几十年来，IBM 一直在改进其 AI 解决方案，并且对帮助企业利用该技术提高生产力略知一二。
1997 年，IBM 的深蓝超级计算机被用来击败国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫。 当时，再熟悉不过的头条新闻都暗示计算机将很快取代人类。 二十多年后，人工智能已被证明是一种每天都让我们受益的辅助工具。
IBM Watson 的第一个商业应用程序是在十多年前的 2013 年 2 月发布的，用于肺癌治疗中的利用管理决策。 从那以后的几年里，我们看到它用于在医疗保健、天气预报、教育、科学等领域带来改变游戏规则的进步。
AI News 采访了 Watson Orchestrate 高级产品经理 Jay Migliaccio，了解 IBM 现在如何利用其丰富的经验帮助企业进行数字化转型。
AI News：Jay，你能告诉我 IBM 如何帮助企业提高员工的生产力吗？
Jay Migliaccio：是的，瑞安。 非常感谢邀请和邀请我来这里。
IBM 正在扩展其在数字劳动力领域的产品组合。 数字劳动力利用人工智能和自动化来帮助员工提高工作效率。 而且，与人类劳动非常相似，数字劳动通过“技能”在业务系统上执行工作。
数字劳动力技能使数字劳动力能够与业务应用程序交互，就像你我与记录系统或参与系统交互一样。 我们现在可以通过数字劳动力来做到这一点。 而且，新颖独特的是，数字劳动力利用了以人为中心的交互方式。
因此，我们引入了自然语言，还引入了智能编排，不仅能够执行单一技能，而且实际上能够执行多项技能，从而能够完成更高级别的任务。
AN：生成式人工智能是目前市场上的热门话题。 您是否看到在工作场所实际使用它以及企业应注意哪些风险？
JM：是的，很好的问题。 实际上我自己在工作场所也使用它，我偶尔需要开发软件工具和简单的脚本，我已经成功地为我生成了一些脚本。 所以我印象深刻的不仅是它生成口头和书面内容的能力，还有代码内容。 我坚信它将在工作场所变得越来越有用。
当前的生成式 AI 平台已在互联网上进行训练，因此请记住您的结果可能会有所不同。 我知道任何时候我谷歌或在互联网上搜索东西我都会对结果持保留态度。
我相信，企业在寻找和采用生成式 AI 系统时，会更倾向于他们可以信任的 AI。 因此，我们需要努力在生成式 AI 解决方案中创建信任元素。
AN：Watson Orchestrate 对开发人员的价值是什么？
JM：当我们谈论开发人员时，我指的是自动化开发人员。 总的来说，这是将应用程序、业务应用程序和业务系统集成在一起以协同工作的开发人员。
大多数情况下，这些开发人员一直在将业务系统集成到业务系统中。 现在我们可以用 Watson Orchestrate 做的是我们可以将人类引入循环中。
这些自动化开发人员现在拥有一个平台，他们可以在其中构建和集成他们的自动化工作流程，并且他们可以为日常人类工作者将人类体验带入这些自动化工作流程中。
Watson Orchestrate 提供了一个平台，用于创建以人为中心的工作流自动化，旨在以我们的母语交流方式（口语或书面文字）与人互动。
AN：Watson Orchestrate 如何从用户交互中学习？
JM：Watson Orchestrate 可以通过多种方式监控人类行为并向他们学习。
也许最重要的是它能够解释人类用来交流的自然语言。 今天是书面语，但在未来是口头语。 Watson Orchestrate 不仅可以根据现有的已知句子进行模式匹配，还可以真正理解这些话语的意图。
此外，它还可以从这些话语中提取实体。 因此，当您在句子中使用专有名词时，它可以理解这是一个实体，它将用作自动化的一部分。 它可以将话语的意图与其现有的技能相匹配，并做出相应的反应。 它可以理解话语的意图，然后根据这些技能采取行动。 它越来越多地可以将多种技能排序在一起。
此外，我们正在开发使 Watson Orchestrate 能够监控用户行为的系统。 而且，就像当今任何根据您的行为提供建议的现代 SaaS 应用程序一样，我们正在开发推荐引擎，向员工推荐他们如何使用 Watson Orchestrate 来提高未来的工作效率。
AN：更广泛地谈论人工智能，今天的进步带来了哪些新的工作方式？
JM：正如我刚才提到的，我们越来越多地赋予系统以更复杂和复杂的程度理解人类自然语言的能力。 自然语言解释已经超越了基本的预编程机器人体验。
我相信每个人都曾在网站上有过这样的经历，那里有一个机器人来回答你的基本问题。 我们正在努力做的是使该机器人更加智能。 当前一代的数字劳动力可以理解你的意图，从你的话语中提取实体，最重要的是，代表你采取行动。
AN：另一方面，自动化工具的一些主要危险是什么？我们如何克服这些危险？
JM：我不确定这是否属于特定类别的危险，但我想我会将其置于意外后果法则之下。 无论何时使用技术，都可能会产生意想不到的结果。
例如，如果我们将汽车视为一种让人类四处移动的自动化工具——其目的当然是让人类更快、更可靠地从 A 地移动到 B 地。 但最终的结果是我们偶尔会发生意外。
就像我们建立运输系统以限制和减少事故发生可能性的方式一样，我们必须在我们的业务系统中用数字劳动力做同样的事情。 当然，我们希望从小事做起，只做精心策划和定义的非常有选择性、非常具体的任务。
我们需要创建防护栏来防止意外和意外的行为。 我们在 Watson Orchestrate 中执行此操作的方法之一是授权数字劳动力代表用户行事，从而在与业务系统交互时利用用户的凭证。
作为一名员工，我根据自己的角色获得了对业务系统的特定访问权限。 因此，我们知道当数字员工代表我执行操作时，它也对这些业务系统具有现有的限制和权限。
另一种选择是监控行为并监控意外后果。 最后，整合治理并制定允许或限制数字员工行为的政策。
AN：你是元宇宙的信徒吗？ 如果是这样，您认为我们将在其中做多少工作？
JM：是的，很好的问题。 Metaverse 对我来说是一个非常宽松的术语。 在这里，我们用数字方式说话——我们以前从未见过面，据我所知，你可以成为一个化身。 所以，从这个意义上说，我是元宇宙的信徒。
对我来说，就像大多数创新技术一样，它将从边缘开始，然后逐渐成为主流。 您可以查看娱乐和游戏，并看到那里正在使用非常类似元宇宙的体验。
我见过将元宇宙用于深度冥想体验的例子。 如果你想进入深度冥想，你可以戴上虚拟耳机，进入一个与我们生活的物理世界截然不同的虚拟世界。
而且我还可以看到最初用于教育目的的元宇宙。 我认为这是一种将人们大规模引入新环境和新想法的好方法——一种低风险的方法。
我认为我们不会去元宇宙上班。 我认为这不会在短期内发生。
AN：我只能保证我暂时不是阿凡达。 我可能会在下周的数字化转型周上遇到你。 您显然会出席，您将在活动中与观众分享什么？
JM：是的，数字转型周我将谈论我们对数字劳动力市场的看法以及我们的一些解决方案。 我还将分享一些有关 IBM 数字劳动力解决方案的早期采用者的故事。
