当你身处航空航天或医药制造这样高度监管的行业时,AI 的引入往往伴随着巨大的合规风险。你怎么能证明这个药物配方的优化建议是安全的?你怎么能证明这个飞机的结构减重方案符合适航标准?如果 AI 参与了决策,那么这个决策过程必须是完全透明和可追溯的。
Morgan 指出,工业 AI 需要具备极高颗粒度的版本控制和溯源能力。企业必须能够清楚地回答:在这个决策时刻,我们使用的是哪一个版本的 AI 模型?这个模型是用哪些数据训练出来的?这些数据是否存在潜在的偏差?如果没有这种工业级的严谨性,AI 就永远只能是实验室里的玩具,而无法成为生产线上的工具。这实际上是对 AI 进行了一种“精益化”的管理,要求对 AI 的全生命周期进行像管理实体零件一样精密的管控。