2023年美國(guó)包裝博覽會(huì)演講者和與會(huì)者表示，設(shè)備自動(dòng)化、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能并不是全新概念，但它們正在不斷發(fā)展并以新的方式使用，以徹底改變包裝行業(yè)的運(yùn)營(yíng)。隨著技術(shù)的進(jìn)步和用戶發(fā)現(xiàn)更多可以將其作為有益工具的應(yīng)用，人工智能本身正處于一個(gè)公共關(guān)鍵時(shí)刻。 

 

　　世界包裝組織主席皮埃爾·皮納爾在一次媒體活動(dòng)中討論全球包裝趨勢(shì)和挑戰(zhàn)時(shí)提出了這個(gè)話題。“我認(rèn)為我們只觸及了人工智能未來(lái)將發(fā)生的事情的表面，我們已經(jīng)看到包裝行業(yè)正在通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化，提高效率并最終做出決策。”

 

　　然而，包裝與加工技術(shù)協(xié)會(huì)PMMI的IT高級(jí)總監(jiān)安德魯·洛馬斯基在一次教育會(huì)議上表示，人工智能目前“非常不成熟”，技術(shù)設(shè)計(jì)師和用戶仍在試圖弄清楚它。“我們現(xiàn)在正處于第一代，當(dāng)我思考技術(shù)的生命周期時(shí)，我喜歡將其視為——爬行、行走，然后運(yùn)行。我想說(shuō)人工智能現(xiàn)在正處于‘預(yù)抓取’階段。”

 

　　盡管還處于早期階段，但“人工智能正在席卷世界”，并且“有可能顛覆和徹底改變我們做很多事情的方式——我們甚至還沒(méi)有開(kāi)始觸及它在制造業(yè)中可以做的所有事情。

 

　　安德魯·洛馬斯基解釋說(shuō)，雖然目前許多人一聽(tīng)到“AI”這個(gè)詞就會(huì)想到ChatGPT，但ChatGPT是由AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的特定應(yīng)用程序。真正的人工智能涉及人類(lèi)將數(shù)據(jù)集和參數(shù)輸入數(shù)字系統(tǒng)，然后系統(tǒng)自行運(yùn)行，自我訓(xùn)練并繼續(xù)完善輸出。在某種程度上，它是自編程。“它的目的是獲取大量數(shù)據(jù)集并幫助你實(shí)時(shí)做出決策，”洛馬斯基說(shuō)， “這與過(guò)去30年來(lái)我們所習(xí)慣的編程系統(tǒng)有很大不同。”

 

　　在一次單獨(dú)的教育會(huì)議上，數(shù)字規(guī)范管理公司Specright的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官馬修·賴特表示，人工智能應(yīng)該“幫助你更好、更快地完成工作”。對(duì)于制造業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能是提高設(shè)備效率和速度的工具。洛馬斯基說(shuō)，它可以通過(guò)盡早或在問(wèn)題發(fā)生之前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，甚至主動(dòng)對(duì)設(shè)備進(jìn)行重新編程，來(lái)幫助進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)并最大限度地減少停機(jī)時(shí)間。

 

　　人工智能幫助人類(lèi)進(jìn)行質(zhì)量控制或生成分步培訓(xùn)文檔。它還可以幫助生成定制產(chǎn)品設(shè)計(jì)，例如包裝或設(shè)計(jì)新產(chǎn)品創(chuàng)意。人工智能顛覆的其他領(lǐng)域包括自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)和機(jī)器人，例如用于移動(dòng)存儲(chǔ)中的包裝產(chǎn)品。此外，人工智能在智能包裝領(lǐng)域也顯示出前景，洛馬斯基說(shuō)。支持人工智能的系統(tǒng)可以更有效地消耗材料，從而減少浪費(fèi)和成本。

 

　　“其中一些已經(jīng)存在了一段時(shí)間，但人工智能將把它提升到一個(gè)新的水平，”洛馬斯基說(shuō)，“我們的想法并不是人工智能可以為你完成100%的工作。但如果它完成了四分之三的繁重工作，你就可以回顧一下它。”

 

　　賴特說(shuō)，盡管包裝領(lǐng)域具有潛力，但由于數(shù)據(jù)集的龐大和復(fù)雜性，“我們確實(shí)還沒(méi)有看到巨大的影響”。“包裝是最難控制的部分……如果你考慮一下包裝中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，它是無(wú)限的——尤其是當(dāng)包裝發(fā)生變化并變得更加可持續(xù)時(shí)。”

 

　　他說(shuō)，使用人工智能時(shí)，最重要的一步是正確捕獲和構(gòu)建數(shù)據(jù)，另一個(gè)重要方面是“每個(gè)人都必須以相同的方式對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。所有金融機(jī)構(gòu)都對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化……我們必須弄清楚如何通過(guò)包裝來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，以獲得盡可能干凈的輸出，”賴特說(shuō)。

 

　　他駁斥了一種普遍觀點(diǎn)，即從一開(kāi)始就將工具融入到每個(gè)系統(tǒng)中是最佳實(shí)踐。相反，賴特和洛馬斯基都建議從小處開(kāi)始，學(xué)習(xí)系統(tǒng)，然后隨著時(shí)間的推移增加功能。“過(guò)去的技術(shù)是，你必須第一次就把它做好，否則就很難修復(fù)，”賴特說(shuō)， “但是今天的技術(shù)潮起潮落，它不斷發(fā)展，”這意味著系統(tǒng)可以輕松地發(fā)展和修復(fù)。

 

　　Pack Expo上的人工智能討論嚴(yán)重偏向于使用此類(lèi)技術(shù)的好處。但他們經(jīng)常回到這樣一個(gè)事實(shí)：該領(lǐng)域還處于新生階段，用戶必須采取措施確保技術(shù)的正確和安全使用，而不會(huì)產(chǎn)生意想不到的負(fù)面后果。

 

　　發(fā)言者表示，人工智能系統(tǒng)可能會(huì)輸出大量歪曲或不正確的信息。其一，人工智能系統(tǒng)得出的結(jié)論可能基于遺留或不完整的數(shù)據(jù)輸入，這會(huì)導(dǎo)致輸出錯(cuò)誤或缺失。出于這個(gè)原因以及許多其他原因，發(fā)言者強(qiáng)調(diào)了監(jiān)控人工智能系統(tǒng)工作的重要性，特別是在早期階段，并在使用它們之前審查任何輸出。

 

　　另一個(gè)關(guān)鍵因素是實(shí)施強(qiáng)有力的安全控制。與其他IT系統(tǒng)一樣，強(qiáng)大的控制包括強(qiáng)密碼、多因素身份驗(yàn)證以及不輸入人們的個(gè)人信息或?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)。

 

　　演講者還建議就如何使用人工智能工具以及員工可以和不可以使用它們進(jìn)行強(qiáng)有力的培訓(xùn)。第一步是建立書(shū)面的人工智能政策——隨著技術(shù)和用例的發(fā)展，該政策可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而改變。洛馬斯基說(shuō)：“憑借物聯(lián)網(wǎng)和幾乎所有東西互連的能力，你只會(huì)想要更加小心……在實(shí)施人工智能時(shí)要注意哪些漏洞。”

 

　　演講者表示，未來(lái)，包裝公司將成為眾多期望其員工能夠熟練使用人工智能工具以獲得更好業(yè)務(wù)成果的雇主之一。“我對(duì)未來(lái)從未如此興奮，”賴特說(shuō)。