機械工程：用戶和AI技術(shù)的放大效應

政治、媒體和工業(yè)高度重視“人工智能”，人們既對它寄予厚望，也討論它的風險和應對風險的政治措施。

機械類企業(yè)是人工智能技術(shù)的主要用戶，同時為工業(yè)解決方案的供應商，他們也是在產(chǎn)業(yè)價值鏈中推廣和應用人工智能的核心環(huán)節(jié)。機器和設(shè)備以嵌入式人工智能的形式，將人工智能技術(shù)帶給用戶，帶進各行各業(yè)，機械工程在機器人、自動化、傳感器技術(shù)等人機協(xié)作的高效整合和責任設(shè)計中積累經(jīng)驗。德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會必須支持會員企業(yè)應用，但是在政治領(lǐng)域和社會環(huán)境中，想要擴大人工智能技術(shù)接受范圍并形成社會體系，以事實為依據(jù)進行理性討論也很重要。

機械工程：用戶和人工智能技術(shù)的放大效應

對于機械工程而言，人工智能首先是獲得保持世界領(lǐng)先地位的機會。人工智能有助于提高工作效率，開發(fā)出新型商業(yè)模式，嵌入式人工智能解決方案的智能化功能還可以優(yōu)化生產(chǎn)流程，擴大機器的使用和服務范圍。人工智能將決定機械工程未來產(chǎn)品和流程的影響力。因此，構(gòu)建卓越人工智能的基礎(chǔ)既要依靠現(xiàn)有技術(shù)專長，也要依靠應用領(lǐng)域?qū)ｉL，機械工程以此為基礎(chǔ)，在跨行業(yè)和跨部門人工智能的應用中都將發(fā)揮舉足輕重的作用。這不僅對機械工程類企業(yè)及其客戶有好處，在節(jié)約材料和能源，完善決策，控制資源短缺和氣候變化等問題上也有巨大潛力。另一方面，如果不能成功利用人工智能帶來的機會，歐洲工程類企業(yè)的領(lǐng)先地位肯定會下滑，輸給世界其他地方的競爭對手。因此，企業(yè)、機械研究機構(gòu)和政策制定者必須把人工智能整合到機械工程中。

機械工程還必須勇敢承擔引進新技術(shù)的責任——不論是保障機械安全，還是與社會的溝通合作。但是德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會認為，人工智能并非獨立的全新政策，而是有橫向意義的關(guān)鍵技術(shù)。不僅數(shù)據(jù)管理、數(shù)字平臺、網(wǎng)絡安全、IT基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)字化主題要關(guān)注它，產(chǎn)品安全、機械安全、運行環(huán)境設(shè)計、標準化等“傳統(tǒng)”行業(yè)活動領(lǐng)域也要關(guān)注它。舉例來說，產(chǎn)品安全和歐盟協(xié)調(diào)法規(guī)的法律規(guī)定早已涵蓋了機械人工智能應用。

為了考慮周全，充分利用機會，客觀分析風險，必須在機械工程和行業(yè)用戶的參與下，以事實為依據(jù)進行社會對話。

“人工智能”的概念和應用

如果“人工智能”是指自主能力無限的類人系統(tǒng)，那么切實可行的數(shù)字政策就不應以它為主。通過實事求是展開討論通用人工智能和狹義人工智能之間的概念差別非常重要：通用人工智能是指試圖模擬類人智能——在不確定狀態(tài)下或追求復雜目標時有計劃、決策等能力，但這什么時候能實現(xiàn)，或者是否可能實現(xiàn)仍然眾說紛紜，完全沒有定論。另一方面，在具體應用過程中，現(xiàn)在已經(jīng)在開發(fā)利用狹義人工智能——例如語音識別、模式識別、誤差分析等。況且法律規(guī)定這種“人工智能”僅限于目標用途，并且規(guī)定了對開發(fā)人員的具體要求，而物理過程、操作要求和技術(shù)標準也明確限制將人工智能用于工業(yè)流程。機器制造商非常想控制機器的所有功能，特別是人工智能產(chǎn)生或改變的功能。因此，實際政策討論只能以人工智能目前的狹義形式——在具體應用中有一定的自主能力，但是沒有類人智能——作為基礎(chǔ)，本文中的“人工智能”均指狹義人工智能。

