人們經常討論人工智能將如何拯救人類，或者如果電影可信的話，人工智能將如何終結人類。人工智能給我們的生活帶來了無數煩惱，這讓我們不禁懷疑：有人工智能規劃嗎？在決定如何將人工智能技術融入生活，尤其融入工廠時，我們需要充分考慮其使用環境與隱私。

想象一下：在網上快速搜索后，我買了一副高爾夫手套。卻犯了大錯。全球各地的人工智能推廣廣告會立刻讓我收到數百條與高爾夫相關的建議。高爾夫手套、球桿、球、襪子、馬克筆、書籍、周末度假——然而這些不僅浪費了數據存儲空間和精力，還浪費了我的時間。因為我對高爾夫球一點興趣都沒有；手套只是送給朋友的禮物。得到的教訓是人工智能通常無法有效工作，因為它們缺乏對使用環境的全面深入了解。市場營銷部門每天投入大量資金推送數十億條定向廣告，只換來百萬分之一命中率。但我們所有人，連同環境，都是真正付出代價的人。

以我為例，我對數據設置的隱私限制阻止了人工智能訪問我的購買記錄——這令我很高興。擁有這些智能廣告的公司會辯稱，數據越多，服務就越有價值，但值得犧牲我們的隱私嗎?

這幾乎是所有數字化轉型、智能制造和工業4.0項目都要面臨的難題。在運行Smart MES解決方案的工廠內，情況則不那么糟。與設計、制造能力和配置、操作、測量等相關的數據都被收集并存儲在安全的制造環境或私密云存儲空間中。MES可以通過對收集的數據進行使用環境分析，通過物流、操作員作業以及設備和操作員作業指令，實現制造執行的可見性、控制、保證和優化。

至少以前是這樣。這種開放共享與隱私問題現在可以在智能制造中看到，外部各方都可能請求，甚至要求訪問私密制造信息。可能會涉及與客戶保證、產品和材料來源證明、預測性維護、能源分析、質量分析相關的所有數據。

這意味著可能會暴露敏感的知識產權信息。此外無論是人工智能還是人類智能，都可以將這些新共享信息用于其他目的。我們如何決定共享哪些數據、與誰共享數據以及用于什么目的？一旦確定了這些參數，該如何實施?

好消息是，萬維網聯盟（W3C）開發了新的數字技術標準，稱為分布式ID（DID）和可驗證證書（VC），為這個難題帶來了簡單的解決方案。這些技術使用區塊鏈技術允許在授權方之間共享可證明的事實，而無需披露原始私密信息。IPC已經開始開發新標準，以確定如何在IPC數字孿生、可追溯性、網絡安全、元器件級保證、互聯工廠交換（CFX）和IPC-2581設計數據標準等方面采用這些技術。

在實踐中會怎樣？例如VC可以幫助確定產品是否可以帶有“美國制造”標識。這絕不是一個簡單的問題，因為在做出決定之前，需要考慮組裝和材料采購地點等問題。所有這些數據都由參與供應網絡的制造、組裝和分銷公司記錄。

VC是一種可信算法，它既能計算出債權申報，又可將該申報作為小型數字身份。與已驗證的源身份(DID)一起，該身份可使用區塊鏈技術公開(但安全地)存儲，以便公司可以避免共享受保護的信息，同時防止數據篡改。

在整個供應網絡中，MES解決方案在組裝工廠將材料與產品相關聯，從而根據消耗的材料創建層次結構和繼承證明。對于成品，VA是一個記錄，授權方可以訪問該記錄，以明確回答是否是“美國制造”的問題，而無需泄露有關材料或產品的私密數據。

這是一個簡單的例子，并被視為行業解決方案之一，它使智能制造和供應網絡數據能夠在不損害隱私的情況下向外部提供關鍵的使用環境要素。

審核編輯 ：李倩