致IBM Watson：六年過去昔日的人工智慧老大哥你還好嗎？

新聞 07-04

AlphaGo 出世前，Watson 一直是人工智慧的代名詞。2013 年，IBM 與世界頂級的腫瘤治療與研究機構——MD 安德森癌症中心宣布合作，用 Watson 輔助醫生開展抗癌藥物的臨床測試。在當時看來，一扇新的大門正在對人類敞開，門後是 AI 與現代醫療結合的無限可能。對此，福布斯發表了題為《在 MD 安德森癌症中心，IBM Watson解決了臨床測試難題》（「IBM"s Watson Now Tackles Clinical Trials At MD Anderson Cancer Center」）的社論。

而昨天福布斯的新文章，標題則是《Watson 是不是一個笑話？》（"Is IBM Watson A "Joke?"）。而 MD安德森，也中斷了與 IBM 的合作。

前後反差，令人唏噓。

福布斯並不是唯一一家在「Watson 熱」過去之後，進行反思回顧的主流媒體。上個月底，MIT科技評論對 IBM 的 AI 醫療項目與「野心」進行了梳理，呼籲各方以平常心看待。文章的觀點可概括為：

Watson 近幾年進展緩慢、難堪大用，究其原因，是有許多醫療行業客觀存在的桎梏因素，比喻數據匱乏、昂貴。而我們當年對 Watson 以及它所代表的人工智慧技術期望過高，甚至脫離實際，也是造成如今失望的原因之一。

換言之，在 MIT科技評論看來，出了問題的不是 Watson，而是整個 AI 醫療概念——」Watson 的競爭對手混得更慘「。

現在，我們再來看看福布斯對整場討論的回顧與觀點。

論戰的導火索

今年五月，在 CNBC 的金融市場觀察欄目「Closing Bell 」上，風險投資人 Chamath Palihapitiya 語出驚人：

「實話實說，Watson 就是個笑話。我認為，IBM 非常擅長利用銷售和營銷手段，來誘導信息不對稱的人掏腰包。」

Chamath Palihapitiya

當時，IBM 迅速做出了回應：

「Watson 不是一個消費產品，而是面向企業級業務的 AI 平台。在美國以及其它五個國家，Watson 已在臨床使用。它在六種腫瘤上做訓練，今年的計劃是再增加八種。在腫瘤科之外，世界頂級的 25 家生命科學公司、物聯網設備製造商、零售與金融服務公司中，接近一半都在用 Watson。GM、H&R Block、Salesforce 都是合作夥伴。難道有人把拯救生命、改進客戶服務、驅動商業創新當做是一個笑話？」

第二天，Chamath Palihapitiya 在對 CNBC 的回復中，態度明顯放軟了些，但並沒有改變立場：

「我應該說話謹慎些。但有很多人在開發極有意義的東西，卻一定程度上在（IBM 的）營銷上吃虧。」

其中，「很多人」包含他投資的公司。

很顯然，對於 IBM 來說，Watson 的市場開拓是一件不容置喙的事實。而考慮到 Palihapitiya 在投資 Watson 的競爭產品，不排除他故意貶低競爭對手。但是，IBM 把整個集團的未來賭在 Watson 上並不是什麼秘密；今年股價下跌，許多投資者並不看好，也是眾人皆知的事。

而 Chamath Palihapitiya 的話，直接引發了一輪歐美互聯網上對於曾經的人工智慧老大哥 Watson 的熱議。

各方輿論觀點

一大批博主、專家加入了論戰。企業搜索專家 Stephen E Arnold 寫道：

「我很喜歡 Palihapitiya 的這一句『信息不對稱』。它說明，那些公關公司和拿了好處的諮詢師對『認知』概念的炒作，以及一輪輪的大會演講其實是煙幕彈。IBM 近五年營收下滑，則是最好的註解——牛皮吹大了。IBM 費了太多力氣把 Watson 推廣到從菜譜到醫療的各個領域。會計報表告訴我，這麼干並沒有奏效。」

當然，並不是所有博主都站在 Palihapitiya 這邊。Opentopic（IBM 合作商）的聯合創始人 André M. K?nig 為論戰加入了他的五美分：、

「我承認 IBM 是一個相當厲害的營銷機器，但它的戰略勇氣和技術創新更勝一籌。如果你把 Watson 說成是笑話，圍繞著它的數百家公司難道都是笑話？」

論戰的另外一個切入角度，是投資者的視角。IBM 繼續它藍色晶元巨人的歷史，面臨著重重壓力。在 Watson 的賭注又太大，股票長期走勢受到影響。

Seeking Alpha 的 Nicholas Ward 認為：

「藍色巨人在 Watson 上投入了這麼多年，投資者一直寄希望於這能推動業務增長，代替傳統業務萎縮的銷售額。時間會證明一切，但現在的增長率很不樂觀。「

醫療媒體 Global HealthCare Insights 的執行編輯 David H. Freedman 寫道：

「最近，大多數對 Watson 的媒體報道都十分負面。IBM 收入下滑，股價下挫，分析師們在質問 Watson 何時才能創造市場價值。」

MD 安德森事件餘波

回到開頭提到的 IBM 與 MD 安德森癌症中心的合作。今年 2 月，MD 安德森取消了與 IBM 的 Watson 合約。對此，David Freedman 評論道：