“機器學習”是狹義人工智能的一種形式。它已經(jīng)實現(xiàn)，可以具體客觀地評估。機器學習以統(tǒng)計算法為基礎(chǔ)，讓軟件應用程序可以在模式識別的基礎(chǔ)上，獨立進行學習。目前的工業(yè)和機械工程已經(jīng)在用機器學習解決特定的技術(shù)問題或經(jīng)濟問題，例如，質(zhì)量保證領(lǐng)域已經(jīng)通過圖像處理方法，用機器學習檢查表面情況，圖像處理效率的提高潛力也很大。另一個例子是復雜機器的流程優(yōu)化：基于傳感器數(shù)據(jù)的機器學習，可以提供寶貴信息，縮短調(diào)試時間，發(fā)現(xiàn)未知的錯誤來源。預見性維護是以提高操作、維護和維修流程效率為目標的數(shù)據(jù)評估，它對算法的成功應用幾乎成了行業(yè)典范。關(guān)鍵指標通過評估ERP等數(shù)據(jù)，可以幫助優(yōu)化內(nèi)部生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和流程，例如產(chǎn)品在使用階段提供數(shù)據(jù)，從而為創(chuàng)新和流程改進提供信息，幫助改善產(chǎn)品開發(fā)和管理。在銷售和規(guī)劃中，人工智能工具對機器進行智能配置，可以發(fā)揮相當大的業(yè)務價值潛力。

這些例子表明，人工智能用于工業(yè)應用，產(chǎn)生了許多機會，有望帶來可觀的效益。不過這也表明，倫理討論在很多情況下絕對有必要，但是每種應用情形的討論不完全相同；特別是在工業(yè)應用中，這類問題一般不太重要。因此，關(guān)于人工智能的倫理討論，不能急于一刀切，否則會過早限制或不必要地限制人工智能應用的創(chuàng)新范圍，無法將人工智能迅速用于有前途的應用。

行動和核心信息的政治領(lǐng)域

工業(yè)政策和經(jīng)濟政策：工業(yè)利用人工智能捍衛(wèi)領(lǐng)導地位

要在國際競爭中獲得成功，歐洲只有團結(jié)一致才能有競爭力。歐盟內(nèi)部市場是歐盟成功的典范，將在這方面發(fā)揮核心作用。只有通過跨國計劃使市場協(xié)調(diào)一致，才能實現(xiàn)必要的規(guī)模效應，形成投資環(huán)境。各國的措施甚至法律必需避免東拼西湊，研究計劃也必須具有普遍性，進行協(xié)調(diào)溝通，避免重復，此外，匯聚科學界和工業(yè)界優(yōu)秀人才也是重要舉措之一。因此，德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會要充分支持歐盟委員會相關(guān)人工智能計劃。

另一方面，也需著眼全球，注意國際競爭。歐洲要直面國際挑戰(zhàn)，不能限于防御性策略。解決方案包括以歐洲的優(yōu)勢為基礎(chǔ)，利用獨一無二的專業(yè)知識和工業(yè)能力，制定工業(yè)政策愿景。盡管B2C領(lǐng)域的競爭對手可能領(lǐng)先于歐洲，但是只要制定的路線正確，工業(yè)和機械工程也可以成為這個領(lǐng)域開拓者。歐盟委員會提出人工智能的“全歐洲性措施”就是正確路徑。但重視“歐洲整體”的同時也不能與國際市場割裂，必須考慮國際標準可發(fā)揮的作用，避免形成敵對創(chuàng)新氛圍。必須繼續(xù)經(jīng)營那些探討人工智能和必要準則的國際機構(gòu)和平臺，另外制定國際數(shù)字化競爭“公平環(huán)境”和貿(mào)易數(shù)字化等政策也非常必要。

研究與創(chuàng)新：釋放創(chuàng)新的力量

為了發(fā)揮歐洲優(yōu)勢，以及人工智能在競爭力和效率方面的潛力，人工智能研究必須既是橫向基礎(chǔ)研究，也要先面向商業(yè)和工業(yè)的具體應用。不僅要開發(fā)算法，也要針對具體問題進行調(diào)整。以根據(jù)具體情況獲取和選擇數(shù)據(jù)，并保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。在高度發(fā)達的工業(yè)技術(shù)體系中使用人工智能時，其安全性、流程可靠性、質(zhì)量等方面也要達到高標準。

