IBM CEO致合作伙伴：让我们“一起在AI上赚很多钱”

IBM首席执行官Arvind Krishna在接受CRN采访时预测称，今年IBM解决方案提供商将努力建立客户对AI的信任并扩展早期用例。

他说：“这是行业中一个超级激动人心的时刻。我们迎来了生成式AI的新浪潮，这将为我们的客户创造商业价值，让他们有信心扩大规模。”

他还强调了一些赢得客户的早期用例，包括代码生成和增强人力。

他讨论了IBM围绕AI不断演化发展的战略，包括解释了在Watson在国际象棋和电视游戏节目“Jeopardy”中获胜而吸引世界注意力和ChatGPT引领当前AI炒作周期这两者之间所犯的错误。

“我们犯的错误是利用AI产生单一的答案，然后我们就说，无论我们是与你们合作还是自己进行训练都没关系。但让我给你一个完整的解决方案。我们已经比你考虑得更多了，所以请接受这个解决方案。每当出现新技术的时候，人们都想对其进行修改，他们想玩一玩，想尝试一下。当你给他们一个黑匣子的完整答案时，你就不能这样做。这就是我们犯的错误。”

在AI技术取得进步的同时，IBM还通过IBM Watson Studio等产品纠正了在AI上犯的错误，这些产品允许修正并允许客户引入他们自己的模型。

“这就是为什么我们看到了过去几个月所取得的成功，我当然希望与[合作伙伴]一起......我们可以在24年再次加倍努力，”他说。

Krishna表示，IBM不会在另一项新兴技术上犯同样的错误，这项技术就是得到了IBM大量投资的量子计算。

IBM有Qiskit开发者工具包，可供用户试验量子机器和运行电路。

“这一次，我们学到了，我们有点回到了我们的根源。……很多人之所以了解IBM，是因为他们在30、40、50年前从IBM销售和分支机构那里获得了关于如何使用大型机的免费编程课程。后来，我们可能有点失去了这一优势，但我们现在又回到了同样的根源，说‘这就是你使用技术的方式，这就是你获得巨大优势的方式，让我们告诉你如何做到这一点。’当你更愿意购买我们的技术而不是其他替代选择的时候，我们就获得了回报。”

2024年，IBM有什么值得我们期待的？

这是业界一个超级激动人心的时刻。我们迎来了生成式AI的新浪潮，我知道2023年看起来可能是AI年——确实有很多动作，很多人都在适应它。

在部署方面，尤其是我们的合作伙伴必须做的事情，2024年、甚至可能是2025年，他们将留下足迹，客户将逐渐信任他们，他们将开始扩展用例。……这将会给我们的客户创造商业价值，让他们有信心扩大规模。

顺便告诉你，云和混合云还在继续，还远未完成和成熟。

IBM解决方案提供商应如何与客户谈论IBM的AI？

我们确实应该将大型语言模型和生成式AI的结合，视为一种新的事物。......我们可以讨论AI的一般概念，它是10岁还是20岁，从2011年“沃森”在危险边缘节目中击败参赛者和主持人Ken Jennings，或者1997年“深蓝”在国际象棋比赛中赢了Garry Kasparov，这些都是真实的AI例子。...我们真的很想在三个主要用例上为我们的企业客户提供帮助。

首先是客户服务，可以延伸到联络中心、呼叫中心，改善我们企业客户的最终客户体验。

这方面还有很多工作要做——并不是要取代人员。很多时候，这是为了提高这些人员的工作效率，能够真正更好地提供客户服务 我认为这方面还有大量工作要做。

第二个例子是关于编码的。我们能否让某些人更擅长部署IT？我们可以帮助某些人处理[组织]内部的代码吗？在这两种情况下，许多行业是不会把这些信息转交给其他人的，他们会担心法规、隐私、谁从所有这些数据中学习？因此，所有这些都可以在混合环境中完成。

第三个用例是数字劳动力，这会随着时间的推移而增长。......技术人员很难获得，那么我可以使用数字劳动力来增强人类劳动力吗？这不是“替换”，而是“增强”，这样我们就可以更快速地扩大公司规模，可以找到新的分销渠道，可以找到人们和客户消费公司产品或服务的新方式。……我开玩笑地告诉我们的团队，我们不想做一个大型语言模型来教我用John Steinbeck的声音来写一封电子邮件。

这对某些人来说很棒，其乐无穷，但那不是我们。现在，我们可以帮助你更好地告诉某些人，根据来自某个特定银行的产品、哪些特定人群、这些人群所在位置等因素，判断哪一款财富管理产品更适合他们。

IBM是否赢得了足够多的新初创客户，并吸引了一些年轻解决方案提供商的业务？

我们赢了很多。我会给你一些统计数据和一些例子，我会说，“我们可以做得更好。”这就是我们要和合作伙伴交谈沟通的原因，我认为他们将成为实现这些目标的途径。……亚马逊也是我们软件和硬件方面的客户。

