IBM 启动 watsonx，重返生成性人工智能领域

关键要点

IBM 最近推出了 watsonx，这是一个“安全”和“可信”的人工智能开发平台，标志着其在人工智能领域的新方向。尽管在 Watson 的发展上投入了十年和 100 亿美元，但IBM 仍未能获得市场的重视，Watson Health 的表现也未如预期。watsonx 旨在帮助企业构建和训练自己特定于行业的生成性 AI 模型，解决数据安全和准确性的问题。新平台将在安全性方面采取更为审慎的态度，以防止数据污染和黑客滥用。

IBM 上周正式进入生成性人工智能的竞争，推出了其新平台 watsonx。这一平台与 IBM 十多年前首次推出的 Watson “认知计算”平台大相径庭。如今，Watson 的进化版被称作是一个“安全”和“可信”的人工智能开发平台。IBM 希望通过新推出的 watsonx studio 重新融入人工智能的讨论中。

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尽管 Watson 曾被称作医疗保健领域的人工智能突破，但其在业界的表现并未达到预期。在经历了十年的研发和高达100亿美元的投资后，Watson 仍然未能在市场上站稳脚跟。其核心项目 Watson Health 也未能获得预期中的医疗专业人士的认可。2022 年，IBM 以约10亿美元的价格将 Watson Health 出售给了私募股权公司 Francisco Partners。

从月球探索到现实考量

IBM 在人工智能竞赛中落后有多方面原因。其中之一是让 Watson 具备足够的数据处理能力，以满足各行业的需求，几乎是不可能的。正如前 Watson 业务总经理 Manoj Saxena 所言，“这些挑战比预期的要复杂且耗时得多。”

另一个原因则是 IBM 更注重企业市场，忽视了消费者市场。2015 年，时任 CEO 的 Ginni Rometty 在 Charlie Rose Show 上骄傲地称 Watson Health 为公司的“月球探索项目”。然而，七年后，Watson 在 2022 年的年度报告中仅被提及一次。

上周，IBM 为 Watson 品牌披上新装，推出了被称为企业级 AI 和数据平台的 watsonx。这个新平台帮助公司构建、训练和部署自己的 AI 平台，与 NVIDIA 年初推出的 AI Foundations 类似。

IBM 的首席执行官 Arvind Krishna 在 5 月份宣布 watsonx 时表示：“有些技术需要时间成熟。”尽管初始推出不包括直接针对网络安全的组件，但平台确实关注当前流行的人工智能项目所面临的许多基础安全问题。

尽管与隐私、偏见和准确性有关的担忧依然存在，许多网络安全专家对此持续发声。

微软在三月推出 Security Copilot 时表示：“AI 生成的内容可能包含错误。”随着技术的不断发展，我们正在调整其反应，以创造更连贯、相关和实用的答案。

相比之下，IBM 希望在 watsonx 上以更受保护的方式利用语言模型，这与当前流行的生成性 AI 模型有所区分。watsonx 为开发者提供语言和数据训练模型，以基于自己的数据集构建生成性 AI 模型，并包括数据来源的审计功能，这样输出结果可以清楚地追溯到所创建的原始数据。

数据准确性的重要性

IBM 的安全部门副总裁 Chris Meenan 表示：“安全的标准是非常高的。”IBM 试图绕过生成性人工智能所面临的两个主要安全问题。一方面是与 AI 平台的完整性有关，另一方面则是黑客对技术的滥用。

人工智能的安全顾虑主要围绕平台使用的语言模型或数据集展开。如果输入数据受到污染，生成的答案可能不可靠，这就是所谓的生成性人工智能的“黑箱”问题。研究人员警告说，当开发者无法可靠地理解或解释 AI 如何得出特定结论时，使用这些技术的公司将面临“黑帽关键词操作”新形式的脆弱性。

尽管对于懒惰的高中生而言这没有国家安全风险，但当生成性 AI 在处理安全信息和事件管理系统的数据时，准确的数据对于生成关键业务安全结果至关重要。

相对而言，生成性 AI 也被视为