制造与供应链中可信赖人工智能的挑战与新兴研究议程：从伦理准则到实践落地的跨学科审视

《Data-Centric Engineering》：Trustworthy, responsible and ethical artificial intelligence in manufacturing and supply chains: synthesis and emerging research questions

本文聚焦制造业与供应链中人工智能应用的信任赤字问题，系统梳理了可信赖AI（Trustworthy AI）在数据治理、算法公平性及伦理治理等维度的挑战。研究通过22个工业案例揭示了AI全生命周期中的潜在风险，并提出了38个关键研究问题，为构建安全、可靠、合规的工业AI系统提供了理论框架与实践路径。

　　

论文解读

随着人工智能（AI）技术在制造业与供应链领域的快速渗透，从预测性维护到智能物流调度，AI的应用正深刻重塑产业生态。然而，在追求效率提升与成本优化的同时，企业却面临着一系列隐蔽风险：算法决策中的隐性偏见可能导致供应商评估不公，工人监控系统的数据滥用可能侵犯隐私，而黑箱模型的不透明性则使故障归因困难。这些风险不仅威胁企业运营安全，更可能引发法律纠纷与社会信任危机。在此背景下，如何构建兼具高性能与高可信度（Trustworthiness）的AI系统，成为产业界与学术界的共同挑战。

发表于《Data-Centric Engineering》的这项研究，首次系统性地绘制了制造业与供应链中可信赖AI的研究版图。团队通过系统性文献综述与案例驱动分析，揭示了AI全生命周期中从数据收集到模型部署各环节的伦理与治理漏洞。研究指出，当前业界对可信赖AI的理解仍停留在原则层面，缺乏针对工业场景的实操指南。为此，作者提出以机器学习生命周期为框架，结合22个真实案例，剖析了数据偏见、算法可解释性、概念漂移（Concept Drift）等核心问题，并最终凝练出38个关键研究问题，为未来研究指明方向。

关键技术方法

研究采用系统性图谱研究（Systematic Mapping Study）方法，检索Scopus、IEEE Xplore等数据库中2016年以来的文献，结合雪球抽样最终纳入71篇核心文献。针对制造业特性，团队拓展了Ashmore的机器学习生命周期模型，覆盖数据管理、模型构建、验证部署等阶段。案例分析方法融合了行业专家经验，通过情境化演绎提炼风险场景。此外，研究引入纽曼（Newman）可信赖AI分类法，将伦理原则映射至工业实践需求，并结合联邦学习（Federated Learning）、差分隐私（Differential Privacy）等技术路径探讨治理可行性。

研究结果

1. 数据管理阶段的偏见与治理挑战

研究显示，制造业数据常因来源分散（如ERP、MES系统）面临异构性问题，导致模型训练中出现“垃圾进垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）风险。例如，某食品制造商因供应商信息表单结构差异，引发数据整合错误，最终导致供应链风险评估模型失效。此外，标注数据稀缺环境下，人工标注的主观性可能引入偏见，如工人绩效监测系统中因性别不平衡数据引发的误判。

2. 模型构建中的可解释性与安全权衡

深度学习的黑箱特性与制造业高可靠性需求存在天然矛盾。研究指出，简单模型（如决策树）虽可解释性强，但难以处理复杂工况；而深度学习模型性能优异却缺乏透明度。案例表明，一家企业采用梯度提升回归器（Gradient Boosted Regressor）预测供应商报价时，因模型无法解释关键特征（如零部件复杂度）的权重，导致采购策略优化受阻。

3. 部署运营中的概念漂移与对抗攻击

动态工业环境中，数据分布变化可能使模型失效。例如，锻造设备故障预测模型因原材料供应商变更导致预测精度骤降。同时，对抗性攻击（Adversarial Attacks）风险显著，如视觉检测系统遭数据投毒（Data Poisoning）后，误触发库存错误补货指令。

4. 伦理治理与跨境合规困境

工人监控系统的伦理争议尤为突出。研究引用亚马逊仓库案例，指出通过扫描枪追踪工人“闲置时间”的算法可能加剧劳动异化。此外，欧盟《人工智能法案》（AI Act）与美国各州立法的差异，使跨国制造商面临合规成本攀升与标准冲突。

研究结论与展望

本文论证了可信赖AI在制造业的实施需跨越技术、组织、法律三重维度。技术上，应发展领域适应的可解释性工具（如神经符号AI）与轻量化隐私计算方案；管理上，需建立内部伦理审查委员会与AI审计流程；政策上，应推动行业专属行为准则与跨境互认标准。研究强调，未来需重点探索数据货币化伦理、SME（中小企业）普惠AI路径等议题，以实现“工业5.0”愿景中的人本价值。

研究的核心意义在于将抽象的可信赖AI原则转化为制造业可行动的路线图，为破解AI治理“纸上谈兵”困境提供了关键支点。