挪威奥斯陆，2018年8月29日：随着人工智能（AI）系统开始在越来越多的行业中控制安全关键基础设施，确保在系统中安全地应用AI已成为重中之重。 DNV GL发布了一份立场文件，为业界负责任地应用AI提供指南。该文件指出，仅靠数据驱动的模型可能不足以确保安全，并提倡将数据和因果模型相结合以降低风险。
该立场文件名为“AI + Safety”，详细介绍了人工智能的发展，以及自治和自学的人工智能系统如何越来越多地被应用来负责制定安全关键决策。传统上，许多安全关键系统的操作通过控制理论进行自动化，基于预定义的一组规则和系统的当前状态做出决策。与此相反，AI会尝试根据以前的经验自动学习合理的规则。
由于油气行业的重大事故较为稀少，没有足够的失效数据，因此单独使用数据驱动的模型并不能很好地捕捉事故情况，以做出关键决策。人工智能和机器学习算法目前依赖于数据驱动的模型来预测未来情景并对其采取行动，这可能不足以确保安全操作并保护人员安全。 DNV GL寻求将传统的基于物理的方法与新的数据驱动方法所提供的机会相结合，使其相得益彰。
“人工智能和数字化解决方案的崛起将成为油气行业提升效率的下一步自然之选。40％的资深油气专业人士表示，数字化在过去三年中已助力行业提高了安全性*。油气行业已经在开发和使用自动机器人，这些机器人能够执行大量复杂操作，包括在海上设施上读取仪表刻度读数，绕过障碍物行驶等。”
“然而，当人工智能和机器学习被用于在安全关键系统中为决策提供判断信息或作出决策时，将数据驱动模型与行业专家所拥有的因果和物理知识的结合是必不可少的。” DNV GL风险与机器学习的核心研究科学家暨本立场文件的作者Simen Eldevik说。
该立场文件强调，如果行业能够通过生成基于物理的因果数据来补充这些数据驱动模型，这将更趋近于安全关键系统中AI的安全实施。
DNV GL与挪威最大的多所高校及企业（包括Equinor，Kongsberg 集团和Telenor）开展合作，建立了挪威开放式人工智能实验室，共同致力于人工智能的发展，旨在提升人工智能、机器学习和大数据方面研究、教育及创新的质量和能力。
“我们正在支持行业更有信心地利用最合适的建模和分析方法来更好地理解AI，并减少高风险情景。 随着油气行业加速其数字化方面的抱负，对人工智能的信心和信任将是促进其采用和实施向前迈出的一大步。”DNV GL石油与天然气首席执行官Liv A. Hovem表示。