AI應回歸「智慧」初衷:別讓既有經驗限制了AI的潛力

更新 發佈閱讀 4 分鐘

在生成式 AI 高速發展的當下,「企業 AI 助理」成為眾多軟硬整合廠商的熱門賣點。無論是 ERP 系統、製造管理軟體,還是設備管理平台,AI 似乎無所不能:回答問題、總結報告、輔助決策。但問題是——AI 的著力點究竟應該放在哪裡?

是對人類已有經驗的自動總結?

還是從原始資料中洞察出人類從未發現的真相?

一、經驗總結:AI 的「捷徑」,但也是「陷阱」

許多 AI 解決方案(如某些軟體系統推出的設備 AI 助理)強調透過 AI 理解非結構化資料,如維修紀錄、操作手冊、技術問答、郵件對話。這種做法的優勢顯而易見:

  • 快速導入,無需複雜的感測器系統;
  • 與既有 IT 系統對接容易;
  • AI 能「模擬人類知識工作者」的回答,提升使用體驗。

但這也是一條危險的捷徑。

人類的經驗,本身就有限、不完整,甚至包含偏誤。

若 AI 只是學這些經驗,無異於讓它在一個「有缺陷的世界模型」中不斷自我重複。

從操作紀錄中學到的維修流程,可能是錯誤處理下的臨時方案;

從文件中提取的設定值,可能已被設備新版淘汰;

甚至不同人員留下的紀錄會互相衝突,讓 AI 無法判斷孰是孰非。

這種「經驗資料的無限強化循環」,只會讓 AI 變成一個更聰明但更「守舊」的搜尋引擎。

二、原始資料:AI 最應施展價值的所在

與經驗總結相對的,是感測器所產生的原始資料:溫度、壓力、電流、震動、聲音、影像、時序變動。這些資料擁有兩個極大優勢:

1. 沒有人工過濾與偏見

資料是即時採集的,未經過人為解釋或簡化,保留了最真實的物理狀態。

2. 隱含著人類看不到的模式

異常發生前數小時的微小電流波動、馬達震動頻率的偏移,或影像邊角亮度的改變,可能都是「事故前兆」,卻常被人類忽略。

AI 最有能力做的,不是照搬人類的判斷,而是發現人類忽略的因果與徵兆。

在製造業、電力系統、軌道交通、能源管理等場景中,真正的智慧,不是讓 AI 重述過去的維修手冊,而是讓它預測設備即將出現的問題,甚至提出從未寫進任何文件的最佳解法。

三、不是二選一,而是重塑 AI 的角色定位

這並不是說 AI 不能處理人類的經驗文件。真正強大的 AI 系統,應該具備以下能力:

  • 以原始資料為第一信息源,識別、預測、建模;
  • 以人類經驗為對照樣本,作為輔助解釋與驗證;
  • 當兩者出現衝突,AI 應能指出經驗過時或有誤,而非盲目跟隨;
  • 建立多模態融合能力:感測器資料、圖像、自然語言並行;
  • 擁有版本感知與信任等級機制:知道哪些資訊來自哪一年、哪個來源、可信度多高。

四、結語:讓 AI 回歸「智慧」的初衷

AI 的真正價值,從來不在於「懂多少文件」或「複製多少經驗」。它的核心任務,是洞察我們尚未理解的資料價值,發掘人類思維的盲區,指出經驗中的錯誤,甚至幫助人類建立新的認知架構。

在工業場景中尤其如此:

真正讓設備更可靠的 AI,不是引用最多次的維修紀錄,

而是發現「從未被注意的第 17 秒震動異常」。

AI,不該被人類經驗所限制。

它應成為我們看不見之處的眼睛、想不到之處的大腦。


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