就在宣布卸任的当天，IBM 前 CEO 罗睿兰盛赞 Arvind Krishna（ IBM 现任首席执行官），才是“适合引领公司走入下一个时代的 CEO。”“他是一位出色的技术专家，在 IBM 的人工智能、云计算、量子计算及区块链等关键技术领域发挥了重要作用。”
事实上，Krishna 的整个职业生涯都是在IBM度过的。作为电气工程博士，他曾参与到十余项技术专利的研发当中，而且从 1990 年开始就在公司沃森研究实验室(Watson Research labs)供职。
经过近二十年的磨炼，他随后出任 IBM 云与认知软件部门负责人。在这里，他帮助策划了公司 2018 年内规模最大的一笔收购，并于 2020 年 4 月正式接任首席执行官。
Krishna 也可以算是“临危受命”，毕竟 IBM 在之前一段时间经历过业务停滞，在某种程度上已经落后于其他科技巨头。
作为人工智能领域的早期领导者，IBM 曾经向沃森部门投入过大量资金和资源，也成功让沃森在 2011 年的电视问答节目 Jeopardy 上战胜人类选手。IBM 后来还探索过其他发展路径，希望将沃森塑造成一种医疗工具，帮助医生们规划诊疗建议。但很遗憾，沃森的实际表现一直没能达到期望的水平。
今年早些时候，IBM 正式出售了其Watson Health部门的资产，但在 AI 探索方面从未停下脚步。
如今，IBM 希望利用 AI 技术帮助企业客户应对气候危机，并借此再次荣登 TIME100 企业榜单。
近日，外媒 TIME 采访了 Arvind Krishna。采访中，TIME 与 Krishna 就 IBM 早期 AI 探索中的失误、以及公司未来的发展目标等问题展开讨论。
为了清晰易懂，采访内容经过整理和修订。
TIME（记者）： Arvind，我家就住在离纽约阿蒙克 IBM 总部很近的一个镇上。我读幼儿园时的第一次课外旅行，就是七十年代初访问 IBM 园区。那时候的 IBM 就是创新、工作方式、甚至是形象气质的代名词。这些传统在如今的 IBM 身上还有哪些体现？
Arvind Krishna ：问得好，我也一直在思考这个问题。我觉得 IBM 确实有不少经得起时间考验的优点。你也提到了，人、文化、气质和创新。我觉得创新这部分一直没有变过，IBM 员工出色的技术积累也没有变过。
但形象气质上，IBM 人确实跟过去不一样了。我是 1990 年加入 IBM 的，当时的科学家们还会穿西装、打领带，这些现在肯定都没有了。但这应该是一种国家层面的潮流文化，所以变的不只是 IBM、更是整个美国。现在，我们对自己的穿着举止都有了更大的包容度，毕竟这样才能最大限度释放人们的潜能。
IBM 当然也要与时俱进，变化最大的自然是我们关注的技术本身。三十年前，IBM 的业务价值大多来自物理计算设备；但现在，我们的主要价值来自软件开发与咨询服务，也就是代替客户完成技术部署。不过这些变化中也有不变的成分，那就是 IBM 始终秉持帮助客户发展业务、培养员工专业知识、强调速度与敏捷优势的文化。
TIME： 您也是在新冠疫情期间出任 CEO 的科技公司高管之一。分析师们认为，在您掌舵之前，IBM 最大的问题就是领导权落在了服务和销售专家、而非技术专家手中。您觉得自己的晋升，是不是也跟这个问题有关？
Arvind Krishna ：我觉得自己能出任 CEO，主要是因为我对公司的未来发展方向有着清晰的愿景 — 专注于混合云和人工智能。我的愿望很简单，就是带领 IBM 恢复业务增长。
我们今年已经定下目标，要实现 5%的业务增长，这还不包括从 IT 基础设施服务业务 Kyndryl 那边拿到的分成。所以我觉得真正重要的不只是具体的学科背景，而是如何以更负责、更务实的态度把愿望变成现实。
我会审视自己的角色，思考自己每天该做些什么。我当然会在战略、产品和相关决策上花掉不少时间，但同时也得分出精力跟客户打交道、并保证能及时收到货款。我还会花一定时间与合作伙伴协同工作。
总之，CEO 这个角色就是在不同学科之间占据综合性的立场，IBM 的每一任 CEO 都在做这些工作。当然，科技行业正在加速发展、脚步越来越快。瞬息万变之下，作为企业中的最高决策者，CEO 自身的技术水平乃至技术影响力也确实面临着更严苛的挑战。
TIME： 2011 年沃森（ Watson ）拿下 Jeopardy 问答大赛时，行业普遍认为 IBM 就是 AI 领域的绝对领导者。但接下来的十年间，沃森似乎并没能满足企业客户的种种预期。到底发生了什么？这个时期对 IBM 又意味着什么？