應優(yōu)先考慮有望迅速擴散、有效放大的應用和行業(yè)——例如工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中把人工智能用于產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計或新商業(yè)模式。人工智能是一個跨學科領(lǐng)域，需要數(shù)據(jù)專家或人工智能專家與其他學科的人密切合作。所以不應受國家或?qū)W科的限制，而是應該優(yōu)先考慮促進合作的方式，歐盟在人工智能研究中也要發(fā)揮自身優(yōu)勢，開展跨國合作。但是僅靠傳統(tǒng)研究資金，產(chǎn)生不了足夠強大的動力和廣泛的人工智能應用水平。所以，發(fā)揮小企業(yè)的靈活創(chuàng)新能力和創(chuàng)造力非常重要，必須制定相關(guān)策略，解除限制條件，釋放活力，為初創(chuàng)企業(yè)和創(chuàng)新性中小企業(yè)的動態(tài)發(fā)展提供工具。

促進向工業(yè)轉(zhuǎn)移

歐盟只有做到擴大人工智能的范圍，將其轉(zhuǎn)移給大量中小企業(yè)和中型工業(yè)企業(yè)，才能讓人工智能在歐洲取得成功。因此確保技術(shù)轉(zhuǎn)讓的高效率，降低獲取技術(shù)、項目、成果和網(wǎng)絡的門檻非常重要。其中一項基本措施是用測試中心和能力中心（例如“數(shù)字化創(chuàng)新中心”），對流程模型和商業(yè)模型進行實踐檢驗——只要它們處于工業(yè)環(huán)境中，提供面向?qū)嵺`的精準形式。通過最優(yōu)方法和高效工具，讓企業(yè)能夠得到必要的知識，解決企業(yè)可用信息技術(shù)專家短缺的問題，也非常重要。“人工智能自助服務”或“引導分析”有助于讓企業(yè)的專家更容易應用人工智能。企業(yè)可以與人工智能專家（可能來自企業(yè)外部，特定技術(shù)轉(zhuǎn)讓專業(yè)領(lǐng)域，并經(jīng)過專業(yè)培訓）一起定義需求和評估解決方案。標準中寫入前沿技術(shù)的發(fā)展狀態(tài)，描述可能的應用形式，對于大面積轉(zhuǎn)讓技術(shù)也很重要。

就業(yè)形勢：人工智能需要人

人工智能的討論再一次助長了關(guān)于機器取代人的擔憂。不過新的商業(yè)機會將會涌現(xiàn)，生產(chǎn)力將會提高，歐洲的生產(chǎn)基地和技術(shù)基地地位并不會動搖，新的工作崗位將會出現(xiàn)。德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會認為，某些傳統(tǒng)崗位會消失，另一些新崗位會出現(xiàn)。但兩者的影響比例目前很難預測。大量研究的預測結(jié)果不一，有的認為新產(chǎn)生的崗位會完全補足消失的崗位，有的認為崗位格局整體上會徹底改變。不過回顧歷史，可以證明積極的觀點是合理的：盡管德國機器人應用率很高，但是就業(yè)人數(shù)空前高漲。就業(yè)形勢究竟如何發(fā)展取決于很多現(xiàn)在尚不明確的因素，但可以肯定的人工智能競爭因素之一是：全球各工業(yè)區(qū)都在研究人工智能，如果不參與研發(fā)，歐洲喪失的工作崗位，就會轉(zhuǎn)移到其他國家。

從技術(shù)實踐角度看，沒有人的參與，人工智能技術(shù)勢必無法運行。人工智能是強大高效的工具，但仍然只是工具。人工智能分析只是提供預測和可能性，不能做出類似于人類的決策。人類仍然必須評估相互沖突的目標，衡量各種因素，最終做出重大決策，并承擔責任。隨著數(shù)據(jù)處理實現(xiàn)了智能化，信息技術(shù)為提高人類的創(chuàng)造力提供了更廣闊的空間。雖然人類不可替代，但工作內(nèi)容和要求會變。與人工智能系統(tǒng)合作對員工協(xié)調(diào)溝通、高效交流、自負決策責任的要求前所未有地提高了。人類與系統(tǒng)能否融洽合作在很大程度上取決于法律、就業(yè)、教育政策框架條件會不會適應未來需求進而調(diào)整，有些領(lǐng)域的現(xiàn)有框架需要適當修訂，特別是現(xiàn)代勞動市場政策需要修訂以適應未來市場。

