GIO白皮书：AI使能工业创新.pdf

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时间：2024/10/15
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GIO白皮书：AI使能工业创新。本手册总结了创新食谱，其中有些是“老式”AI，例如机器学习、神经网络（NN），有些则是新发展的AI，如基于模型的生成式人工智能，为开胃应用增添了风味。人类和AI能力的融合将设计出新的产品、流程甚至制造方式。正如我们从2011年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼那里了解到的那样，人类的决策过程很容易出错1。他的主要论点是产生决策的是两种思维模式：“系统1”是快速的、本能的、感性的和有偏见的，而“系统2”则是缓慢的、理性的、耗费精力的和基于统计的。大多数时候，我们以为自己是根据“系统2”开展的行动，但事实上，我们仍然是根据“系统1”开展行动。

由于创新需要应对意外情况，局限于“系统1”的思维模式让作者想起安托万·德·圣埃克絮佩里的著作《战争飞行员》（1942年）中的一句话：“Dans ma civilisation, celui qui diffère de moi, loin de me léser, m'enrichit”（在我的文明中，与我不同的人非但不会伤害我，反而会丰富我）。他认为不同的观点令人充实。有时，最成功的创新是那些通过协作、合作以及愿意倾听和学习他人（如今也包括AI系统）意见而形成的想法。从这个意义上说，这句话可以被视为一则提醒，提醒我们以开放的心态、学习的意愿来对待创新，并专注于找到让每个人都受益的解决方案。基于AI的决策依赖于数据，而且在大多数情况下，依赖于最好是经过人类专家验证的已训练模型。随着复杂性的增加，AI可能会提出人类未曾想到的解决方案。从这个意义上说，如今的AI是 “系统2”的自动助手。因此，我们发现，在寻找新的解决方案时，AI和人类行为方组成的混合团队将是最好的创新者。考虑到生成式AI，我们认为一种新型创新文化正在不断发展。

与任何跨文化经历一样，我们需要文化学习和沟通技能来应对陌生和意外情况，从而将惊讶转化为接受。惊讶是六种基本且普遍的情绪之一，这些情绪在所有文化中都是一样的（Paul Ekman）。人工智能系统的未来设计需要预见学习循环，以应对人类的惊讶，并在需要时提供所用数据和模型的背景信息，因此双方都需要学习。本书旨在作为跨文化的学习演练，也是一项仍在进行中的有关处理创新及人工智能支持创新的工作。本书还旨在邀请所有对创新感兴趣的读者和初创公司作为共同作者，与日益壮大的AI社区分享他们的解决方案和想法。从长远来看，这将有助于开发和部署从设计上保证遵循用户意图的AI 系统。