watsonx:企業級AI的未來
/朝聞通/2023年5月16日廣州消息--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後，很大程度上有賴于機器學習(ML)和深度學習技術，AI技術似乎已經進入一個突飛猛進的發展加階段。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略性地采取行動的企業所帶來的機會是巨大的。
watsonx: 企業級AI的未來
然而，為什麼是現在?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 ML 中每個新用例都需要使用特定數據設計和構建新模型不同，基礎模型是在大量未标記的數據上進行訓練的，可以适應新的場景和業務應用程序。因此，基礎模型使大規模的AI可擴展性成為可能，因此，一個基礎模型使大規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，因為微調額外模型的數據要求要低得多，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 遊戲程序到 在雲中構建 AI 超級計算機。今天，我們擁有最為全面的企業級 AI 解決方案組合之一。我們的 Watson 套件 已經部署到 20 個行業的 1 億多用戶當中，與此同時， IBM 研究院的專業團隊還在持續推動前沿技術的發展。
AI已經在為企業帶來可喜的業務成果。它使我們的供應鍊更加強大，保護關鍵的企業數據免受網絡攻擊的侵害，每天都在助力為衆多行業的數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，将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變得唾手可得的時候。在 IBM，我們認為是時候将 AI 的力量交到各式各樣"AI 構建者"的手中了——從數據科學家到開發人員，再到從未編寫過代碼的日常用戶。
watsonx, IBM下一代AI平台就是為此而設計的，它提供對高質量、可信數據的自助訪問，使用戶能夠在單一平台上進行協作，在該平台上，他們可以構建和完善新的生成式 AI 基礎模型以及傳統的機器學習系統。我們已經确定的早期用例範圍包括數字勞動力、IT 自動化、應用程序現代化、安全性和可持續性等。
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、數據管理，和生成式 AI 功能，以快速、可信數據和治理的方式在整個企業中訓練、驗證、調整和部署 AI 系統。可以為整個數據與 AI 生命周期提供幫助，從數據準備到模型開發、部署和監控。我們相信，它可以擴展和加速最為先進的AI對每個企業的影響。
利用 watsonx.ai 在整個企業當中訓練、驗證、調整和部署 AI
watsonx.ai 是一個專為今天與未來的業務而設計的 AI 開發平台。它結合了 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，使數據科學家、開發人員和數據分析師能夠基于機器學習構建、運行和部署 AI。
watsonx的核心是 信任原則。随着人工智能變得更加普遍，企業需要确信他們的模型在與客戶互動時不會對事實産生 "幻覺 "或使用不适當的語言。我們的方法是建立恰當的嚴謹性、流程、技術和工具，以敏捷的方式适應不斷變化的法律和監管環境。watsonx.ai 使用戶能夠訪問高質量、預訓練和專有的 IBM 企業級基礎模型：這些模型聚焦于特定領域，并且嚴格關注數據采集、來源和質量。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 不僅适用于數據科學家和開發人員，業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(如彙總腳本或對文檔執行情緒分析)的提示來試驗模型。根據任務的不同，watsonx.ai 将允許用戶從下拉菜單中選擇基礎模型。開發人員可以使用 API、SDK 和庫，直接在我們的 ModelOps 環境中構建工作流，管理從開發到部署的機器學習模型。高級用戶将能夠使用我們的調優開發平台以使用标記數據來定制模型，從預訓練的模型當中創建新的可信模型。
但在 IBM，我們相信語言隻是基礎模型的開始。我們還在構建針對不同類型的業務數據進行訓練的模型，包括代碼、時間序列數據、表格數據、地理空間數據和 IT 事件數據。将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)、地理空間數據、分子和代碼的基礎模型。
利用 watsonx.data 擴展和管理 AI
為了使AI跨整個企業推動真正有影響力的結果，它必須集成到現有的工作流程和系統中，對客戶服務、供應鍊和網絡安全等領域的關鍵流程進行自動化。企業需要能夠輕松安全地移動AI工作負載，而當下，這可能意味着要跨雲以及跨現代和傳統軟件與硬件系統。
借助 watsonx.data，企業可以快速連接到數據，獲得可信的見解并降低數據倉庫的成本。它是基于開放式湖倉一體(lakehouse)架構而構建的數據存儲，可在本地和多雲環境中運行。
watsonx.data 針對所有數據、分析和 AI 工作負載進行了優化，結合了數據湖的靈活性與數據倉庫的性能，幫助企業在其數據駐留的任何地方擴展數據分析和 AI。通過工作負載優化，組織可以通過使用該解決方案得到加強，同時将數據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據，并跨雲和本地環境共享元數據層。watsonx.data 還具有内置的治理、安全性和自動化功能，使數據科學家和開發人員能夠使用受管控的企業數據來訓練和調整基礎模型，同時解決整個數據生态系統中的企業合規性和安全性問題。
借助 watsonx.data，企業将能夠在多雲架構上構建值得信賴的AI模型并實現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 在企業的 AI 生命周期中建立信任
在構建和調整AI模型時，以及一旦将AI引入您的産品和工作流程中，信任都是核心。
事實上，AI嵌入到日常工作流程中的次數越多，您就越需要主動治理AI以推動整個企業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據和模型生命周期解決方案，用于制定策略、分配決策權并确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、幫助滿足監管要求和解決道德問題的能力，使得客戶無需切換數據科學平台而産生過高的成本，哪怕是使用第三方工具開發的模型。它使企業能夠自動化和整合多個工具、應用程序和平台，同時可以記錄數據集、模型、相關元數據和管道的來源。
通過提供有助于安全和保護客戶隐私的機制，并主動檢測模型偏差和漂移，watsonx.governance 可幫助組織滿足道德标準并主動管理風險和聲譽。法規可以被轉化為規則和業務流程，以幫助确保合規性，而可定制的報告和儀表闆則有助于保持利益相關者的可見性和協作。
即刻與 IBM 合作，讓 AI 在您的業務中發揮作用
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，将其嵌入到核心 的AI 和自動化産品以及我們的咨詢實踐中。 其中包括：
Watson Assistant 和 Watson Orchestrate：核心的數字勞動力産品已利用 NLP 基礎模型進行增強，以提高員工的工作效率和客服體驗。
Watson Code Assistant：使用生成式 AI，允許開發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 環境中性能數據和依賴關系的更大可見性，幫助 IT 運營 (ITOps) 經理和數據中心高可用運維工程師(SRE) 以更方便、更經濟高效的方式處理事件。
IBM Environmental Intelligence Suite (EIS)：IBM EIS Builder Edition将于今年通過IBM 環境智能應用套件(EIS)以"即服務"的方式提供，由地理空間基礎模型提供支持，允許組織創建量身定制的解決方案，根據其獨特的目标和需求來解決和減輕環境風險。
将信任置于 AI 戰略的核心
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模型極大地影響着人們與技術的交互方式，不僅改變了我們開展業務的方式，也改變了我們對商業的看法。
但要充分發揮其潛力，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、穩健性、透明度和隐私性。
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。一個提高生産力和促進創新的值得信賴的AI未來不僅是有可能的，而且已經到來。這是一個激動人心的時刻：讓我們一起，使AI發揮作用，讓世界更加美好!
