12 月 11 日，我有幸主持了 Momentum AI 新加坡 2024 小组讨论“评估人工智能：区分神话与现实”，由汤森路透组织的今年 Momentum AI 大会期间举行。 

作为 创始人兼首席执行官 在 AI Business Asia 上，我很高兴能主持一场深入探讨人工智能在企业环境中的变革潜力和当前现实的对话。

包括小组成员 普里特·米什拉, DHL 数据与分析主管； 宋淼, GLP 全球首席信息官； 杰森·塔玛拉·维贾贾 MSD 新加坡人工智能技术中心执行董事。他们的见解将战略远见、实际应用以及对人工智能带来的挑战和机遇的思考完美地融合在一起。

此次会议汇聚了行业领袖，并讨论了当天流行的五个话题： 

• 企业 AI 采用
• 人工智能治理与道德
• 数据质量和基础设施
• 新兴人工智能趋势
• 区域和全球视角

我在讨论开始时谈到了过去 18 个月围绕人工智能的“震耳欲聋的炒作”。然后我问道：“我们现在的企业部署到底处于什么阶段？我们将走向何方？”这个问题引发了一场关于期望与现实之间差距的坦诚探讨。

宋淼回顾了普洛斯的发展历程，说道：“人工智能是解决业务问题的工具，而不是最终目的。虽然生成式人工智能 (GenAI) 引起了极大的热情，但其采用需要在期望与明确、可扩展的用例之间取得平衡。” 她分享了一些例子, 包括使用人工智能进行认知搜索和总结，实现GLP合同管理流程的自动化，从而大大减少了人工工作量并提高了准确性。

让我们来看看我和小组成员讨论时最喜欢的一些时刻：

生成式人工智能对行业的影响

当被问及 GenAI 在物流中的作用时，Prerit Mishra 分享了 DHL 的务实做法：“物流是一个数据密集型和运营密集型行业。传统人工智能对于路线优化和需求预测等应用仍然至关重要。然而，GenAI 通过聊天机器人和文本到洞察工具改变了客户服务，实现了更快的响应和更好的客户互动。”

他强调，物流行业从路线优化和预测性维护方面的人工智能中受益匪浅，但他指出，更广泛的企业采用需要技术团队和业务领导者之间的协调。

Prerit 还回顾了 DHL 的发展历程，他表示：“我们已经看到了人工智能的巨大潜力，但现实往往归结为集成挑战。虽然人工智能工具越来越复杂，但它们的好坏取决于它们所嵌入的数据生态系统和流程” Jason Tamara 强调了 GenAI 在生物制药领域的变革潜力：“我们发现大型语言模型 (LLM) 加速了药物研发过程、优化了临床试验设计并增强了制造工作流程。这些模型经过预先训练，因此我们能够针对特定应用对其进行微调，从而缩短新疗法的上市时间。”

区分实质和炒作

一个反复出现的主题是企业如何区分真正的人工智能能力与夸大的营销宣传。宋淼分享道：“我遇到的最大误解之一是人工智能可以立即解决所有问题。事实是，人工智能需要仔细校准、持续学习和人工监督。在 GLP，我们在扩展之前严格在隔离环境中试行解决方案”

杰森·塔玛拉·维贾贾 (Jason Tamara Widjaja) 补充道：“在组织的各个层面都具备内部人工智能素养至关重要。这可以防止我们陷入流行语，并确保 投资 针对与我们的长期战略目标相符的工具”

人工智能的治理挑战

小组成员强调了数据质量和治理对于成功应用人工智能的重要性。苗先生表示：“每个人工智能项目都是一个数据项目。如果不解决数据工程和质量问题，就无法实现可扩展的结果。”

Prerit 补充道：“采用人工智能还需要文化上的转变。在 DHL，我们投资了培训计划来提升员工（从技术专家到业务领导者）的技能，确保与人工智能的战略价值保持一致。”

Jason 讨论了人工智能治理，他指出，“在生物制药等受监管的行业中， 健全的治理框架至关重要。我们制定了明确的协议，以确保人工智能的使用符合安全、保障和道德标准”

他强调了人工智能与治理的交集，特别是在 中国的监管环境：“中国强调专门构建的模型和详细的法规，在保证安全的同时促进创新。这种方法为全球人工智能的应用提供了蓝图。” 

“人工智能模型的快速发展迫使我们重新考虑长期投资。例如，生成式人工智能正在为内容创作和知识管理开辟新的途径。然而，它的变革潜力也带来了需要谨慎对待的监管和道德考量，”他补充道 杰森。

揭穿有关人工智能使用的误解

随着人工智能从狭隘的应用发展到更复杂的系统，企业面临着战略规划挑战。关于人工智能使用的最大误解之一是它可以取代人类的战略思维。

Miao 彻底颠覆了这一常见的误解，他说：“人工智能不是魔法，而是一种工具。许多高管错误地认为它可以取代战略决策。事实上，人工智能的作用是增强人类的能力，而不是消除人类的能力。”

人工智能工具可以帮助高管避免决策偏见，从海量数据中获取见解，并更快地做出战略选择。而这还只是开始

Prerit 还强调，“在物流方面， 人工智能改变了运营方式。例如，维护中的预测分析已将停机时间减少了 20%。然而，客户体验等领域仍然更为复杂，因为个性化需要对消费者行为有细致入微的了解。”

Prerit 对此表示赞同，并指出：“创新步伐需要敏捷性。企业不仅必须预测人工智能带来的机遇，还必须预测与运营目标不一致的风险。”

新兴趋势和人工智能的未来

展望未来，苗女士分享了她对“代理工作流”的乐观态度，即结合 GenAI、RPA 和机器学习的集成系统，用于实现复杂流程的自动化。她以 GLP 的公用事业账单处理工作流为例，该工作流使用 AI 实时提取、构建和分析数据，节省大量人力并实现预测分析。

Prerit 强调了 人工智能 在增强人类能力方面：“我们正在超越聊天机器人，转向人工智能驱动的洞察力，将信息推送给用户，从而实现更快、更明智的决策。”

Jason 总结道，“最让我兴奋的是人工智能在普及知识获取方面发挥的作用。像生成式人工智能这样的工具能够弥补教育和培训方面的差距，为个人和组织赋能。”

关键要点

专家小组最终对人工智能的未来达成了统一的愿景：

• 宋淼： “人工智能的作用是协助，而不是替代。它的价值在于增强人类的能力并提高商业效率。”
• Prerit Mishra: “采用需要谨慎乐观。通过管理预期并专注于实际应用，企业可以释放人工智能的全部潜力。”
• 杰森·塔玛拉: “技术、治理和以人为本的设计的交叉将决定人工智能在企业环境中的成功。”

此次会议为观众带来了切实可行的见解和明确的信息：尽管人工智能的炒作不可否认，但其真正的价值在于深思熟虑、合乎道德和战略性的实施。在企业为 2025 年做准备时，重点仍将放在利用人工智能推动创新、效率和可持续增长上。