「與 MD 安德森分手使得 IBM 的處境十分尷尬——顯得在 Watson 這個問題上，他們像是在自嗨。該合作項目原本的預算是 240 萬美元。當德克薩斯大學，即 MD 安德森的管理方，宣布項目終止時，MD 安德森需付給 IBM 的款項共 3900 萬美元。「

雷鋒網認為，有句話 Freedman 並沒有說出來，那就是對於一家全球頂尖的癌症醫院，有更多方式能更有價值地利用這 3900 萬美元。

但是，對於 MD 安德森事件，根本問題在哪兒並不明了：

」大多數對 Watson 的批評，即便是來自 MD 安德森，並不認為 Watson 的技術本身存有缺陷。批評的焦點集中於 IBM 對 Watson 的進展過於樂觀的估計和宣傳：四年過去，IBM 並沒能拿出哪怕一樣能在患者身上臨床使用的工具，現有的全在初步測試階段。「

醫學界對 MD 安德森事件反映出的 Watson 項目的問題，有

美國癌症研究所編輯（JNCI） Charlie Schmidt 寫道：

「德州大學事後對該項目的審計暴露出許多採購問題、成本超支以及延期。雖然這次審計並不涉及 Watson 的技術基礎和功能，但它描述了一些把 Watson 納入醫院系統遇到的挑戰。熟悉 Watson 腫瘤科室應用的專家，指出該系統在『吸收』手寫的病例報告、醫生筆記或者其它涉及大量文字的醫療信息上存在諸多問題。」

Watson 的弱點

2011 年 Watson 參加 Jeopardy!

在 2011 年的美國答題秀節目 Jeopardy! 上，Watson 擊敗兩位前答題冠軍，使得「IBM Watson」的大名變得家喻戶曉（至少在美國）。去年的 AlphaGo 大戰李世石與之彷彿。然而，在接下的幾年，IBM 並沒有發布該平台的新版本，比如一個大幅升級的『Watson 2.0』，而是選擇了漸進式的微幅技術提升。

相比之下，谷歌、微軟、Facebook、亞馬遜等其它 AI 領域巨頭們產品革新的速度就顯得太快了。

沉寂了這麼多年後，大眾對 Watson 的信心在一點一點動搖。嗅覺敏銳的風險投資人也在不停嗅著 Watson 的弱點。

Watson 的確有弱點：

它需要多個月極費人力的訓練，需要專家把海量整理好的數據餵給平台，讓它能夠從中得出有價值的結論。另外，它僅能根據訓練過的數據得出結論。

其中，Watson 對「整理好的」數據這項要求，格外難辦。Watson 客戶不得不僱傭整隊專家諮詢師準備數據集，費時費力不說，最受不了的是費錢。

Watson 還無法在多個數據體（corpora）之間建立連接。因此，即便是最基本的規律，只要不在單個數據體以內，也無法收集到。舉個例子，在腫瘤學上訓練 Watson，它不會懂得任何與心臟病有關的東西。這極大限制了 Watson 在臨床環境的應用。

一組 Booz Allen Hamiltonnull 專家，以及 MD 健康事務博客對該挑戰進行了解釋：

「在醫護工作日常涉及的複雜決策中，人類智能比機器學習應用的效果好得多。原因很簡單：機器尚無成熟的感知、推理、解釋能力。另外，雖然近幾年 AI 取得了非常大的進步，即便是最頂尖的機器學習演算法，也無法達到臨床決策所需要的敏感度、特異性和精確度（即正預測值）。

只憑單個 EHR（電子病歷）供應商的分析解決方案，以及在自身停留在大數據時代前陳舊的分析基礎設置，醫療組織能實現的進展恐怕有限。」

他們並沒有指明說的是 Watson，然而明眼人都看得出來。同時他們認為，Watson （或類似平台）尚有許多值得挖掘的應用場景：

「雖然許多機器學習解決方案尚不成熟，其先進程度也不足以支持複雜的臨床決策。在今天，機器學習仍可以高效地部署在減少日常的費時且浪費資源的瑣碎工作，把更多醫護工作者的時間解放出來去做更高級的工作。」

最後，他們解釋了最有可能產生有價值 AI 醫療創新的路徑——開源。而 Watson 顯然不屬於這類：

「現在的前沿機器學習解決方案，不管是通用型還是醫療專用型的，都在飛速進化。它們可能出自於初創公司、技術巨頭，也可能來自創新的醫療體系。許多這些方案是開源的，任何人都可以用。」

今天的 Watson，本該是什麼樣子？

從 MD 安德森事件可看出，IBM 在 Watson 上犯了一個在互聯網圈頗常見的錯誤：說得多，做得少。David Freedman 注意到，IBM 在 2013 年就宣稱「一個新的計算時代已經來臨」，並且給了福布斯「Watson 解決了臨床測試難題」的印象，讓人以為在幾個月的時間裡 Watson 就能進入臨床治療，為現代醫療帶來革新。

至於關鍵的問題——Watson 到底能不能用於臨床治療，Bessemer Venture Partners 成員 Stephen Kraus 認為「很難」：