IBM首席執行官Arvind Krishna在接受CRN採訪時預測稱，今年IBM解決方案提供商將努力建立客戶對AI的信任並擴展早期用例。
他說：「這是行業中一個超級激動人心的時刻。我們迎來了生成式AI的新浪潮，這將為我們的客戶創造商業價值，讓他們有信心擴大規模。」
他還強調了一些贏得客戶的早期用例，包括代碼生成和增強人力。
他討論了IBM圍繞AI不斷演化發展的戰略，包括解釋了在Watson在西洋棋和電視遊戲節目「Jeopardy」中獲勝而吸引世界注意力和ChatGPT引領當前AI炒作周期這兩者之間所犯的錯誤。
「我們犯的錯誤是利用AI產生單一的答案，然後我們就說，無論我們是與你們合作還是自己進行訓練都沒關係。但讓我給你一個完整的解決方案。我們已經比你考慮得更多了，所以請接受這個解決方案。每當出現新技術的時候，人們都想對其進行修改，他們想玩一玩，想嘗試一下。當你給他們一個黑匣子的完整答案時，你就不能這樣做。這就是我們犯的錯誤。」
在AI技術取得進步的同時，IBM還通過IBM Watson Studio等產品糾正了在AI上犯的錯誤，這些產品允許修正並允許客戶引入他們自己的模型。
「這就是為什麼我們看到了過去幾個月所取得的成功，我當然希望與[合作夥伴]一起......我們可以在24年再次加倍努力，」他說。
Krishna表示，IBM不會在另一項新興技術上犯同樣的錯誤，這項技術就是得到了IBM大量投資的量子計算。
IBM有Qiskit開發者工具包，可供用戶試驗量子機器和運行電路。
「這一次，我們學到了，我們有點回到了我們的根源。……很多人之所以了解IBM，是因為他們在30、40、50年前從IBM銷售和分支機構那裡獲得了關於如何使用大型機的免費編程課程。後來，我們可能有點失去了這一優勢，但我們現在又回到了同樣的根源，說『這就是你使用技術的方式，這就是你獲得巨大優勢的方式，讓我們告訴你如何做到這一點。』當你更願意購買我們的技術而不是其他替代選擇的時候，我們就獲得了回報。」
2024年，IBM有什麼值得我們期待的？
這是業界一個超級激動人心的時刻。我們迎來了生成式AI的新浪潮，我知道2023年看起來可能是AI年——確實有很多動作，很多人都在適應它。
在部署方面，尤其是我們的合作夥伴必須做的事情，2024年、甚至可能是2025年，他們將留下足跡，客戶將逐漸信任他們，他們將開始擴展用例。……這將會給我們的客戶創造商業價值，讓他們有信心擴大規模。
順便告訴你，雲和混合雲還在繼續，還遠未完成和成熟。
IBM解決方案提供商應如何與客戶談論IBM的AI？
我們確實應該將大型語言模型和生成式AI的結合，視為一種新的事物。......我們可以討論AI的一般概念，它是10歲還是20歲，從2011年「沃森」在危險邊緣節目中擊敗參賽者和主持人Ken Jennings，或者1997年「深藍」在西洋棋比賽中贏了Garry Kasparov，這些都是真實的AI例子。...我們真的很想在三個主要用例上為我們的企業客戶提供幫助。
首先是客戶服務，可以延伸到聯絡中心、呼叫中心，改善我們企業客戶的最終客戶體驗。
這方面還有很多工作要做——並不是要取代人員。很多時候，這是為了提高這些人員的工作效率，能夠真正更好地提供客戶服務 我認為這方面還有大量工作要做。
第二個例子是關於編碼的。我們能否讓某些人更擅長部署IT？我們可以幫助某些人處理[組織]內部的代碼嗎？在這兩種情況下，許多行業是不會把這些資訊轉交給其他人的，他們會擔心法規、隱私、誰從所有這些數據中學習？因此，所有這些都可以在混合環境中完成。
第三個用例是數字勞動力，這會隨著時間的推移而增長。......技術人員很難獲得，那麼我可以使用數字勞動力來增強人類勞動力嗎？這不是「替換」，而是「增強」，這樣我們就可以更快速地擴大公司規模，可以找到新的分銷渠道，可以找到人們和客戶消費公司產品或服務的新方式。……我開玩笑地告訴我們的團隊，我們不想做一個大型語言模型來教我用John Steinbeck的聲音來寫一封電子郵件。
這對某些人來說很棒，其樂無窮，但那不是我們。現在，我們可以幫助你更好地告訴某些人，根據來自某個特定銀行的產品、哪些特定人群、這些人群所在位置等因素，判斷哪一款財富管理產品更適合他們。
IBM是否贏得了足夠多的新初創客戶，並吸引了一些年輕解決方案提供商的業務？
我們贏了很多。我會給你一些統計數據和一些例子，我會說，「我們可以做得更好。」這就是我們要和合作夥伴交談溝通的原因，我認為他們將成為實現這些目標的途徑。……亞馬遜也是我們軟體和硬體方面的客戶。
