生成式 AI，無疑是2023年最火熱的話題。而各大廠商也都紛紛研究生成式 AI 技術，企圖搭上 AGI 這條快車道。

在近日舉行的2023紅帽全球峰會上，紅帽宣布將生成式人工智能技術加入到產品中，推出了搭載 IBM Watson Code Assistant 的 Ansible Lightspeed，實現人工智能驅動的 IT 自動化。同時，紅帽 OpenShift AI 再添多項新功能，便于企業可以實現適用于生產的 AI 模型和應用。而這些 AI 功能的引入，也離不開開源。

紅帽總裁兼 CEO Matt Hicks 表示，紅帽的發展模式基于開源，我們深信開放釋放世界潛能，開源將成為推動創新的重要力量。無論是在模型領域、數據領域還是治理方面，紅帽會整合這些要素，以推動 AI 的生產應用和應用于關鍵任務的領域。

紅帽總裁兼 CEO Matt Hicks

生成式 AI 已在紅帽產品中實踐

對于生成式 AI 的火熱，Matt Hicks Hicks 評價道，“生成式 AI 最令人興奮的一點是，它是機器學習的進化，從傳統的深度學習能力中脫穎而出。它不再需要標記數據進行訓練，從而帶來了更多的新的選擇。生成式 AI 方法將使我們能夠以更高效的方式進行更多的實驗和數據訓練。”

紅帽首席技術官 Chris Wright 也同樣表示，生成式 AI 是一項重要的進步。自從深度學習問世以來，大型語言模型和生成式 AI 領域的發展一直備受關注。過去幾年中，深度學習要求數據科學家具備深厚的專業知識來構建模型。而如今，基于大型語言模型和基礎模型的遷移學習為企業提供了更多機會，他們不再需要對數據進行繁重的標注工作，而是能夠利用更小、更專注的數據集進行訓練和定制，以更廣泛地應用于企業環境。這種變化改變了對技術的獲取方式，這是當前的重大變革。

紅帽首席技術官 Chris Wright

但是，Chris Wright 指出，在企業環境下，我們不能僅僅依賴類似 Chat GPT 或 BART 這樣的模型進行提問和回答，因為它們的回答雖然形式完整，但不總是準確。為此，紅帽將這些技術集成在自己的平臺中。

例如，紅帽推出了搭載 IBM Watson Code Assistant 的 Ansible Lightspeed，為實現 Ansible 自動化而推出的一項新的生成式人工智能服務。這樣，新手用戶更容易實現任務自動化，同時可以幫助經驗豐富的自動化人員減輕創建低級別任務的負擔。

再如，紅帽與 IBM 合作開發的 Ansible Playbook。Ansible Playbook 利用自然語言生成可執行的操作指南，紅帽還將這一技術擴展到紅帽的產品組合中，尤其是在 OpenShift 平臺上。

紅帽非常重視在 OpenShift 平臺上運行的應用程序的運行時操作，因此紅帽使用運算符（Operators）來管理應用程序。未來，紅帽將進一步利用生成式 AI 技術來生成運算符，從而幫助運維人員和開發人員更高效地利用紅帽的產品組合。Chris Wright 表示，這只是生成式 AI 在我們產品組合中融入的眾多方式之一，未來紅帽還將不斷探索更多可能性。

很多企業在采納新技術時，往往會慎重考慮，對于生成式 AI 的采納，Matt Hicks 給出企業幾點建議。首先，AI 領域的發展需要有可靠的資金支持，因此企業需要著重提高現有環境的效率和運行方式。第二，在涉及 AI 的領域，企業必須建立對核心模型的信任。對于使用數十億或數萬億參數進行訓練的模型，了解其中所使用的數據以及其生成的建議或輸出是非常困難的。企業必須謹慎處理這些問題，就像在代碼的開源世界中需要遵守軟件許可和版權法一樣。因此，在訓練模型和獲取建議方面的歸因和來源至關重要。第三，為了將 AI 應用于生產和關鍵任務領域，企業還需要強調治理的重要性。這意味著企業必須理解獲得特定的答案的原理，了解輸入的數據，并且明白模型將通過新數據進行增量訓練等。

