中國儲能網訊：AI、大模型、元宇宙等概念的不斷提出，正在對包括汽車行業(yè)在內的各行業(yè)各業(yè)產生巨大影響，尤其是AI大熱，甚至催生出“萬事不決問AI”的現(xiàn)象。今年全國兩會期間，青年人過度依賴AI等問題就被代表、委員們關注到，提出要協(xié)同治理，防治“AI依賴癥”。全國人大代表、小米集團創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官雷軍就針對“AI換臉擬聲”濫用提出治理建議。他提出，要加強人工智能方面的法制宣傳教育，增強民眾的警惕性和鑒別力，聚焦重點人群，在中小學人工智能教材中加入倫理規(guī)范內容，深入老年人聚居的社區(qū)開展相關知識普及活動，在全社會夯實“以人為本、智能向善”的人工智能發(fā)展生態(tài)。
在智能新能源汽車的發(fā)展過程中，包括AI在內的創(chuàng)新技術的融合，為行業(yè)發(fā)展提供了助力，在很大程度上，正是這些融合技術的快速推進和應用，才有了智能新能源汽車如今的發(fā)展。AI技術的融合創(chuàng)新，為汽車行業(yè)從研發(fā)、到制造，甚至到營銷等各方面都帶來了便利。
利用大模型優(yōu)化自動駕駛的感知與決策效率，降低對高算力硬件的依賴，通過技術創(chuàng)新與工程化挖潛，提升中低算力芯片的適用場景，為智駕行業(yè)降本增效；通過生成式AI重構數據生產流程，減少標注成本并加速模型迭代；探索跨模態(tài)融合，提升系統(tǒng)對復雜場景的邏輯理解能力，實現(xiàn)更安全、可靠的用戶體驗；強大的數據分析能力，讓AI大模型對海量的消費者數據進行深度挖掘，精準匹配需求，大幅提高營銷觸達率。在客戶服務環(huán)節(jié)，它賦能線上客服，使其瞬間擁有“最強大腦”，迅速給出專業(yè)、精準且貼心的回復……AI正在滲透到汽車領域的各個方面，幫助各項工作提升效率，甚至產生意想不到的效果。
但AI不是萬能的，一些企業(yè)、領域隱約出現(xiàn)了過度依賴AI的現(xiàn)象。一些設計師或工作室建立了車輛外觀大模型數據庫，打造出號稱各個部分都是AI評測出來最優(yōu)部分的汽車。但事實上，這些過度依賴AI評測出來的產品，更像是“拼湊怪”，并不具有參考價值。
還有一些咨詢機構，過度使用AI，面對一些問題，首先要做的是“問AI”，然后根據AI的意見做修改，進而出具報告提交給企業(yè)。這些由AI主導出具的咨詢報告，很大程度上脫離了市場、行業(yè)實際發(fā)展情況，存在很大的偏差，自然也就淪為“廢紙”。
類似這樣的“AI依賴癥”正在更多環(huán)節(jié)出現(xiàn)，雖然尚未有車企根據AI意見制定發(fā)展規(guī)劃、產品設計的案例，但按照目前的發(fā)展態(tài)勢，難免會出現(xiàn)某些工作內容主要依賴AI產出結果的現(xiàn)象。誠然，依托強大的數據庫，AI給出的一些成果有一定的樣本基礎，幫助相關工作提高效率，但這些結果尚不能作為工作成果落地。以智駕為例，AI被過度使用，脫離實際道路訓練，可能給汽車安全行駛帶來很大風險。
有研究顯示，人工智能也有幻覺，脫機狀態(tài)下比例為22％，聯(lián)網的狀態(tài)下，幻覺比例也超過5％。而大量采用人工智能技術支撐的智駕，面對這些可能出現(xiàn)的幻覺，尚沒有解決方案。本質上，AI出現(xiàn)幻覺是因為AI模型從海量數據中學習，但數據本身可能包含錯誤、過時信息或偏見，這會導致AI把“有毒”數據納入進來，最終影響輸出結果?，F(xiàn)階段，在AI運行過程中，還沒有方法能杜絕“有毒”數據的影響，自然也就無法杜絕幻覺的產生。由此，也必然給智駕安全性帶來風險。
同時，在某些專業(yè)領域，過度使用AI，很可能會降低人的批判性思維能力，AI會剝奪人們維持大腦運作的腦力活動，這可能會導致人們的思維機制變得遲鈍，進而削弱人們的思維、判斷、決策、執(zhí)行能力。
AI不是萬能的，在很大程度上，大數據的支撐只能在某些方面幫助人類提升工作數據，避免一些低端的數據處理的低級工作，但本質上，面對一些創(chuàng)造性、決策性工作，AI這種由大數據處理產生的信息、決策，可靠性并不高。一旦人類過度依賴AI，不僅會做出錯誤的決策，甚至可能會影響人類創(chuàng)造性工作成果的產生。
AI可以用，但過猶不及，我們應該是AI的主人，而不是AI的傳聲筒，更不能成為AI的“奴隸”。駛上發(fā)展高速道的汽車行業(yè)，更要警惕“AI依賴癥”。