Uber、Paypal都是我們的客戶，這些都是家喻戶曉的品牌，都是年輕得多的公司，所以我們當然會得到這種公司的市場份額。話雖如此，我想我們應該有數萬個這樣的例子，……歸根結底，還是產品背後的創新——Maximo，或者Watsonx，或者Apptio。我認為這些都是適用於新客戶和成熟客戶的出色產品。
隨著生成式AI的快速普及，這是否會給量子計算普及的時間錶帶來一些影響？
這是一種不同的技術。我知道，人們喜歡將這些技術結合起來。我想說的是，量子計算將在一個交叉點上為AI提供幫助，......我認為量子將解決的第一組問題，實際上和AI是不同的。
量子計算可以解決材料領域的問題。我可以製造出更好的合金嗎？我可以製造更好的潤滑劑來做某些事情嗎？我能製造出更好的碳纖維嗎？電動汽車電池怎麼樣？我認為，這是一系列可以用量子計算來解決的、非常重要的問題。我們正在與克利夫蘭診所進行一些合作，目的不是了解蛋白質的形狀，而是了解蛋白質形狀在疾病期間是如何演變的，因為這可以為治療或預防解決方案提供潛在的答案。
也許在風險領域，量子計算可以幫助銀行提供更好的抵押貸款利率。好吧，這對消費者來說非常有吸引力。或者，如果你可以更好地評估可能發生的情況，也許保險公司也能用量子計算來降低費率或改善客戶細分。因此，對我們消費者來說，這也是有意義的。當量子電腦執行傳統電腦不可能或者不切實際的任務時，量子霸權這個概念，就有點像通用人工智慧了。AI非常有用，我們不需要直接實現通用的智能。
您在Think 2023大會上曾提到，IBM過去在AI方面犯了一個錯誤。您從那個錯誤中吸取了教訓嗎？
我們犯的錯誤是利用AI產生單一的答案。然後我們就說，無論我們與你們合作，還是我們自己進行訓練，都沒有關係。但讓我給你一個完整的解決方案，我們已經比你考慮得更多了，所以請接受這個解決方案。
即使事後看來，這些錯誤也不是那麼地明顯。每當新技術出現的時候，人們都想對其進行修改，想玩一玩，想嘗試一下。當你給他們一個黑匣子的完整答案時，你不能這麼做。這就是我們犯的錯誤。
所以現在，我還要告訴你，也許這個錯誤是有現實意義的。當時，所有AI都是基於我們所說的「深度學習」，這意味著你需要有很多人來標記數據、訓練數據。這些模型很神秘，需要一屋子的電腦科學博士才能完成。
這很難說，「你可以對此進行了修改」，因為我們的普通客戶不會有足夠的人員來標記和訓練，也不會擁有一屋子的電腦科學家。
現在有了大型語言模型之後，這種責任或障礙已經大大減少。所以，現在你可以進行修補和嘗試了，……這就是為什麼這一次，我們甚至沒有從任何「解決方案」或單一答案開始著手。
我們從這裡開始，這是一個工作室，這是你完善模型的一種方法。順便說一句，你可以採用開源的模型，而不僅僅是我們自己的模型，你可以微調這個模型，我們可以幫你監控模型，幫你部署模型。
所以我認為這是一種非常不同的方法。我認為這就是為什麼我們在過去幾個月里看到了成功，我當然希望和合作夥伴一起……我們可以在2024年再次加倍努力。
我們能否這麼認為，IBM在AI領域所犯的錯誤將幫助IBM避免在量子領域犯下同樣的錯誤？
絕對地。......我們實際上從一個名為Qiskit的開發人員工具包開始著手。……我們實際上選擇了免費的模型，已經把IBM整個量子電腦群放在了我們的雲上，並且它是由超過100個量子位的公用事業規模級量子處理器提供支持的。事實上，這些都是免費的，任何人都可以訪問並使用它們。
現在，你必須等待，如果有很多人使用它，你就必須等待，但這是為了打造一個社區，這個社區裡的人都是由自己去做實驗的。
他們可以通過實驗來賦予量子機器一些特徵。他們可以執行並運行你所謂的更高級別的「程序」，……量子研究人員會告訴我，「不，不，不，我們運行的是電路，而不是程序。」我會說，對於外行來說這是差不多的。這一切都是為了解決一種問題。
所以我認為，這一次我們已經學到了。我們又回到了我們的根源，……很多人之所以了解IBM，是因為他們在30、40、50年前從IBM銷售和分支機構那裡獲得了關於如何使用大型機的免費編程課程。
後來我們可能有點失去了這一點優勢，但我們又回到了同樣的根源，說『這就是你使用技術的方式。這就是你獲得巨大優勢的方式。讓我們告訴你如何做。』
當你更願意購買我們的技術而不是其他替代選擇的時候，我們就獲得了回報。所以我認為我們在量子方面一直處於領先地位。
對當前和潛在的IBM合作夥伴，您還有什麼要說的嗎？
我會提出一個請求……讓我們共同努力，在AI上一起賺很多錢，因為我們所有的客戶都想採用AI。採用率將從20%增加到90%，這是一個需要我們駕馭的大浪。
