Kelvin.ai “R2-D2” 弥合人与机器之间的鸿沟

快速阅读: 据《哈特能源》称，哈特能源高级编辑布莱恩·沃尔泽尔采访了Kelvin.ai创始人彼得·哈丁，探讨AI在油气行业的应用。彼得提到AI能提升产量、降低成本，并预测未来几乎所有工作流程都将融入AI，通过语言模型与数据互动、自动生成代码及增强自主性将是主要趋势。

布莱恩·沃尔泽尔先生，哈特能源高级编辑：大家好，我是哈特能源的高级编辑布莱恩·沃尔泽尔先生，我现在位于路易斯安那州什里夫波特市的哈特能源DUG天然气大会现场。今天我很高兴邀请到彼得·哈丁，Kelvin.ai的创始人兼首席执行官。彼得参与了一场关于人工智能应用和天然气开发的精彩小组讨论。彼得，感谢您加入我们。

彼得·哈丁，创始人兼首席执行官，凯尔文人工智能（Kelvin.ai）：很高兴能在这里。

布莱恩·沃尔泽尔：凯尔文人工智能将人类专业知识与人工智能结合，实现了无人值守的油井操作。您能否谈谈这项应用的结果？

彼得·哈丁：是的，我们发现首先面临的挑战是信息采集，确保我们了解顶尖工程师是如何完成工作的。我们创建了许多工具来简化这一阶段的访问过程，然后有机会测试这些应用程序。我们从基准线开始，即资产目前的实际表现如何？并能够从基准线理解随着时间推移这些变化的影响。在上游生产方面，我们在某些情况下看到了个位数的产量增长。有些情况下的增长更高，但我们同时也认识到，您正在处理的是一个正在枯竭的资源，一口产量逐渐下降的油井。因此，我们致力于找到影响曲线并将其向上移动的情况。这是在生产方面。而在成本方面，我们看到运行这些油田所需的人员数量发生了真正的变化，并且在可以获得更多乘数效应的情况下。因此，您可以使用相同的工作团队管理两倍于以前的油井。这些都是对我们运营商创造显著价值的事情。

布莱恩·沃尔泽尔：从宏观角度来看，在石油和天然气行业，人工智能的应用在哪里产生了最大的影响？

彼得·哈丁：我认为我们现在看到很多工作发生在地下，人们正在使用它回顾可能已有30、40年的地震数据，并将其与其他信息结合。我认为这其中有一种协同作用正在开始显现，但人们已经为此努力了大约五年。我们在运营方面看到很多很好的接口，让人们可以与他们的数据对话。所以我们在想，需要一个像C-3PO那样的协议型机器人来真正与数据对话。OpenAI和其他一些语言学习模型（LLM）在这方面非常擅长建立这种连接。然后你需要R2-D2来与机器对话。在这种背景下，这就是我们所做的。我们希望成为人机之间的桥梁。这正是开始真正起作用的地方，作为一个工程师我可以更快地获得洞察力，然后我可以采取行动并轻松衡量其影响。这是我们目前看到的情况，这非常强大。

布莱恩·沃尔泽尔：我喜欢这些比喻。我们刚刚在舞台上进行了这样的对话。对于人工智能在石油天然气行业的采用似乎仍处于早期阶段，但五年后，人工智能将在油气生产的操作方面扮演多大规模的角色，哪些将是推动这些变化的主要驱动力？

彼得·哈丁：我认为你会看到几乎每个工作流程中都有人工智能的身影。这意味着什么？回到问题，我能与我的数据进行对话吗？我认为在某种程度上，这是一个大型语言模型，允许我作为工程师或操作员用我的语言说话并提取所需的信息。这在今天是完全可能的，我认为这些工具甚至会变得更好。我认为第二部分将是表达动作。你希望能够以普通文本形式表达出来并转化为代码，因为这是下一个环节，我们需要开发人员，我们需要产品经理来创建这个界面。而我们不再需要那么多。我们将需要更多的人能够表达他们想要的内容并将此转化为代码。所以我们会看到越来越多这样的情况。我还相信你会看到系统中的自主性越来越强。区分传统基于规则的自动化和具有学习能力的自主性也将发生。我们现在已经看到了这一点，但在我们的早期使用者客户中，他们从中获得了巨大的价值。因为能够做出决定、衡量影响并从结果中学习对每个工程师来说都很有意义。所以现在的问题是如何将其融入您的工作流，使其简便易用并创造显著价值。

布莱恩·沃尔泽尔：是的。好的。这就是我们与凯尔文人工智能的彼得·哈丁的对谈环节，感谢各位观看。

(以上内容均由Ai生成)