較為情緒化的觀點認為，人工智能很快會淘汰人類，甚至支配沒有技術(shù)基礎(chǔ)的勞動力。正確的政策措施是監(jiān)測技術(shù)和社會的實際發(fā)展情況，為此政策制定者應在冷靜分析的基礎(chǔ)上做出進一步的決策。任何情況下，法律政策都不能草率地妨礙或阻礙人工智能應用，例如“機器人稅”等橫向規(guī)定或表面措施并不是解決問題之道。立法者在人工智能應用領(lǐng)域應處于輔助地位，如果直接參與者無法找到解決方案，法律政策才能直接干預市場，應重視企業(yè)和個人層面的開發(fā)設(shè)計空間。

教育培訓的總體規(guī)劃

即使不出現(xiàn)大規(guī)模失業(yè)，勞動力市場似乎也要徹底改變。人工智能和自動化會改變工作任務，需要學習新的技能知識，這不僅要推動前沿技術(shù)的研究與教育，培訓信息技術(shù)專家，也要向教育培訓領(lǐng)域大量投資，提供門檻低的應用型課程。人工智能大環(huán)境下，自身的教育培訓變得更為重要——因為機器學習（例如“監(jiān)督學習”或“強化學習”）的應用不會取代人類，而是要求人類成為訓練者或管理者：人工智能系統(tǒng)是復雜的分析系統(tǒng)，需要開發(fā)人員和操作人員具備相應的技能。因此，不僅信息技術(shù)專家和編程人員要具備人工智能知識，應用人工智能的各層級、各職能、各部門員工，都要具備人工智能工作能力，這就需要制定數(shù)字化任職資格的總體規(guī)劃應對挑戰(zhàn)。

避免拼湊數(shù)字政策和數(shù)據(jù)政策

人工智能是數(shù)字化的一部分，需要為網(wǎng)絡連接和數(shù)據(jù)交換（例如共享機器數(shù)據(jù)）提供適當?shù)南到y(tǒng)條件。成功應用人工智能的核心前提之一，是既要提高商業(yè)合作伙伴之間的信任，也要提高政治框架的可靠程度。

人工智能需要整體性數(shù)字政策觀，避免孤立措施造成矛盾、障礙和法律模糊。明顯的是現(xiàn)有法律或在規(guī)劃的法律正以各種未必能夠成功的方式（《通用數(shù)據(jù)保護條例》、平臺、網(wǎng)絡安全、版權(quán)、電子隱私）干涉人工智能的應用。數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)交換對于開發(fā)人工智能應用尤為重要。只有全歐性跨國措施才是可持續(xù)的，因此，德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會支持歐盟全歐性、盡量自由化的數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作。如果數(shù)據(jù)可以盡可能廣泛地共享，不隱藏于孤立模式或?qū)Ｓ心Ｊ街?，那么人工智能可以為宏觀經(jīng)濟帶來更多好處。德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會支持促進和提高數(shù)據(jù)交換——例如公共資助研究中的開放數(shù)據(jù)措施（“盡量開放，按需保密”），或通過數(shù)據(jù)治理模式（以技術(shù)和合同條款的相互作用為基礎(chǔ)），既提高數(shù)據(jù)的應用，也提高對投資和知識產(chǎn)權(quán)的保護。

然而，原則上立法者應避免草率干預數(shù)據(jù)市場的發(fā)展。特別是B2B領(lǐng)域，商業(yè)模式和應用的多樣化和動態(tài)發(fā)展，需要盡可能提高靈活性和法律確定性，合同自由原則應進一步強化，限制自由的任何規(guī)則都要審查。只有市場失靈或集中趨勢導致談判不公平時，才有必要審查合同應用條件的公平性。

法規(guī)框架：從自由開始，而非從限制開始

為了讓人們接受并成功應用人工智能技術(shù)，必須實現(xiàn)人機合作。“以人為本的人工智能”，可能是一種方法，但是可能會誤導人們認為需要保護人類免受人工智能的傷害。不過人機和進步是緊密聯(lián)系的：人們造機器，用機器，用來改善生活或簡化生活。從這個意義上看，人工智能只是改善機器而已。因此，德國機械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會原則上支持尋求機會并客觀分析風險的觀點，但是不支持濫用和錯誤應用——對其他技術(shù)也是如此。人工智能有不透明、歧視和受操縱的風險，有必要討論其透明度和易理解程度。
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