Uber、Paypal都是我们的客户，这些都是家喻户晓的品牌，都是年轻得多的公司，所以我们当然会得到这种公司的市场份额。话虽如此，我想我们应该有数万个这样的例子，……归根结底，还是产品背后的创新——Maximo，或者Watsonx，或者Apptio。我认为这些都是适用于新客户和成熟客户的出色产品。

随着生成式AI的快速普及，这是否会给量子计算普及的时间表带来一些影响？

这是一种不同的技术。我知道，人们喜欢将这些技术结合起来。我想说的是，量子计算将在一个交叉点上为AI提供帮助，......我认为量子将解决的第一组问题，实际上和AI是不同的。

量子计算可以解决材料领域的问题。我可以制造出更好的合金吗？我可以制造更好的润滑剂来做某些事情吗？我能制造出更好的碳纤维吗？电动汽车电池怎么样？我认为，这是一系列可以用量子计算来解决的、非常重要的问题。我们正在与克利夫兰诊所进行一些合作，目的不是了解蛋白质的形状，而是了解蛋白质形状在疾病期间是如何演变的，因为这可以为治疗或预防解决方案提供潜在的答案。

也许在风险领域，量子计算可以帮助银行提供更好的抵押贷款利率。好吧，这对消费者来说非常有吸引力。或者，如果你可以更好地评估可能发生的情况，也许保险公司也能用量子计算来降低费率或改善客户细分。因此，对我们消费者来说，这也是有意义的。当量子计算机执行传统计算机不可能或者不切实际的任务时，量子霸权这个概念，就有点像通用人工智能了。AI非常有用，我们不需要直接实现通用的智能。

您在Think 2023大会上曾提到，IBM过去在AI方面犯了一个错误。您从那个错误中吸取了教训吗？

我们犯的错误是利用AI产生单一的答案。然后我们就说，无论我们与你们合作，还是我们自己进行训练，都没有关系。但让我给你一个完整的解决方案，我们已经比你考虑得更多了，所以请接受这个解决方案。

即使事后看来，这些错误也不是那么地明显。每当新技术出现的时候，人们都想对其进行修改，想玩一玩，想尝试一下。当你给他们一个黑匣子的完整答案时，你不能这么做。这就是我们犯的错误。

所以现在，我还要告诉你，也许这个错误是有现实意义的。当时，所有AI都是基于我们所说的“深度学习”，这意味着你需要有很多人来标记数据、训练数据。这些模型很神秘，需要一屋子的计算机科学博士才能完成。

这很难说，“你可以对此进行了修改”，因为我们的普通客户不会有足够的人员来标记和训练，也不会拥有一屋子的计算机科学家。

现在有了大型语言模型之后，这种责任或障碍已经大大减少。所以，现在你可以进行修补和尝试了，……这就是为什么这一次，我们甚至没有从任何“解决方案”或单一答案开始着手。

我们从这里开始，这是一个工作室，这是你完善模型的一种方法。顺便说一句，你可以采用开源的模型，而不仅仅是我们自己的模型，你可以微调这个模型，我们可以帮你监控模型，帮你部署模型。

所以我认为这是一种非常不同的方法。我认为这就是为什么我们在过去几个月里看到了成功，我当然希望和合作伙伴一起……我们可以在2024年再次加倍努力。

我们能否这么认为，IBM在AI领域所犯的错误将帮助IBM避免在量子领域犯下同样的错误？

绝对地。......我们实际上从一个名为Qiskit的开发人员工具包开始着手。……我们实际上选择了免费的模型，已经把IBM整个量子计算机群放在了我们的云上，并且它是由超过100个量子位的公用事业规模级量子处理器提供支持的。事实上，这些都是免费的，任何人都可以访问并使用它们。

现在，你必须等待，如果有很多人使用它，你就必须等待，但这是为了打造一个社区，这个社区里的人都是由自己去做实验的。

他们可以通过实验来赋予量子机器一些特征。他们可以执行并运行你所谓的更高级别的“程序”，……量子研究人员会告诉我，“不，不，不，我们运行的是电路，而不是程序。”我会说，对于外行来说这是差不多的。这一切都是为了解决一种问题。

所以我认为，这一次我们已经学到了。我们又回到了我们的根源，……很多人之所以了解IBM，是因为他们在30、40、50年前从IBM销售和分支机构那里获得了关于如何使用大型机的免费编程课程。

后来我们可能有点失去了这一点优势，但我们又回到了同样的根源，说‘这就是你使用技术的方式。这就是你获得巨大优势的方式。让我们告诉你如何做。’

当你更愿意购买我们的技术而不是其他替代选择的时候，我们就获得了回报。所以我认为我们在量子方面一直处于领先地位。

对当前和潜在的IBM合作伙伴，您还有什么要说的吗？

我会提出一个请求……让我们共同努力，在AI上一起赚很多钱，因为我们所有的客户都想采用AI。采用率将从20%增加到90%，这是一个需要我们驾驭的大浪。