高管讨论人工智能对工人的影响

工业和制造业越来越多地转向人工智能 (AI) 以提高生产力和质量。但是，一位高管表示需要谨慎部署人工智能。

Dominic Gallello 是工业物联网和企业人工智能公司 Symphony AzimaAI 的首席执行官。在过去的 16 年里，他领导过 3 家上市和私营软件公司。他的高管生涯还曾在 Autodesk 工作过。

Gallello 通过电子邮件接受了采访。

问题：人工智能 (AI) 能否让员工精疲力尽？我认为这应该让事情变得更容易。发生了什么事？

GALLELLO：如果实施得当，不，它不会让员工筋疲力尽。但是，如果你想让控制室操作员筋疲力尽，请向他们提供一连串的警报和建议，这些警报和建议是脱节的，不要将问题归结为问题出现在有意义的建议中。

这就是 AI 应该发挥作用并提供巨大帮助的地方。计算机可以处理和关联大量信息，从而推断出人类思维无法做到的洞察力。

但如果实施不当，是的。我们一遍又一遍地看到，如果实施不当，人工智能就会发出误报。当没有问题时，计算机说有问题。这导致了徒劳的追逐。花一天时间消除误报对大多数人来说是一项令人麻木的工作。

问题：您报告了一家天然气服务公司存在大量误报的轶事。您能提供一些背景知识并描述一下发生了什么吗？

GALLELLO：他们使用的是基于第二代人工智能的系统，即所谓的模式识别，该系统因误报率高达 60% 而臭名昭著。不得不将它们运行下来并发现确实没有问题是很耗时的，昂贵，而且还非常担心弄清楚什么是真实的，什么不是。

AI 是必要的，但还不够。遗留的第二代 AI 系统在已知机器故障上训练模型，如果发生相同故障，系统将捕捉到它。但是，当您没有任何故障历史并且故障发生时会发生什么？模型不会捕捉到它。

第三代人工智能颠覆了范式。我们根据什么是“正常”操作行为来训练 AI 模型，然后使用第三代无监督学习从正常行为中捕获任何异常行为。现在，我们才刚刚开始。

一个关键步骤是将 AI 连接到故障模式影响分析库，该库可以准确地查明机器中的机器组件是不良行为者，并向维护工程师需要采取的行动。

问题：公司是否开始将 AI 视为灵丹妙药？

GALLELLO：没有人长期这样做。我在鸿沟理论术语中，我们正在超越远见者和早期采用者。早期的大多数人希望它能发挥作用，解决具体问题，并取得财务成果。这是一群艰难的“向我证明”的人群。

问题：AI 是否会产生意想不到的后果？如果是，它们是什么？

GALLELLO：AI 与任何其他技术转变一样。我把它比作向面向对象编程的转变。人们对它很着急，有很多糟糕的实现，但最终它成为了常态。 AI 正在经历同样的旅程。

问题：公司在部署 AI 的方式上应该做出哪些调整？

GALLELLO：最好让工程师学习 AI，而不是让领域专家分工工程师和纯数据科学家。当主题专家能够理解并利用 AI 的力量时，将会更快、更成功地实施。