随着数字化和强大的ai系统的越来越多地使用，生产和管理中的工作概况正在发生变化。ai旨在改善和便利员工的日常工作。例如，从长远来看，新的数字工具进一步使生产型员工能够优化流程和质量管理。mo360的第一个中期结果非常有希望，特别是因为我们看到它不仅被it专家接受，而且被车间里的大师们接受。
贵公司已经启动了turn2learn学习资格认证计划，向员工传授哪些ai或数字化技能?
turn2learn是我们人力资源部的一项倡议，专注于数字化和ai。提供的内容从面向初学者的ai和ml，到prompt engineering学习路径，到关于编程语言的培训课程，如python语言、深度学习和神经网络、强化学习、rpa和自然语言处理。员工总共可以在各种外部学习平台上访问超过4万门关于数据和ai资格的课程。我们还发起了it领域的最佳团队计划，因为我们最大的资产是我们的员工。因此，吸引和留住最优秀的员工，使他们能够发挥个人潜力，对我们来说非常重要。
梅赛德斯是只培训生产型员工还是上班族?
我们投资于公司所有领域的数字技能开发。无论是生产部门的同事还是管理部门的同事，每个人都需要相关知识和新技能，以便在日常工作中有效地使用ai应用程序。在两个试点项目中，我们目前正在培训来自集团所有领域的600多名员工，使其成为数据和ai专家。
你认为aigc会导致失业吗?
我们还不能肯定地说，数字化和aigc的增加将对未来的工作生活产生什么影响。然而，有一点很清楚，工作方法将会改变，工作概况本身也会改变。这就是为什么资质是成功转型的关键。
在数字化转型过程中，作为引入ai的一部分，员工的工作是如何改变的?
一些活动未来肯定能转移到ai应用上，比如重复性活动或与模式识别相关的活动。这是一件积极的事情，因为它意味着为战略或创造性工作打开了更多的自由，就像自动化和生产机器人改变了汽车的制造方式一样。
当我们谈到培训员工时，梅赛德斯-奔驰在使用aigc方面取得了多大进展?
我们在某些领域使用aigc真的很有成效——而不仅仅是谈论飞行员。例如，自5月份以来，我们一直在软件开发中使用github copilot，我们看到那里的效率显著提高。我们还在客户环境中使用aigc。例如，在英国，智能虚拟助手可以在网站上与客户互动，并对有关操作说明和车辆信息的问题给出具体答案。此外，在我们的数据平台mo360中，一个生产的数字生态系统，aigc帮助我们分析和处理数据。在大型语言模型的帮助下，数据或数据模式是可用的，因此生产型员工可以使用自然语言进行查询，而不仅仅是专业人员使用高度专业化的数据库查询。我们目前正在使用chatgpt进行测试。最终，ai加速了数据使用的民主化。
你认为ai在哪些领域最具潜力?
我们非常认真地处理了这个问题，分析了外部研究，并在内部尝试了ai。一方面，是软件开发。我们看到那里的效率有了非常显著的提高，无论是在工程和车辆开发方面，还是在企业方面。
另一个领域是与客户的对话。在可预见的未来，目前正在英国试用的ai与客户的直接交互可能仍将是例外。我相信ai应用程序将有助于进一步改善客户体验，使流程更有效率。
另一个必须投入大量脑力的领域是工程中的参数设计。在那里，ai将导致生产率的大幅提高，因为它给人们的工作提供支持。
而且，由于可以通过语音或键盘输入，员工需要接受ai培训吗?
在开始时，需要对生产中已定义的用例进行初步培训。此外，我们的员工有机会获得关于该主题的进一步培训机会，包括关于快速工程的学习途径。他们也学会了如何以创造性的方式使用这些工具来进行尝试，看看哪些有效，哪些无效。
不过，总的来说，我认为激励或即时工程是你必须学习的东西，所以我们正在考虑是否应该在整个公司范围内提供更广泛的培训，而不仅仅是为选定的it和数据专业人员提供培训。它肯定有助于从aigc中获得更多。
到目前为止，你在ai或chatgpt上遇到了哪些初期的麻烦?
幻觉当然是一种挑战。在英国的直接客户互动中，这也是一种非常微妙的平衡。你可以通过检查和相关的限制在很大程度上排除幻觉，但如果你将标准设置得太窄，机器会比你希望的更频繁地告诉你，“我不能对此发表评论”。你必须非常小心，找到合适的平衡。如何控制幻觉可能是目前需要解决的最重要的问题，这也是ai研究的中心。
梅赛德斯-奔驰会不会只用自己的数据来训练自己的ai工具?
是的，例如，如果我们想要向客户直观地解释我们的车辆，那么这只能使用我们自己的培训数据来完成。顺便说一句，培训只在这些ai环境的安全区域进行，所以数据不能公开。也有一些公共数据可以用于ai，但是在生产环境中，我们依赖我们自己的数据。
除了生产环境中的azure openai服务，其他ai凯发在线的解决方案对梅赛德斯-奔驰还有哪些作用?
openai目前在媒体上被描绘成有点像ai的先锋，也有一个非常好的技术凯发在线的解决方案，但我们不会局限于此。当然，其他公司也有有趣的凯发在线的解决方案。我们开始密切关注开源替代方案。除了openai、微软或谷歌等大型专有提供商之外，我们还需要了解开源替代方案。
我还认为，我们不应该将ai视为一个独立的引擎，它需要深入地嵌入到我们的系统和流程中，这就是我们要求我们的所有系统凯发在线的合作伙伴在他们的环境中使用ai元素的原因，它必须找到进入整个系统版图的方法。
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