联想CIO：生成式AI再造企业IT
虽然国内外CIO对未来加大人工智能投资充满信心，但人工智能的真正规模化部署和落地仍面临诸多挑战。根据联想集团发布的2024年全球首席信息官报告，全球受访企业中仅约半数（49%）自认在技术准备上已AI就绪。
人工智能作为驱动新质生产力的重要引擎和来源，是国内企业推进数智化转型、探索数智化技术创新应用进程中关注的重点。然而，联想2024年全球首席信息官报告调研的所有受访中国CIO表示，他们中只有12%已经从人工智能投资中获得了积极的投资回报，并有高达60%预计至少两年内无法从人工智能投资中产生积极的投资回报。
是什么阻碍了人工智能在企业中的规模化部署和落地？是什么阻碍了大模型与生成式AI成为新质生产力的核心引擎？“直勘创新暴风眼：看人工智能如何重塑企业IT”是《2024年全球首席信息官报告》的主题，这也是联想连续第三年发布CIO报告。该报告深度剖析了企业CIO们对于技术转型，尤其是人工智能领域的前瞻视角，并着重揭示了当前指引企业技术策略的几大核心议题。
2024年6月28日，在联想集团的媒体圆桌上，联想集团高级副总裁、首席信息官、方案服务业务集团首席技术和交付官胡贯中（Art Hu）就联想集团2024年全球首席信息官（CIO）报告的洞察进行了分享和深度探讨。胡贯中从联想自身实践来看，他认为生成式AI是对企业IT架构和基础设施的全面升级。换言之，生成式AI并不是推翻上一代企业IT，而是对企业IT提出了更高的要求。
与很多大型企业一样，联想本身的业务规模大、业务复杂度高。联想是一家年收入超过4000亿人民币、在全球180多个国家和地区市场运营的公司，员工超过7万名，在欧洲、亚太、北美、中国等地有众多数据中心；同时，联想的业务复杂度高、挑战大，业务模式有ToC，也有对于政府、大企业的ToB模式，还有通过渠道SSB的模式。
负责联想内部IT架构的联想集团方案服务业务集团、联想IT高级总监杨京海介绍，联想IT自身经历了信息化、数字化、智能化、自动化的转型，而生成式AI是自动化的更高阶段。因为生成式AI的用户不是专业IT人员而是非IT背景的业务人员，因此生成式AI要求企业IT能够快速组合出适配普通业务人员的AI能力，这将进一步推动企业IT的平台化。
联想IT在过去20年的信息化建设过程中，建立起了战略性的全球IT平台，在全球IT平台的基础上推进了服务化架构，将企业IT能力形成能够快速敏捷组合的微服务以及组建了中台能力，再进一步推进企业IT能力的极致自动化，为普遍业务人员快速组合所需的AI能力，这就是当前正在建设的平台工程。
平台工程与AI原生有着密切的联系。Gartner将平台工程列为2024顶级战略技术趋势之一，Gartner指出平台工程是通过一系列工具和流程，为企业的软件开发团队提供一个自助开发门户，或者称之为内部开发平台IDP，这个平台可以涵盖应用程序整个生命周期里所有的操作。与传统软件工程的项目制不同，平台工程强调的是面向普通用户的自助服务，类似于自助餐厅的自助就餐服务，既能快速满足需求、提高供餐效率，又能有效避免菜品的浪费。
平台工程的本质思想是将企业内部IT的项目管理思维，转换为产品管理思维，将企业内部IT工具和能力形成一个一个的产品，以最终快速交付为目，面向普通非IT的业务人员，快速组合AI能力，满足业务需求，实现业务价值。在生成式AI的极致要求下，联想自身的IT架构正走向平台工程，以更高的IT自动化，让业务变得更加敏捷，更加适应市场的变化。
在该报告的调研中，全球五分之四的受访CIO认同AI发展对企业影响深远，却也承认业务层面准备不足拖慢了AI的应用速度；76%的受访者指出，他们所在的企业缺失关于AI运用的操作及伦理指导的成熟政策，同时74%表示其IT供应链体系尚未适配AI的应用需求。这些洞察显示，平台工程是通往生成式AI的关键路径，企业必须全面升级内部IT组织与平台，才能真正搭上生成式AI的快车。
全面发挥和实现AI潜力需要企业全组织层面的协同准备，而不仅仅局限于IT部门。联想集团正持续投资与全面布局，涵盖AI赋能、AI就绪及AI优化的设备、基础设施、解决方案与服务，为长期可持续发展注入强劲动力。同时，联想正积极探索如何使AI更加无缝地与企业运营融合，确保技术的每一次革新都能转化为实际的业务增长和效率提升。
胡贯中强调：“近年来，CIO的职责疆域不断拓展，我们的研究明确指出，在AI带来的全新挑战背景下，当下正是他们聚焦核心IT职能、坚定前进步伐的关键时刻。”
另一份联想集团调研报告《中国企业智能化成熟度报告（2023）》显示，2023年相比2022年处于L3（数字底座建设阶段）的企业比例下降了13%，这部分企业中的一部分企业（6%）通过开展全价值链各环节的智能化创新和应用，顺利进入到了L4智能化领先企业，另一部分企业（7%）由于缩减IT整体投资，放缓了数字底座建设或没有坚定地实现成功的数字化底座全面建设，从而撤退到了L2局部建设或者L1单点尝试水平。
结合《2024年全球首席信息官报告》和《中国企业智能化成熟度报告（2023）》，可以看到在生成式AI浪潮下，企业IT的信息化、数字化、智能化、自动化是一个逆水行舟、不进则退的过程。为了加速AI应用进程，越来越多的CIO寻求外部IT合作伙伴和顾问的协助。