Matt Hicks Hicks 認為，開源模式在全球范圍內的應用速度比以往任何時候都要快。開源不受國家或地區的限制，而在創新和技術應用方面，開源是一種非常出色的模式。所以，現在是紅帽和開源領域的好時機。

IT 自動化是通往企業采用人工智能的橋梁

當談到為什么紅帽選擇將生成式人工智能應用于操作自動化領域時，Chris Wright 表示，Ansible 專注于企業級 IT 自動化。在構建 playbook 時，開發人員使用的是 Ansible YAML 語言。雖然 Ansible YAML 是一種相對容易理解的基礎設施自動化和開發語言，但是企業卻希望盡可能減少手動工作量，實現更多的自動化。

通過使用生成式人工智能模型，可以針對特定領域進行訓練，基于在 Ansible 社區中被認為是成功且有用的 playbook，可以產生高度準確的輸出結果。這種生成式 AI 工具既可以幫助紅帽探索特定領域的需求，又能幫助企業 IT 客戶實現更多自動化，提高企業效率。

Chris Wright 認為，IT 自動化是通往企業采用人工智能的橋梁，自主系統是自動化和智能的結合，而自動化是基石和起點，沒有自動化就無法實現自主系統。“未來的發展非常依賴于對系統產生的所有數據的理解，無論是日志文件、度量指標還是系統的遙測信息。企業可以利用這些數據來訓練模型，從而了解系統的當前狀態，并通過自動化確保當前狀態與期望狀態保持一致。”

在企業領域，將應用人工智能幫助操作系統稱為“AI 運維”。紅帽在 OpenShift 上提供了一個與 Kubernetes 平臺連接的工具，稱之為“operators”，或者利用 Operator SDK 來自動化操作 OpenShift 本身以及運行在 OpenShift 上的應用程序。這是構建自主系統或自主云所需的反饋循環的開端。

Chris Wright 表示，Ansible 是一個很好的起點。未來，紅帽將繼續擴大合作并在不同領域應用生成式人工智能。

以開源模式，解決供應鏈安全問題

近年來，企業對于軟件安全性尤其是開源軟件的關注和認識不斷增強。Chris Wright 表示，“在企業中，開源軟件扮演著許多業務的重要角色。曾經一些知名的開源工具漏洞和網絡攻擊事件引起了廣泛的關注。紅帽從一開始就深度參與開源社區的工作，將所有的開發工作匯集到一個發行版中，經過驗證、測試和加固，其中包括了針對安全性的配置，然后再向客戶提供可信賴的解決方案。紅帽始終堅持這一模式，從 Linux 開始，并逐步擴展到整個產品組合，建立開源社區開發和客戶生產環境之間的信任關系，正是紅帽為整個生態系統帶來的核心價值之一。”

如今，紅帽在可信賴的軟件供應鏈解決方案中添加的很多功能，都是源自于紅帽在開源項目中發起的。據了解，紅帽致力于構建更好的溯源、簽名和驗證機制，確保軟件源自開源社區，并通過整個供應鏈進行驗證。為此，紅帽利用 sigstore 技術，對內容進行數字簽名，并在流程的各個階段進行驗證，保障供應鏈安全。

此外，紅帽還將開源社區中創建的工具與構建和交付軟件的方式相結合，讓客戶可以使用工具鏈來管理軟件的引入以及其在生產環境的風險管控。其中，元數據對于了解風險概況非常重要。Chris Wright 指出，SBOM（軟件物料清單）可以向首席信息安全官解釋容器或應用程序的內容，并從管理的角度查看該應用程序在生產環境中的部署情況，以便企業在發現漏洞時，可以了解哪些地方存在漏洞及其在企業中的位置。這是企業維護符合安全合規要求的風險概況所必需的關鍵工具。

Chris Wright 認為，這是對他來說非常重要的變革，因為幾十年中，他們都一直默默地完成這項工作，而幾十年前甚至沒有相應的術語。而如今整個行業對風險更加重視，紅帽也會提供相應的工具，幫助客戶使用流程和工具來管理自身的供應鏈。