嬌生資訊長Jim Swanson在今年的Nvidia全球GPU技術大會(GTC)中表示,疫苗在短短一年半就研發成功的一大關鍵,正是AI結合數位分身的運用,Jim Swanson不吝在會議中大談AI導入經驗,提供其他企業借鏡。

在全球有超過250家的子公司、產品銷售170多個國家的醫藥產品大廠嬌生(Johnson & Johnson),近期釋出了全球首支只需施打一劑、且冷藏保存即可的COVID-19疫苗,嬌生資訊長Jim Swanson在今年Nvidia全球GPU技術大會(GTC)中表示,疫苗在短短一年半就研發成功的一大關鍵,正是AI結合數位分身的運用,先透過虛擬軟體模擬分子架構,再透過AI驗證模擬結果,大幅將疫苗生產效率提升4倍;也不只是疫苗,嬌生在製藥業、醫療裝置開發、顧客端的健康照護、連內部運作都大規模運用AI。嬌生不只讓2千位資料科學家更善用AI,更透過一套作法,要讓13萬員工都具備資料科學素養。

Jim Swanson指出,導入AI得先建立一個觀念:「開發AI模型永遠不會一次到位,」從訓練資料、問題的假設、演算法開發等不同環節的選擇,都可能成為模型表現不佳的原因,因此他認為,企業必須建立起資料科學的迭代學習方法,而第一步,就從問對問題開始,找出試圖透過AI來回答或解決的問題,且要謹記,「如果沒有人可以針對問題建立相應的答案,那就不要去建立模型,一定先把問題找對。」

接著,必須建立起一個可以迭代、重複使用的模型開發流程,不只是因為找到問題後,投入AI開發會面臨重複試驗的過程,將開發完成的模型投入使用後,也會不斷找到新的問題,滾動開發新的模型、產生新的洞察。因此,Jim Swanson建議,企業需要具備AI開發的基礎技術架構(technology foundation),包括建立起用於儲存資料與模型的資料庫、能夠快速存取數據的API,甚至是資料偏誤、演算法漂移等監測機制,才有辦法擴大AI開發的規模,比如嬌生自己的作法,是直接採用了市售MLOps解決方案,來建立能夠迭代循環的AI開發流程。

藉由建立起一套企業開發AI的基礎技術架構,嬌生要推動資料科學走向民主化,Jim Swanson表示:「嬌生並非擁有一群具高度技術能力的資料科學家,而是建立起AI技術基礎架構,讓資料科學家更能發揮所長。」尤其,確保有一套AI開發技術架構,是擴大AI開發規模時的關鍵任務。

同時,嬌生也提出了「雙語資料科學家(bilingual data scientist)」的概念,這邊的雙語資料科學家,指的並非同時具備Python與R語言的技能,而是同時擁有領域知識(Domain Knowledge)以及資料科學、資料工程、軟體工程等技術能力,這也是為什麼嬌生要建立起AI開發的基礎技術架構,如此一來,才能更有效的賦能資料科學家,透過AI開發工具與流程快速建立起AI模型,將領域知識應用到AI開發上,更大規模的實現雙語資料科學家的目標。

為了推動資料科學的民主化,嬌生更成立了一個資料科學委員會(Data Science Council),主要負責推動三項任務,第一,持續透過一套AI規劃,找到對的問題來開發AI;第二,建立起可以支撐並加速AI成功上線的技術基礎;第三,不只要找到人才,更要培養企業內的人才成長與獨當一面。尤其在人才的部分,Jim Swanson認為,除了培養資料科學的相關人才,也需要教育實際上採用AI服務的業務人員,使他們樂於接受AI,並且能運用開發完成的AI模型,來輔助業務執行,才能在企業內真正推行AI落地。

嬌生目前擁約2,000位資料科學家,但有13.5萬名員工。Jim Swanson指出,要落地AI,必須將數據科學的技術嵌入到業務的工作流程中,同時取得業務單位的反饋來改進模型,加速驅動數據飛輪;不過,若資料科學團隊在企業內成為孤島,與業務單位脫節,就算開發出世界上表現最好的AI模型,業務單位也不願意使用。換句話說,嬌生需要進一步培訓業務人員具備數位能力,更要培養業務單位具備AI的思維,才能讓2,000名員工的研發成果,成功推動13.5萬名員工來使用。

除了建立資料科學委員會,嬌生每年也會製作企業影響報告,點出資料科學帶給企業的影響,藉此來喚起員工的注意(awareness),促成更多AI的開發與採用、解決更多困難的問題。且為了集思廣益,嬌生也舉辦企業內的AI黑客松,來徵求提升AI模型預測準確率的點子,也要借此機會將不同領域的專家聚集在一起,一同解決一個重大問題,產出一個具影響力的結果。

最後,Jim Swanson企業在導入AI的過程提出三點建議。第一,他認為,無論是剛開始導入AI的企業,或是進階應用AI的企業,都必須要建立起企業自行開發AI的核心能力,就算一開始是採購AI解決方案,後續也需逐漸培養企業內的AI開發技能。其次,是業務單位時常會有擔憂,認為AI可能會影響、甚至取代自己的工作方式,企業應該去理解不願採用AI背後的抗拒心理,來進一步說服業務單位視AI為一種支持,而非取代。第三,則是要在企業內建立敏捷的文化,透過不斷迭代、演進、獲得洞察的方式來學習新知,培養敏捷文化來促進企業成長。


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