段玉聪
既“智能”又“可信”的 AI 系统:DIKWP系统初步
2025-1-30 09:33
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既“智能”又“可信”的 AI 系统:DIKWP系统初步

段玉聪(Yucong Duan)

国际人工智能评价网络 DIKWP 标准化委员会(DIKWP-SC)

世界人工意识 CIC(WAC)

世界人工意识大会(WCAC)

(电子邮件:duanyucong@hotmail.com

一、基于 DIKWP 设计 AI 系统的整体思路

DIKWP 的核心在于“显式多层语义结构”以及“目的驱动(意图)”的嵌入。传统的 DIKW (Data–Information–Knowledge–Wisdom) 模型将数据层层抽象为信息、知识和智慧,而 DIKWP 在此基础上新增了“Purpose/Intention”层,把伦理、目标、价值观、利益相关者的需求等统一纳入 AI 系统的高层约束与指导之中。

1.1 系统整体框架

一个典型的 DIKWP AI 系统,可以按照如下分层模块来构建(示意性的功能划分):

  1. Data 层(数据获取与预处理)

    • 负责从外部获取原始数据(可能是传感器数据、文本、图像等),并进行基本的清洗、格式化、编码等预处理。

    • 这里需要维护对“不完整、不一致、不精确(三无)”的检测:若数据缺失或冲突则打上标记,在后续层做进一步补救。

  2. Information 层(信息解析与标注)

    • 对预处理后的数据进行语义化结构化:例如,文本分词标注、图像对象检测、异常数据标记。

    • 通常会引用一些初步的统计方法、自然语言处理技术等,为后面更高层次的推理打基础。

  3. Knowledge 层(知识推理与合成)

    • 在这一层,系统开始依赖专业知识库逻辑推理机器学习模型,将信息转化为更具因果关联或领域理解的“知识”。

    • 比如,在医疗场景,把“患者血糖值高”的信息与“糖尿病的医学诊断标准”知识结合,对是否存在糖尿病风险、潜在并发症等进行初步判断。

  4. Wisdom 层(综合决策与策略)

    • 这里通常通过更高层次的推理、优化算法、上下文关联等,从“知识”中得出可执行的决策策略。

    • 例如,给出“个性化健康管理方案”,或在金融中给出“具体投资组合建议”。

    • 此层往往结合多方面因素(历史经验、当下环境、风险偏好等),形成综合的、可行的“智慧”型决策。

  5. Purpose/Intention 层(目的与伦理对齐)

    • 这是 DIKWP 模型中最具特色的环节,用以确保系统行为始终与预设的整体目标伦理准则政策法规利益相关者诉求相符合。

    • 当系统在 Wisdom 层得出一个决策或方案时,需要先与 Purpose 层所包含的目标/伦理约束进行对比:若发现冲突,则触发回溯机制,返回 Wisdom 或 Knowledge 层进行修正。

    • 这一层还应具备持续学习、动态管理的机制:当外部政策变化或用户需求改变时,可及时更新意图/目标,使后续的决策能相应调整。

1.2 面向“三无问题”的自适应流程

DIKWP 还特别强调对“不完整(Incomplete)、不一致(Inconsistent)、不精确(Imprecise)”的整体应对:

  1. 自适应缺陷检测

    • 在 Data 层就捕捉到三无问题的征兆,通过添加元数据(如“此参数缺失程度=0.7”、“存在冲突=1”),传递给后续层。

  2. 信息/知识层的补全与冲突解决

    • 通过外部数据库或多模态数据,尝试在语义空间进行数据补全;

    • 发现冲突信息时,通过逻辑规则或置信度机制进行调和或取舍。

  3. 高层回溯

    • 若 Wisdom 层或 Purpose 层的最终结论显示与已有知识矛盾,则回溯到 Data/Information/Knowledge 层重新检查或加权修正。

