在本文中，PBC Today 深入探讨了生成式人工智能在工程领域应用的潜力与隐患，以及建筑专业人士如何在降低风险的同时最大限度地发挥其潜力。在不断发展的技术格局中，人工智能 (AI) 如同一座变革潜力的灯塔。利用人工智能，尤其是生成式人工智能，工程师们将获得强大的工具来应对复杂的挑战并提高生产力水平。这些先进技术的部署虽然前景光明，但也并非没有障碍和道德困境。生成式人工智能及其潜力生成式人工智能虽然是一个资源密集型且可能充满挑战的系统，但它在变革能力方面蕴藏着巨大的潜力，能够帮助工程师解决复杂问题，如同为他们提供一套强大的工具包，帮助他们打造创新解决方案。生成式人工智能能够从输入数据中学习，并生成模拟给定输入的新内容，从而增强人类在不同领域的创造力和生产力。然而，生成式人工智能模型的实施并非没有挑战。其中一个突出的障碍是数据需求管理，因为这些模型通常需要大量高质量的训练数据才能进行有效的学习和泛化。此外，算法的复杂性也需要仔细考虑，因为复杂的算法可能会带来更好的性能，但代价是增加计算资源和能耗。平衡这些权衡需要精湛的工程技能以及对机器学习原理的深刻理解。即使存在这些障碍，生成式人工智能的变革力量也不容小觑。它引入了前所未有的自动化水平，可以为各个工程领域的问题解决开辟新的途径——从优化制造流程到推进生物医学研究，再到增强网络安全防御。虽然考虑到这项技术相关的伦理困境和潜在的滥用风险，谨慎实施至关重要，但如果管理得当，它所带来的积极影响将远远超过这些担忧。在部署大规模生成式 AI 模型时，基础设施和资源的考量至关重要。这是因为它们对计算能力、存储和能源有着极高的要求，因此需要彻底了解与此类海量数据处理任务相关的可扩展性挑战。这些挑战可能源于需要实时或近实时处理大量数据，这需要大量的计算资源，而这些资源可能不易获得或成本效益不高。此外，模型的复杂性会成倍地增加这些需求，因此需要制定稳健的资源分配和管理战略规划。计算需求只是其中的一部分；存储考量在构建生成式 AI 模型所需的基础设施方面也发挥着至关重要的作用。用于训练这些模型的海量数据需要合适的存储解决方案，以便在不损害数据完整性的情况下提供快速的访问速度。此外，随着模型复杂性的增加，高效学习和生成过程所需的数据集规模也会随之增加。因此，工程师必须仔细评估其存储方案，同时考虑容量、速度、可靠性和成本等因素，以确保其符合项目目标。能源效率是部署过程中需要考虑的另一个关键方面。大规模人工智能运算由于持续的计算周期和数据处理任务，会消耗大量能源。这需要在实现预期输出和保持可持续实践之间进行必要的权衡分析。工程师应努力优化算法和硬件配置，以降低能耗，同时确保最佳性能水平。平衡这些相互冲突的优先事项需要在全面了解具体项目目标以及更广泛的环境影响的基础上，做出深思熟虑的决策。人工智能在工程领域面临哪些伦理困境？要应对人工智能技术的伦理困境，需要在其实施过程中采取谨慎且原则性的方法。这些人工智能系统的潜在滥用是工程师必须直面的紧迫问题。工程师必须遵循严格的伦理准则，并提倡从初始到部署的负责任使用。这不仅可以减轻危害，还能通过建立用户信任来确保人工智能应用的长远发展。将伦理融入人工智能工程实践不仅仅是为了防止危害；它对于维护公众对这个快速发展的技术领域的信心至关重要。如果没有对负责任使用和透明度的承诺，任何技术进步，无论其多么创新或具有变革性，都有可能随着时间的推移，由于潜在的滥用问题而失去公众支持。因此，确保生成式人工智能模型的开发符合伦理道德，不仅是为了保护社会，也是为了维护该技术的未来可行性。人工智能透明度的重要性透明度可以通过多种人工智能透明度技术实现，这些技术旨在使人工智能系统的决策过程更易于理解、更透明。这些技术包括可解释人工智能、模型可视化和可解释性方法，每种方法都提供了独特的方式，将复杂的算法剖析为切实可行的洞察。可解释人工智能为工程师提供了一个机会，让他们能够对人工智能模型如何进行决策或预测生成易于理解的解释。这种方法通过提供其输出背后的人类可理解的推理，缓解了复杂机器学习模型中经常出现的“黑匣子”问题。另一方面，模型可视化允许对这些模型进行可视化解释和理解。通过创建数据特征或训练网络的图形表示，工程师可以更好地理解大型数据集中的复杂模式，或了解不同层如何影响最终输出。可解释性方法是另一个对促进负责任的人工智能使用做出重大贡献的关键方面。这些技术使工程师不仅能够预测，还能探究算法做出某些决策的原因。显然，结合这些工具可以形成一种解决方案，增强人工智能系统的透明度，同时促进各个工程领域的负责任和道德的使用实践。人工智能的实施可使各个工程领域的生产力提高 20%生成式人工智能的变革能力已在各个领域得到证实，一项研究表明，其实施可使各个工程领域的生产力提高 20%。这一显著提升主要归功于这些先进技术赋予的人工智能赋能，使工程师能够设计出创新解决方案，以应对此前被认为无法克服的挑战。生成式人工智能模型能够创建新颖复??杂的设计或模拟，这不仅加速了问题解决过程，还开辟了新的探索和发现途径。负责任地实施生成式人工智能，除了单纯提高生产力外，还带来了其他积极成果。它推动了生物医学工程、环境可持续性和基础设施规划等复杂领域取得前所未有的进步。这些成就凸显了以负责任和合乎道德的方式利用这项技术的潜在影响。此外，通过遵守透明度准则并在这些模型中融入可解释性，可以培养最终用户对这项技术的信任，从而促进其更广泛的接受和使用。在充分发挥生成式人工智能变革能力的过程中，需要深思熟虑其固有的复杂性和潜在的陷阱。在承认大规模模型资源密集型的同时，必须制定策略，在模型复杂性和可用资源之间取得最佳平衡，以实现可持续部署。同时，必须采取严格的措施，防止滥用，以免损害公众对这项技术的信任。谨慎应对这些挑战，将为各个工程领域带来巨大的积极影响，并开启一个由人工智能驱动的创新新时代。
