今年在佛罗里达州奥兰多举行的SAS Innovate活动展示了人工智能在商业世界中的演变。自从ChatGPT在2022年底推出生成AI以来，企业和用户对其好处和潜力的期望往往过于乐观。

“许多人认为只需添加一点生成AI，所有问题就会神奇地消失，”SAS首席技术官Bryan Harris在主题演讲中说道。“生成AI是一项令人惊叹的技术，但它有明确的局限性。当它没有被用于正确的用例并受到适当的控制时，会出现严重的问题。”

他勾勒了从个人电脑到云计算，再到通用AI和生成AI的技术演变。接下来的阶段是代理AI和先进的数字孪生技术。

用代理AI对抗生成AI的偏见

一个例子突显了生成AI可能出现的一些问题。最近的一项研究调查了在贷款申请环境中使用的大型语言模型的推荐。无论模型是OpenAI、Anthropic，还是Meta，基于人口统计的偏见主要出现在输出中。

“LLM对黑人申请者推荐了更多的拒绝和更高的利率，而对白人申请者则相对较少，”Harris说。“单独使用LLM对于大多数企业用例是不够的。它们需要更强大的流程、治理和伦理。”

他引用了分析师的数据，证明从生成AI向代理AI的转变正在发生。到2030年，代理AI的年价值将达到700亿美元，52%的企业已经在实施它，Harris指出。

他说，生成AI单独使用时，是人类提出问题，AI提供决策或答案。代理AI则结合了人类不在回路中的元素（即AI代表人类行动）和人类在回路中的元素（即在需要时人类参与）。

“代理AI在两方面都起作用，”Harris说。“AI编制一个供人类审查的摘要。”

他宣布SAS Viya平台整合了代理AI。它提供了一种低代码/无代码的方法来构建代理AI工作流，以解决复杂的业务问题。回到生成AI在贷款申请中的偏见问题：SAS Viya中的代理AI为每个决策增加了必要的治理和问责，以消除偏见。每个决策的来源都可以展示，以便为结果的正确性辩护。所有输入、模型步骤、评分和最终决策都可用以确保准确性。

数字孪生模拟AI结果

Harris随后介绍了数字孪生的概念；本质上，它是一种创建物理世界数字版本的方法——这可以是引擎的运作、整个工厂的运作，或电网的操作。其想法是复制所有领域并实时展示其运作。一旦完成，就可以模拟假设场景。与其在物理环境中试点或验证事物并可能导致问题甚至损害，不如在数字孪生中展示变化、创新或新流程的影响，然后再实施。

“每个企业需要定义他们需要的数字孪生类型及其各个组成部分，”Harris说。“数字孪生使复杂系统得以被观察、理解和模拟。”

SAS正在与Epic Games合作，以创建更真实和可操作的数字孪生。Epic Games开发了虚幻引擎；除了在视频游戏中广泛使用外，它还在汽车、电影、电视、建筑等领域用于创建与现实世界完全相同的3D模拟环境。像纸张制造商Georgia-Pacific这样的公司正在其一个仓库中试点结合SAS-Epic的方法，以确定自主引导车辆的理想数量和配置。

“AI的每个子集都在推动决策智能化，”Harris说。“良好的决策使您能够竞争并获胜。SAS为您提供决策优势。”