霍尼韦尔首席执行官维马尔·卡普尔为何认为人工智能的回报不会来自生产效率提升
作者：Eric Rosenbaum
霍尼韦尔航空航天公司在菲尼克斯对一架飞机发动机进行测试。
阿尔温·斯科特 | 美联社
作为全球最大工业集团之一的首席执行官，霍尼韦尔'维马尔·卡普尔不像大多数人那样思考人工智能。
这不是关于受到威胁的办公室工作人员。“每五年总有一种趋势会使你的技能变得过时，”Kapur 在最近于纽约市举行的 CNBC Evolve：AI 机会峰会上说。“白领领域的更迭是一个持续进化的过程。”
他说这并不是关于可以提供给消费者的酷炫功能，消费者“对撰写简历或餐厅推荐并不会感到兴奋。”
汉威科技面临的AI能够解决的最大问题首先是代际劳动力短缺，该公司及其客户公司都在面对这一问题。从飞行员到技术人员，工业化世界中生育率的下降导致从事25年前热门职业的人越来越少。“在工业界，每个公司都有这个问题。”他说。
霍尼韦尔的AI机遇在于创造一个新的劳动力群体，他们可以与AI一起学习和工作，并且能够更快地积累和部署机构知识。他表示，人类传统上需要15年经验才能处理复杂角色，而现在通过五年的经验加上两个AI共事者，可以在同样的水平上完成这些任务。
劳工并不是唯一一个部署人工智能的领域。卡普尔指出，霍尼韦尔计划在未来几个月内在喷气发动机内部推出连接功能，这将允许该公司在发动机返回车间之前主动监控发动机性能以发现维护问题。同样的情况也适用于烟雾探测器，这是霍尼韦尔另一款主打产品，现在这些设备将在更早的时间被识别出来需要维修或更换。
但劳工问题是霍尼韦尔首席执行官最关心的问题，他还补充说，这使他将人工智能视为一种创收机会，而不是提高生产效率的手段。“技能短缺是我们面临的核心问题，”卡普尔说道。“这是限制我们增长收入的一个因素。最大的收入限制是缺乏熟练劳动力。”
大多数公司才刚刚开始寻找从人工智能投资中获得回报的途径，这些投资与OpenAI的基础大型语言模型和Nvidia的芯片制造相距甚远。
Gecko Robotics的首席执行官Jake Loosararian表示，他的公司致力于能源、制造和国防领域，通过优化维护工作来提高效率——其搭载人工智能技术的检查机器人可以分析从飞机航母大小的设备到识别结构缺陷——直接从源头收集未经中间环节过滤的原始数据将是许多公司AI成功的关键。
他对CNBC“Closing Bell Overtime”节目主持人乔恩·福特说：“未来属于拥有‘一级’数据集的公司。”在Evolve: AI机会活动上。
几位高管，包括处于大型语言模型前沿的工作人士、Hugging Face 的联合创始人兼首席执行官 Clément Delangue（该公司是世界上估值最高的AI初创公司之一，并得到了亚马逊、英伟达和谷歌的支持）强调了超越当前对大型语言模型关注的重要性。他在CNBC的活动中表达了与Loosararian类似的观点。
"数据和数据集是AI的下一个前沿领域，"Delangue说。他指出，在Hugging Face的平台上，该平台采用开源方式开发AI模型，已经有超过20万个公开的数据集被分享出来，并且新增加到平台上的数据集的增长速度超过了新的大型语言模型的增长速度。
“世界将发展到每一个公司、每一个行业，甚至是每一个应用场景都有他们自己特定的定制化模型。”Delangue说。“最终，每个公司都将像拥有自己的代码库和构建自己的软件产品一样，构建自己的模型……而这最终将是帮助它们区分自己的关键。”
如果公司从为其特定用例定制的AI中获益最多，那么在关于AI监管的讨论中也出现了一种观点，即监管的重点正在从大型语言模型转向行业特定的监控。随着这些用例的增多，高层管理团队需要确保它们被传达给董事会。
凯瑟琳·福里斯特（曾任联邦法官，现为保罗、威斯、里夫金德、沃顿及加里森律师事务所合伙人，并且是AI法律专家）在CNBC人工智能峰会上表示：“董事会成员确实需要了解他们公司的潜在应用场景，以便从对公司面临风险最为了解的人那里获取报告。”
她说现在是询问的时候了：“什么是风险？我们是否有合适的人来管理这些风险？我们是否发生过任何事件？他们应该了解任何实际的风险实现情况。”
对于关于人工智能机会将迅速实现的所有争论，霍尼韦尔的卡普尔认为人工智能的采用曲线将会快速上升。“虽然意识水平很高，但采用率很低，但是很快会出现拐点，”他说。“我相信2025-2026年将是工业领域人工智能采用的重要一年。”
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