Arvind Krishna ：我个人并不觉得那段时间是所谓“失去的十年”。在我们看来，人工智能是唯一一种能够收集并运用所有持续产生的数据的技术方案。我们也知道这些数据中必然蕴藏着令人难以置信的价值。如果没有 AI，人类最多只能解读这些数据中的 1%。拿下 Jeopardy 当然是个伟大的里程碑，也让全世界将注意力转向了 AI 技术。
更重要的是，从这一刻开始，AI 不再是实验室里的玩具，也不再是麻省理工、斯坦福或者伯克利那些顶尖教授的专属，它开始在现实世界中发挥作用。
而促成这一切的，是数百名科学家为此做出的不懈努力。但必须承认，当一项技术从实验室走向现实，总会伴随着很多美好梦想的破灭。 整个市场在 2012、2013 乃至 2014 年那会，都还没准备好接纳并信任才刚刚“步入社会”的人工智能技术。
当然，我们也有犯错，而且犯在了更要命的事情上、犯在了对实体经济更有影响的事情上。
回顾那段时间，我们会看到成功的企业主要是把 AI 用在了相对简单、而且不那么关键的领域——比如推荐一本书、一部电影或者一个网站。哪怕推荐错了，也不至于生命攸关。所以 IBM 也应该先从小处着手，是我们有点冒进了。
也许我们可以先帮快餐企业完成标记自动化，可以帮企业改进他们的业务应用程序，总之先从包容度更高的领域起步。在收到初步成效之后，我们就能在用户当中建立起信任、之后逐步扩大规模。
现在的 IBM 走的就是这个路子，所以并不是沃森不好，只是那时的我们太急于一步登天。有些事情，就是得循序渐进。
TIME： 聊了这么半天 AI，您能不能从自身角度出发、对 AI 做出简单的定义？
Arvind Krishna ：人工智能就是一种观察数据、并从中学习经验的技术。其实 AI 的学习过程跟人类的模式匹配学习很相似。 顺带一提，当前 AI 的智能水平还远不及 9 个月大的婴儿。**毕竟小宝宝看见过三次狗，第四次自己就能认出这种动物。但 AI 得看过上百万张狗的照片，才能弄明白这到底是个什么玩意。
总之，当观察到 A、且结果是 B 的过程重复上百万次，这样的模式就会被确定下来——这就是人工智能的基本原理。
但现在的 AI 仍然理解不了什么是重力。它也会观察到苹果从树上落下，只要看过上百万段类似的视频，它就能明白苹果会朝着哪个方向运动。但换成了梨，它就又搞不清楚了。所以我认为要想把这类通识性的内容融合起来，仍然需要很长时间。
IBM 目前在 AI 和气候变化方面做了不少工作，您能具体介绍一下吗？
Arvind Krishna ： 我们认为气候变化是我们这一代人必须解决的核心问题之一，这也是为下一代人负责的体现。所以我们已经做出承诺，将在不依靠政府补贴的前提下实现净零排放，而且时间节点不是 2050 年或者 2060 年，而是即将到来的 2030 年。
而要想用 AI 技术解决这个难题，决定结果的就是数据集的实际质量。如果拿不到正确的数据，我们就可能大大低估或高估自己的能力。 我们能不能发现更好的碳封存材料？我们能不能消除目前普遍存在的、高达 30%的能源浪费比例？我们能不能优化并突破种种低效的能源使用习惯？我们能不能驾驭并引领开源精神？
我们能不能建立计划来激励人们用 AI 创造的技术应对气候变化？这些问题并没有确定的答案，但我们一直在推出相关工具、也鼓励其他创业公司利用这些工具做出探索。我认为，这些是我们 IBM 人作为人类社会一员所必须承担的义务。
TIME： IBM 目前采取了哪些措施来吸引年轻员工？调查显示，大部分年轻人喜欢选择那些更有使命感、前瞻性更强的公司。IBM 在这方面有哪些心得？
Arvind Krishna ： 先来聊聊统计数据吧。我上次查看简历数据库时，申请过 IBM 职位的有 300 万人。我觉得这个数字相当棒，而且我们也一直在努力多雇用新员工。没错，要想让员工建立真正的归属感，我们都得突破“打工人”的思维局限。
而 IBM 之所以能够取得成功，原因在于我们愿意直面真正困难的挑战、愿意接下那些需要坚持多年才能完成的任务。
以量子计算为例，它已经从科幻小说变成了实验环境下的真实应用。我们已经在这条道路上投入了十年，未来可能还需要五到十年时间。所以如果大家想要从事量子计算方面的工作，不妨相信 IBM，我们愿意为了这个艰难的目标而不懈奋斗。毕竟当初拿下 Jeopardy 问答大赛的沃森（Watson ），从规划立项到举世瞩目也用了七年时间。
总之，如果大家喜欢技术工作、喜欢跟聪明人共事、也喜欢帮助客户解决意义深远的重大问题，那 IBM 绝对是个好选择。相反，如果大家只是想开发移动应用或者氪金手游，那 IBM 就不太适合你啦。