1.3 用例示例:智能医疗辅助决策

  • Data:从穿戴设备、实验室检验报告、病人问诊记录等获取原始数据,进行清洗。

  • Information:解析血糖数据为“高/中/低”风险标签,文本数据进行关键词提取(如“头晕”“体重下降”等)。

  • Knowledge:引用疾病知识库,关联病史、家族史、检测结果,判断可能的诊断选项和潜在病因。

  • Wisdom:给出初步诊断与治疗建议;例如“建议口服降糖药并每周运动 3 次”。

  • Purpose:确保合规(保护患者隐私),考虑伦理(必要时知情同意),目标是“降低并发症风险+提高生活质量”,若系统发现某些用药存在争议或副作用过大,不符合健康伦理,就会回退做重新方案。

二、技术实现思路:基于 DIKWP 的 AI 系统2.1 系统核心组件

  1. 数据存储与管理

    • 需要一个支持元数据标记的数据库,能随时记录数据缺陷程度(缺失、冲突、模糊)。

    • 有些实现会采用图数据库(Graph DB)来表达信息、知识和它们之间的关系。

  2. 语义转换与推理引擎

    • 用来执行 Data→Information→Knowledge→Wisdom 的多步变换;可采用基于规则的专家系统融合机器学习的混合式架构。

    • 此引擎中,可有一套冲突检测模糊推断的逻辑,对三无问题进行自动处理。

  3. 目标/意图管理模块

    • 维护全局目的(Goal)、伦理原则(Ethical Rules)、利益相关方需求 (Stakeholder Requirements);

    • 在对外输出决策前,对照这些目标进行筛查或回溯修正。

  4. 可视化与审计组件(选配,但很重要)

    • 记录每一层语义转换的中间状态,方便人类专家审查和解释。

    • 在医疗、金融等监管严格场景下,可提供合规性审计报告。

2.2 算法与模型

  1. 数据层-信息层

    • 可能用到传统统计 + NLP 基础 + **CV(计算机视觉)**预处理等,取决于数据类型;

    • 同时需对输入数据赋予**“缺陷权重”“可信度”**。

  2. 信息层-知识层

    • 可以采用知识图谱 (Knowledge Graph) + 推理引擎,或者深度学习模型(如分类器、回归器)来识别规律;

    • 遇到不完整数据可利用模糊逻辑半监督学习进行补全。

  3. 知识层-智慧层

    • 使用多目标优化高级推理算法,在多个知识点之间做综合决策;

    • 常见方法:贝叶斯网络强化学习遗传算法、或者对多种策略进行打分再选优。

  4. 智慧层-意图层

    • 引入约束优化min⁡ C(决策),subject to ethical/goal constraints\min\,\mathcal{C}(\text{决策}), \quad \text{subject to}\ \text{ethical/goal constraints}minC(决策),subject to ethical/goal constraints

    • 若违反某些“硬性约束”(如不得泄露隐私或不得违反法规),则回溯修正;

    • 若是软约束(如某些利益相关者优先级),则进行加权后做最优决策。

三、优势与局限:为什么要用 DIKWP?3.1 优势

  1. 可解释性与审计

    • 每一层都有显式的数据结构与逻辑处理,方便在高安全要求领域进行监管、审核和结果追溯。

  2. 目标/伦理对齐

    • “Purpose/Intention”层让系统从一开始就绑定伦理、合规、政策或用户目标,避免“无意义的最优解”或“违背道德法规的结果”。

  3. 应对“三无问题”

