DIKWP模型：构建人类与AI之间的理解与信任桥梁

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

duanyucong@hotmail.com

引言

在人工智能快速融入社会的背景下，理解和信任成为实现技术与社会和谐发展的关键。而DIKWP模型可能正是这座桥梁的基石。本文旨在探讨如何运用该模型深化人类对AI的理解，从而加强信任。

1. DIKWP的理论解析

1.1 数据 (Data)：相似性的捕捉

数据是任何决策的起点。对于AI，这意味着从各种源捕获的原始信息。这类似于人类通过五感获取的初始感知，是纯粹的、未加工的。要建立对AI的信任，理解其数据来源和获取方式是至关重要的。

1.2 信息 (Information)：差异性的挖掘

此阶段将数据转化为有意义的信息。例如，AI通过算法从数据中找出规律或模式，与人类的大脑将所观察到的事物分类一样。这个阶段的透明性直接关系到人类对AI的可预测性的感知。

1.3 知识 (Knowledge)：完整性的构建

知识是对信息的深化，通常基于历史数据和预测。知识的形成是人工智能学习和调整其预测模型的过程，而对人类来说，这是经验和学习的结果。理解AI如何从信息中建立和更新其知识库，有助于消除人们的疑虑。

1.4 智慧 (Wisdom)：道德与伦理的深度思考

智慧涉及更复杂的决策层面。对于AI，这意味着在考虑决策时，还要考虑伦理、道德和社会价值。这是构建信任的核心部分，因为它涉及到AI决策的道德和价值观。

1.5 意图 (Purpose)：目标导向的决策和行动

在这最后的阶段，系统产生决策和行动，致力于实现特定的目标。了解AI的目标和如何努力实现这些目标，有助于我们判断其可靠性。

2. 为何DIKWP模型是信任的关键？

2.1 统一的决策流程

DIKWP模型提供了一个清晰的决策流程。如果所有的AI系统都采纳这种模式，那么人们就能更容易地跟踪AI的决策过程，这将极大地增加透明度和可预测性。

2.2 深化伦理与价值观

强调智慧和意图的阶段，使得AI需要考虑更多的道德和伦理因素。当公众看到AI能够对其决策进行深度思考，考虑其潜在的社会影响，他们可能会更加信任它。

2.3 增强的互动性

DIKWP模型鼓励人类与AI的持续互动，从数据收集到决策执行的每个步骤。通过这种方式，人类可以更好地理解AI，而AI也可以更好地为人类服务。

3. DIKWP在实践中的应用：案例研究

3.1 医疗诊断

在医疗领域，AI需要处理大量的患者数据来进行诊断。使用DIKWP模型，医生和患者都可以清晰地了解AI如何从原始数据得出诊断结论，从而增强对其决策的信任。

3.2 金融决策

金融机构利用AI进行风险评估和投资决策。通过该模型，投资者可以了解AI如何从市场数据中提取信息，建立知识，并进行深度思考，从而产生决策。

3.3 城市规划

AI正在被用于帮助城市规划。运用DIKWP模型，规划师和公众可以看到AI如何分析数据，形成关于城市发展的知识，并根据伦理和社会价值观进行决策。

结论

DIKWP模型为AI提供了一个清晰、连贯的决策流程，有助于人们更好地理解AI的工作方式，从而建立信任。随着AI在各个领域的应用日益增多，我们必须确保它是可信赖的，并且其决策是透明和可预测的。DIKWP模型为此提供了一个有力的工具，使得这一愿景更加接近现实。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录100余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；同年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；同年10月入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。