【CXO访谈】Wolters Kluwer 首席信息官Mark Sherwood：如果没有干净的数据，人工智能就会产生错误和幻觉

Wolters Kluwer首席信息官 Mark Sherwood 表示，已使用负责任的数据驱动方法将人工智能嵌入到核心产品中，从而提高了效率并推动了一半的数字收入。

在部署人工智能工具的过程中，国际服务公司 Wolters Kluwer 创建了框架，以确保在持续的人工监督下负责任的人工智能开发。

十多年来，这家荷兰公司一直将人工智能融入其核心产品中，这些产品现在推动了约 50% 的数字收入。Wolters Kluwer 的策略是创建一个“人工智能工具箱”，它可以从中选择最适合任何单一业务任务的模型。该公司还了解到关于快速发展技术的一个关键事实：如果没有干净的数据，人工智能就会产生错误和幻觉。

人工智能的深度集成——而不是依赖附加组件——一直是这家拥有近 200 年历史的公司推出该技术的核心方法。例如，在其税务和会计部门，Wolters Kluwer 奉行一项名为“公司智能”的战略，该战略利用人工智能、自己的内容和嵌入式平台集成来预测内部劳动力和客户需求。

这家总部位于荷兰的公司还制定了所谓的负责任的人工智能原则，强调透明度、可解释性、隐私、公平性、治理和以人为本的设计。

在本次问答中，Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood 解释了他的公司如何提高AI辅助代码生成的效率并缩小技能差距。

Q1：人工智能辅助代码生成工具在软件工程中越来越普遍。AI 辅助开发如何改变了您的软件开发生命周期？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：我们利用人工智能辅助开发的软件开发生命周期得到改进，不仅减少了代码生成所需要的时间，也同时减少了错误数量和测试新代码所需的时间，目前我们的目标是将这两个指标降低25%。也有迹象表明这些目标是非常可以实现的。

Q2：到目前为止，哪些 AI 工具为您的工程团队提供了最大的价值？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：我们混合使用 LLM（大型语言模型）、自动化测试助手和特定领域的 AI 模型。在使用过程中，我们发现一些原生第三方工具非常擅长某些特定任务。虽然我们（还）没有找到一种可以完成这一切的工具，但情况不可能永远如此。所以我们选择走一条路线，将’人工智能工具箱’与许多不同的工具一起带走，并选择我们认为最适合手头任务的工具。

Q3：人工智能辅助代码生成工具是否会消除对尽可能多的软件开发人员的需求。你在自己的组织中看到过吗？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：我们坚信，随着时间的推移，人工智能辅助代码生成工具将改变软件开发团队的结构，减少重复编码任务所需的人员。对于更多的入门级编码工作来说尤其如此，但我们也认为这是一个机会，可以在他们职业生涯的早期将更多的初级人才转移到更高级和更有创造性的项目中。

虽然迄今为止我们还没有因为人工智能辅助代码生成工具而取消任何现有角色，但我们已经减少了过去为软件开发人员提供的开放申请数量。；另外我们并不认为人工智能是消除当前工作角色的一种方式，而更多的应该是让软件开发人员能够从事其他高价值任务。

Q4：您如何使用 AI 生成的代码管理代码质量、测试和安全性？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：我们正在使用人工智能来帮助测试人工智能生成的代码和人类生成的代码。但是目前还处于早期阶段，我们也有工程师参与进来，但我们相信在不久的将来，能够让人工智能测试所有代码且无需人工干预。另外我们也进行了安全检查——它们是我们 DevSecOps 战略的关键部分，这非常适合利用人工智能带来的优势。

Q5：您能更具体地介绍一下现有的AI治理框架吗？ 

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：我们设有一个AI卓越中心，这个中心与我们的全球信息安全团队一起在建立AI治理框架。这个框架包括边界的关键方面，来使得我们的人工智能系统以安全、可靠和可预测的方式运行。目前我们也正在实施控制措施，跟我们内部安全计划的其他部分一样，以帮助解决与政策合规性相关的任何潜在风险。

另外我们仍在不断地改善中这也是所有团队的首要任务……因为我们在开始时让控制过于严格，后续也需要随着时间的推移进行调整。通过在整个过程中运行一些边缘情况来确保这些控制措施正常工作，以确保它捕获我们需要它捕获的东西。

Q6：AI agents需要一个系统或框架来管理、协调和指导多个AI agents，以朝着共同目标或跨复杂任务（编排器）协同工作。您是否使用过编排器，如果有，在互作性方面遇到了哪些挑战？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：是的，我们已经并且正在与人工智能代理和编排器打交道。目前正在IT的多个领域构建 AI Agents，包括服务台、事件管理和灾难恢复等。为了创建支持AI的工作流程，而不仅仅是单个AI Agents，我们还在使用AI编排器。

到目前为止，我们面临的最大挑战是确保我们在自动化这些大型人工智能系统时与其他众多模型、工具和数据源正确集成。从好的方面来说，使用这些人工智能编排工具帮助我们提高了效率，并在整个过程中推动了更好的合规性和治理。

Q7：人工智能是否可以帮助您缩小技能差距或减少对特定角色的依赖？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：人工智能正在帮助我们缩小技能差距并减少对某些角色的依赖。大家对人工智能和人工智能工具的兴趣和知识量正在快速增长，我们也正在迅速积累自己的内部知识。在初始阶段，更多的是提高软件工程师的技能和一些更具技术性的业务角色。但是在未来我们相信它可以使我们能够减少对许多工程领域的依赖，包括面向外部和内部的领域。

Q8：大公司（尤其是医疗保健、金融和法律等受监管行业）如何大规模部署人工智能，同时管理风险、数据安全和合规挑战？ 

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：管理风险是我们的首要任务之一，强大的数据安全计划是该战略的关键部分。我们采取了适当的保障措施，以确保我们只使用我们自己的内部数据，这代表了近 200 年的专有信息，并且我们竭尽全力确保数据得到管理和保护。

Q9：围绕使用生成式 AI 制定了哪些治理策略？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：我们创建了一个人工智能卓越中心，这个中心拥有来自公司所有组织的成员，包括我们的产品开发组织和内部信息技术组织，他们一起来推动这一目标的实现。

重点是产品开发组织，但产品开发和信息技术团队都是主要参与者。团队章程的一部分是创建和帮助执行围绕人工智能使用（包括工具）的治理政策，并确保我们优先考虑跨团队正在完成的工作。

Q10：接下来会发生什么，包括 AI Agents、量子安全风险以及为什么数据质量对于成功的数字化转型至关重要？

Wolters Kluwer 首席信息官 Mark Sherwood：人工智能正在快速发展。我们已经在开发AI Agents，并正在研究拥有人工智能“员工”的影响。看到人们的思维方式从将人工智能视为一种工具转变为将其视为运营商，真是令人兴奋。这些系统将承担任务、做出决策并独立运作。这将对我们如何设计产品、构建工作流程和处理问责制产生实际影响。

当然，如果没有良好的数据，这一切都行不通。人工智能模型的有效性取决于它们所训练的信息，如果没有强大的数据策略、有效的治理和企业范围内的参与，公司将无法充分利用人工智能代理。这就是为什么我们如此重视确保我们在 Wolters Kluwer 近 200 年的数据保持准确和可靠。

由CXOUNION-CXO联盟（cxounion.cn）转载而成，来源于数智化转型网；编辑/翻译：CXOUNIONCXO联盟小O。

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