    • DIKWP 强调在统一语义空间下处理缺失、冲突、模糊,可增强系统对现实噪声数据的鲁棒性。

  4. 模块化组合

    • 对于不同场景,可在 Knowledge 层或 Wisdom 层插入特定领域的算法或知识库,具有高度可扩展性。

3.2 局限

  1. 开发复杂度高

    • 需要手动或半自动地定义多层的规则、逻辑和数据结构,搭建知识库、意图管理模块;前期投入大。

  2. 对高质量知识库的依赖

    • 若领域知识更新迭代快,保持知识库实时准确并非易事。

  3. 数据需求仍然不可或缺

    • 虽然强调对缺陷数据的处理,但若数据太稀缺,系统依然难产出高质量智慧。

四、与 GPT-4 对比:可能的互补性与区别4.1 GPT-4 的特点回顾

  • 大规模预训练:海量文本训练出的深度神经网络,拥有强大的语言理解与生成能力。

  • 隐式知识:并无显式的多层表示,也缺乏独立的知识库或“目的对齐”机制,更多靠概率建模和后期对齐训练。

  • 适用场景:自然语言对话、文本生成、辅助编程、内容总结等广泛应用。

4.2 DIKWP vs. GPT-4:差异与互补

  1. 差异一:显式 vs. 隐式

    • DIKWP:每个层次显式处理并可进行审计,能在关键环节插入外部知识或伦理限制。

    • GPT-4:大多数知识存在于神经网络权重中,较难在运行时逐层干预或审计。

  2. 差异二:三无问题处理 vs. 大模型推断

    • DIKWP:有明确设计处理不完整、不一致、不精确数据的机制;

    • GPT-4:依赖训练时学到的模式,缺失信息可以“靠语言上下文”进行猜测,但无一个显式的自适应缺陷修正流程。

  3. 差异三:目的/意图对齐 vs. 对齐训练

    • DIKWP:在系统底层就把“意图”设为核心,引入硬/软约束,保证 AI 决策不偏离既定伦理和目标;

    • GPT-4:通过 RLHF 或策略微调来实现对齐,更像是一种后期人工干预与筛查。

4.3 融合思路

  1. 上层封装

    • 将 GPT-4 视为一个“强大的语言与多模态理解/生成引擎”,在 DIKWP 的 Data / Information / Knowledge 层中做文本、图像等初步处理和信息总结;

    • 再由 DIKWP 的 Wisdom / Purpose 层对 GPT-4 的输出进行“伦理审计”与“冲突检验”,并最终做出合规决策。

  2. 模块化组合

    • 将 GPT-4 生成的候选方案作为输入,DIKWP 系统的知识库和意图约束模块再进一步筛选或修正。

    • 这能同时利用 GPT-4 的语义生成与理解优势,以及 DIKWP 的可解释性、合规性、回溯能力

  3. 二次微调 GPT-4

    • 借助 DIKWP 的多层审计结果,反向给 GPT-4 进行训练或提示,让它更懂得在每个问题上“自带目的驱动”逻辑。

    • 在实践中,这需要一定工程与算法设计,但有望打造“高效+合规”的新一代AI。

五、总结与展望

  1. 基于 DIKWP 设计 AI 系统可以带来显式、可解释、目标对齐等优势,非常适合高安全、强监管或多利益相关者场合,如医疗、金融、政府决策

  2. 与 GPT-4 对比:DIKWP 在“结构化显式处理”和“目的对齐”上更细腻,GPT-4 则在语言理解与生成的“广度与灵活度”上遥遥领先。二者是差异化但高度互补

  3. 未来发展

    • 如果能将 GPT-4 等大模型的强大感知/生成能力,与 DIKWP 的三无问题鲁棒性和伦理驱动相结合,可能形成一条**“从感知到决策,从统计到逻辑”的完整闭环** AI 解决方案。

    • 在产业层面,也会出现以 DIKWP 为核心设计原则的垂直行业解决方案,其可解释性与对齐机制将成为核心竞争力;而 GPT-4 等大模型则为其提供“知识与文本处理引擎”,提高效率和覆盖面。

结语

  • 可以肯定地说,构建一个遵循 DIKWP 思想的 AI 系统并非只停留在理论,而是能够落地实现的;与 GPT-4 相比,它的特色在于显式分层语义管理和目的对齐。在实际项目中,可通过融合 GPT-4 的生成式能力为 DIKWP 系统注入更强的理解/表达能力,并由 DIKWP 的 Wisdom/Purpose 层为 GPT-4 的输出添加可解释、合规化的“安全阀”。这将有助于打造新一代既“智能”又“可信”的 AI 系统。

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