确保其模型符合法规的企业和公司推出了一款治理产品，其中包括人工智能的“营养标签”。该公司与哪些组织合作开发了偏见和公平nitoring指标?你和这个领域的少数族裔领袖合作过吗?
我们以前一直是开放的，将我们所做的一切都暴露给整个社区，包括大学和过去的一些人——我不打算说出所有的名字——他们对这些模型的方式非常直言不讳……
现在我们要非常小心。我们不想成为神谕，所以我们说，“什么是法律规定的?”在美国，我认为有15个类别是受法律保护的。这些是我们要做的分类偏差。现在，很明显，客户可以选择添加更多内容，但我们试图坚持每个地方的法律规定，这就是我们想要前进的方向……
我们想要积极参与，我们想要影响，我们想要倡导这些规则和安全标准，但我犹豫着说我们应该成为完全的仲裁者……我们应该与政府和监管机构以及更大的社区合作。我担心社区没有足够的资源来做这件事。如果你想验证一个大型模型，运行一些测试，看看它是如何训练的，你谈论的是数千亿美元的基础设施。所以这必须由政府来做，因为我担心即使是一个善意的非政府组织也做不到。
你过去曾说过，人工智能创造的就业机会将超过它所能提供的就业机会，但最近几个月，IBM宣布了一项取代人工智能的决定e一大约8000个工作岗位与人工智能有关。该公司有没有计划利用人工智能来提高这些领域现有员工的技能，或者它将取代哪些类型的角色?
实际上，我们正在大规模提高所有员工在人工智能方面的技能。8月，我们花了一周的时间在IBM内部开展了一项挑战，我们鼓励所有员工使用WatsonX作为平台创建我称之为迷你应用程序——我们有16万名员工参加了这一周，我们有3万个团队，他们都提出了非常酷的想法。我们挑选了最好的12个，我们奖励他们，我们要把他们带到全面生产。在接下来的几个月里，我们会再做一次。所以我们真的花了很多时间，我们给他们很多材料，我们鼓励他们去学习这个，看看如何使用和部署它。我相信这会让他们成为更好的员工，也会让我们的客户对他们更感兴趣。所以这很好，它们对我们有好处，它们更有市场，所以这实际上对它们有好处。
我也认为很多人听到这句话的时候我不同意很多经济学家和其他人的观点，如果你让一个人更有效率，那么你就需要更少的人。这在历史上是错误的。如果你的生产力更高，那就意味着你在竞争中拥有天然的经济优势，这就意味着你会得到更多的工作，也就意味着你需要更多的人。我认为人们忘记了这一点——他们出于一种零和思维，认为这是一个零和游戏……在我生活的世界里，你更有竞争力，所以这意味着你会得到更多的工作，这意味着你需要更多的人来做那些工作。所以，是的，某些角色会减少，因为你不需要那么多人来处理，也许，回复电子邮件或打电话，但它会转变，也许更多的应用程序会被完成，或者你可能会向不同的市场做广告，你以前可以进入。所以会有一个变化，是的，第一个桶变小了，每个人都关注它。顺便说一下，以我们的规模，这只占我们全体员工的3%……
我从根本上相信我们会有更多的就业机会。1995年还没有互联网工作。现在有多少人，三千万?1995年还没有CNBC.com。有一个电视频道。
在你看来，今天人工智能最被夸大和最被低估的方面是什么?
最被夸大的显然是人工智能取代人类的存在风险。它被过度炒作了，我认为它是梦幻般的，我公开使用这个词。最被低估的是它将为我们生活在一起的每一个官僚任务带来的生产力，无论是在企业内部还是在政府内部。
