大卫·威廉·席尔瓦（David William Silva）是数据中心（DataHubz）的首席执行官，致力于通过智能数据解决方案简化合规流程。
AI应用现状
人工智能的火热发展催生了一股将"AI驱动"功能整合到几乎所有产品和服务中的热潮。根据我在行业内的观察，人工智能的应用往往流于表面。许多公司仅仅是接入大语言模型API，生成大量额外的句子和摘要就称之为创新。如果移除AI部分，应用程序的基本功能往往依然不变。
有意图的AI定义
有意图的AI强调以结果为导向的技术应用。它强调选择AI须基于问题本质，将其嵌入能够产生真正价值的环节，并通过可衡量的成果来验证其价值。
五个关键判断问题
为区分有意图使用和表面应用，建议思考以下问题：
- 目的一致性：需要解决的根本问题是什么，为什么需要AI而非传统软件？
- 功能整合：AI如何嵌入系统架构和工作流程？
- 比较优势：相比传统方法，AI提供了哪些独特优势？
- 不可替代性：哪些核心功能离开AI就无法实现？
- 结果验证：如何衡量AI带来的具体改进？
反面案例分析
以项目管理软件为例，许多产品仅添加"AI洞察"按钮来总结项目更新。表面上很现代，但实际上：
- 核心功能与此前完全相同
- AI功能游离于主要工作流程之外
- 传统报告已能满足用户需求
- 移除AI不影响系统效果
- 缺乏改进效果的量化指标
积极案例展示
约翰霍普金斯大学开发的目标实时早期预警系统（TREWS）展示了AI的有效应用。该系统通过分析电子健康记录，能够提前发现脓毒症风险。研究显示，TREWS比传统方法提前近6小时检测到脓毒症，并使死亡率降低20%。
有效应用原则
有意图的AI关注纪律性和证据支持。它要求我们深入思考使用AI的目的和预期成果。当答案明确且效益可衡量时，AI才是在服务于真正的目的。在当前充斥着AI标签的环境中，区分装饰性使用和有意图使用将决定哪些产品能真正推动行业发展。