大型語言模型將如何重新定義製造業？

製造業一直在努力利用最新的技術突破，不懈追求提高自動化程度、增強運營透明度並加快產品和技術開發。

生成式人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），如ChatGPT，是目前在製造業內嶄露頭角的正規化轉變。生成式人工智慧可以利用現有資料來編造新的、獨特的資料集，而LLM則進一步發展了這一概念，提供了無與倫比的能力來剖析和協調錯綜複雜的資訊，並和人類以自然語言對話互動。

除了最佳化工作流程外，人工智慧和LLM可以如何重新定義製造業？

製造業需要處理大量複雜的非結構化資料，包括感測器讀數、影像、影片和遙測資料等。實時資料流和與上下文資料來源的整合對於及時有效地響應事件至關重要。

透過新的工具賦能從業人員，LLM能徹底改變這一行業。它們可以重新定義操作人員與系統和檔案的互動方式，從而推動生產率、客戶滿意度和財務業績的指數級提升。

其中，有兩個經常被忽視的領域至關重要：自然語言介面和產品設計與最佳化。這些領域蘊藏著巨大的潛力，可為製造業帶來切實的影響和可觀的投資回報。

基於LLM的製造業自然語言介面：複雜系統的簡便訪問

人工智慧，尤其是LLM及其自然語言介面，在徹底改變製造效率、工人參與度、產品質量和採用率方面具有巨大潛力。

製造設施需要無縫的資訊傳輸，而這通常是透過生產稽核來實現的。生產稽核旨在發現計劃與生產現場之間的差異，加強決策，提高運營效率、客戶滿意度和財務成果。而透過轉向有針對性的類人對話，企業可以專注於識別瓶頸、制定恢復計劃並減少複雜的資料提取時間。這可以簡化流程，從而提高運營績效和生產力。

LLM在這一轉變中發揮著至關重要的作用，它使操作員能夠使用自然語言與數字孿生和控制塔等複雜系統進行互動。LLM也提高了語音互動的準確性，使其在嘈雜的環境中也能使用並重復。因此，LLM可以降低工人學習曲線並減少對大量資料分析或編碼培訓的需求，提高生產效率。非技術人員也可以瀏覽複雜的系統，從而提高響應速度和採用率。LLM重新定義了人機互動，為製造業帶來了實在的變革。

Aptiv公司首席產品官Sophia Velastegui成功地利用人工智慧創新推動了多項全球業務的發展，她表示：“LLM可整合到使用者介面中，促進人機互動。未來還有可能徹底改變人機互動的方式，使其變得像說話一樣簡單。此外，LLM還能大大提高安全性，因為工人可以將更多精力放在工作上，而不是解讀複雜的指令。企業可以讓原有的操作員到其他崗位上進行創新，而不是從事重複性工作，從而從中獲益。”

因此，LLM作為一個重要的管道，透過自然語言介面加強操作員與機器之間的協作。透過這種方式，LLM實現了複雜系統的簡便化，推動了效率和生產力的顯著提升。

基於LLM的製造業產品設計：最佳化創造力和協作，設計可持續解決方案

傳統上，產品設計師專注於產品概念和規格，而操作人員則負責生產任務。然而，LLM可以使設計過程更加知情和民主，將一線操作人員的見解納入決策過程中。這些操作人員擁有實際生產過程的理解能力，能夠提出有價值的見解。LLM則能幫助將他們的想法轉化為可操作的設計建議。

透過分析操作人員的見解，LLM能夠生成考慮到實際因素和限制的設計，從而形成現實有效的解決方案。這種合作方式能培養操作人員的主人翁意識和參與感。

由於製造裝置和機器人系統中蘊含著豐富的資訊，因此LLM可以在產品設計和最佳化方面發揮重要作用，可以將這些知識與市場趨勢、科學文獻、不斷變化的ESG考慮因素和客戶偏好相結合。

由此產生的設計概念符合可持續發展和環境準則。LLM還可以提出替代方案，模擬效能情景，並推薦可持續材料和製造工藝。這種資料和專業知識的整合推動了設計創新，同時解決了環境問題並滿足了客戶需求。

人工智慧運營基金（AI Operators Fund）的普通合夥人、人性化技術的積極倡導者Rana el Kaliouby博士表示：“這種整合一體的設計—製造方法可能會改變行業的遊戲規則。LLM，尤其是能夠接受文字提示並生成影像或設計效果圖的多模態LLM，能夠加速產品構思，從而在製造業中實現更加有效、實用和以人為本的產品設計。”

釋放協作的力量：在人工智慧增強製造業的實踐中維護多方利益

製造業與LLM相結合固然具有諸多優勢。然而，解決智慧財產權、所有權和商業秘密問題也很關鍵，這樣才能保護所有利益相關者的利益。在採用LLM的過程中，應制定明確的指導方針、政策和框架，以確保與現行法律和企業治理保持一致。

世界經濟論壇人工智慧負責人李響強調說：“雖然人工智慧為產業創造價值提供了巨大機遇，但也要考慮多方面的風險和挑戰。清楚地瞭解LLM的構成，包括安全防護、測試和評估、風險以及資料來源，是確保其符合現行法律和企業治理的關鍵。此外，對終端使用者進行適當培訓也是促進負責任地、知情地使用人工智慧生成式應用的關鍵所在。”

美國先進製造中心執行長Cynthia Hutchinson則強調了該中心在促進工業界、政府和學術界之間的合作並在人工智慧增強製造業的實踐當中維護多方利益方面的作用。她說：“重要的是要在先進製造業中建立一個包容的生態系統，確保所有利益相關者都有發言權，並在知識交流、創新、應對挑戰和推動經濟增長方面建立信任。利用各部門的專業知識和資源，釋放人工智慧和LLM（如ChatGPT）的全部潛力，為更可持續的未來做出貢獻。這其中的潛力無疑是巨大的。”

提高製造業對人工智慧的認識並促進其應用，對於製造業的持續增長和成功至關重要。為了充分發揮人工智慧在製造業中的潛力，我們需要進一步的研究、討論和行業案例研究，來尋找尚未開發的應用。

本文作者：

Rashmi Rao，美國先進製造業中心研究員、rcubed|ventures負責人

本文原載於世界經濟論壇Agenda部落格