工业AI为什么可靠？剖析工业AI与ChatGPT的根本性差异及优势
人工智能通常被视为有助于解决当今社会中大量紧迫问题的良策，其强大的功能包括：快如闪电的数据整理速度、准确的预测功能、无人可及的分类效率，不一而足。但其仍然是一项不断发展、存在缺陷的技术，最近，“幻觉”成为了关于AI的焦点议题。
何为AI“幻觉”？
具体而言，AI会提出一些不合常理的建议，以谷歌最近推出的AI概览（AI Overviews）功能为例，AI概览几乎从一开始就产生了“幻觉”，给用户的建议包括吃石头来避免矿物质缺乏，或者从金门大桥上跳下去。但当这些概览答案出现之后，谷歌立即迅速撤回了大部分答案。
但是，一款经常产生错误结果的工具怎么能用于对精度要求极高的工业应用呢？
著名工业软件巨头达索系统自然语言处理专家和AI专家Eric Vernet解释道：“大型语言模型（LLM）通过大量公共文本得到训练，而这些文本大多来自互联网。其学习环境自然而然地会包含大量通用信息，其中一些为垃圾信息。掌握所有这些同时包括了有用和误导性的知识后，AI可能会在某些情况下得出完全错误的答案”
工业AI为何更可靠？
AI系统必须对来自LLM的海量数据进行分类，才能执行相关功能，面向公众的程序是通过LLM进行训练，但用于工业用途的AI并非如此。它在仅包含所需信息的孤岛环境中学习，以确保工具提供准确性和实用性。由于只接触相关的特定信息，这种AI不太可能产生幻觉。且在工业领域中，AI可以融入产品PLM流程例如，汽车制造商可能会使用判别式AI对零件进行分类，然后将其与预测式AI进行耦合，后者可以识别模式并做出预测，以便用于决策制定。这些预测可应用于从材料成本到机器维护的任何环节，在业务运营的各个层面，AI用例屡见不鲜。
Vernet表示：“根据企业自己的专有数据和分类标准训练的后端AI要比生成式AI准确得多。一些企业拥有自己专用的词汇和流程等，因此，如果AI专门根据这些信息集进行训练，它将变得‘更智能’。”
构建企业标准化数据库，是企业迈入AI时代的第一步
在3DEXPERIENCE平台等统一位置维护数据库，可让企业在一致的环境和状态下保存信息。这些数据可从统一位置高效应用于任何类型的功能，无论是预测成本波动还是通过执行NLP来描述市场趋势，都易如反掌。托管的平台摆脱了孤岛信息，让用户能够访问高级分析功能，从而有望优化流程，发现新机遇，并改进企业运营。
达索系统信息情报品牌NETVIBES的Stone主张进一步开发和使用此类程序。通过完善AI，这将减少幻觉问题，为各类用户带来更值得信赖的工具。再结合不断扩展的后端程序以及为其提供动力，我们将获得完美的工业AI。更多制造业前沿资讯，欢迎关注我们！
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