据介绍，联想方案服务业务集团目前提供了165款成熟的企业级AI解决方案，拥有四大创新中心和超过12000名工程师。胡贯中强调，“联想专为AI打造的专业服务方案，专注于辅助企业精准评估其AI准备状态，并依据客户的具体需求与战略目标，提供定制化策略和全方位支持，指导企业如何运用恰当的解决方案弥补组织结构中的不足，旨在推动可靠且可持续的AI应用实践。”
目前，联想方案服务业务集团推出了“AI创新者计划”，强调建立一个可持续的AI生态系统，通过与生态合作伙伴的广泛协作与深度融合，构建起一套流畅衔接的整合机制，为AI实施开辟更为高效的路径，让技术发展与社会责任并行，共创智能且绿色的未来。(文/宁川)
新闻分析｜警惕人工智能时代的“智能体风险”
新华社北京7月16日电 新闻分析｜警惕人工智能时代的“智能体风险”
新华社记者彭茜
一群证券交易机器人通过高频买卖合约在纳斯达克等证券交易所短暂地抹去了1万亿美元价值，世界卫生组织使用的聊天机器人提供了过时的药品审核信息，美国一位资深律师没能判断出自己向法庭提供的历史案例文书竟然均由ChatGPT凭空捏造……这些真实发生的案例表明，智能体带来的安全隐患不容小觑。
图为2023年11月2日，在英国布莱奇利园，一名参会者经过首届人工智能安全峰会的宣传展板。（新华社记者李颖摄）
智能体进入批量化生产时代
智能体是人工智能（AI）领域中的一个重要概念，是指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的智能实体，它可以是一个程序、一个系统或是一个机器人。
智能体的核心是人工智能算法，包括机器学习、深度学习、强化学习、神经网络等技术。通过这些算法，智能体可以从大量数据中学习并改进自身的性能，不断优化自己的决策和行为。智能体还可根据环境变化做出灵活的调整，适应不同的场景和任务。
学界认为，智能体一般具有以下三大特质：
第一，可根据目标独立采取行动，即自主决策。智能体可以被赋予一个高级别甚至模糊的目标，并独立采取行动实现该目标。
第二，可与外部世界互动，自如地使用不同的软件工具。比如基于GPT-4的智能体AutoGPT，可以自主地在网络上搜索相关信息，并根据用户的需求自动编写代码和管理业务。
第三，可无限期地运行。美国哈佛大学法学院教授乔纳森·齐特雷恩近期在美国《大西洋》杂志发表的《是时候控制AI智能体》一文指出，智能体允许人类操作员“设置后便不再操心”。还有专家认为，智能体具备可进化性，能够在工作进程中通过反馈逐步自我优化，比如学习新技能和优化技能组合。
以GPT为代表的大语言模型（LLM）的出现，标志着智能体进入批量化生产时代。此前，智能体需靠专业的计算机科学人员历经多轮研发测试，现在依靠大语言模型就可迅速将特定目标转化为程序代码，生成各式各样的智能体。而兼具文字、图片、视频生成和理解能力的多模态大模型，也为智能体的发展创造了有利条件，使它们可以利用计算机视觉“看见”虚拟或现实的三维世界，这对于人工智能非玩家角色和机器人研发都尤为重要。
风险值得警惕
智能体可以自主决策，又能通过与环境交互施加对物理世界影响，一旦失控将给人类社会带来极大威胁。哈佛大学齐特雷恩认为，这种不仅能与人交谈，还能在现实世界中行动的AI的常规化，是“数字与模拟、比特与原子之间跨越血脑屏障的一步”，应当引起警觉。
智能体的运行逻辑可能使其在实现特定目标过程中出现有害偏差。齐特雷恩认为，在一些情况下，智能体可能只捕捉到目标的字面意思，没有理解目标的实质意思，从而在响应某些激励或优化某些目标时出现异常行为。比如，一个让机器人“帮助我应付无聊的课”的学生可能无意中生成了一个炸弹威胁电话，因为AI试图增添一些刺激。AI大语言模型本身具备的“黑箱”和“幻觉”问题也会增加出现异常的频率。
智能体还可指挥人在真实世界中的行动。美国加利福尼亚大学伯克利分校、加拿大蒙特利尔大学等机构专家近期在美国《科学》杂志发表《管理高级人工智能体》一文称，限制强大智能体对其环境施加的影响是极其困难的。例如，智能体可以说服或付钱给不知情的人类参与者，让他们代表自己执行重要行动。齐特雷恩也认为，一个智能体可能会通过在社交网站上发布有偿招募令来引诱一个人参与现实中的敲诈案，这种操作还可在数百或数千个城镇中同时实施。
由于目前并无有效的智能体退出机制，一些智能体被创造出后可能无法被关闭。这些无法被停用的智能体，最终可能会在一个与最初启动它们时完全不同的环境中运行，彻底背离其最初用途。智能体也可能会以不可预见的方式相互作用，造成意外事故。
已有“狡猾”的智能体成功规避了现有的安全措施。相关专家指出，如果一个智能体足够先进，它就能够识别出自己正在接受测试。目前已发现一些智能体能够识别安全测试并暂停不当行为，这将导致识别对人类危险算法的测试系统失效。
专家认为，人类目前需尽快从智能体开发生产到应用部署后的持续监管等全链条着手，规范智能体行为，并改进现有互联网标准，从而更好地预防智能体失控。应根据智能体的功能用途、潜在风险和使用时限进行分类管理。识别出高风险智能体，对其进行更加严格和审慎的监管。还可参考核监管，对生产具有危险能力的智能体所需的资源进行控制，如超过一定计算阈值的AI模型、芯片或数据中心。此外，由于智能体的风险是全球性的，开展相关监管国际合作也尤为重要。
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