在关于人工智能未来的广泛对话中，拜耳公司首席信息技术与数字化转型官比乔伊·萨加尔博士在桑杰·普里主持的CAIO Connect播客中阐述了公司如何采用“AI优先”方法重新构想制药和农业部门。他的观点明确：创新必须负责任地推进，兼顾生产力与伦理考量。
萨加尔表示：“我深受‘全民健康，无人挨饿’这一使命的激励。作为地球上的任何人，这两点是你不可或缺的生存基础，它们推动着你人生的基本目标。”他认为制药和农业行业由创新需求及海量数据驱动。他指出：“要让人们过上健康生活，以最佳方式实现营养保障……这些行业高度依赖创新。你正在满足未被满足的需求。因此在任何以创新为最大驱动力的领域，技术自然成为该使命的伙伴。”通过将AI整合到工作流程中，拜耳旨在消除人机交互中的摩擦点，创造他所称的跨行业“无缝集成”。
萨加尔强调了生成式AI的变革性作用：“我认为生成式AI关乎个人生产力，而代理式AI则关乎组织生产力。”尽管生成式AI促进自下而上的创造力，代理式AI则采取更结构化的自上而下方法以契合业务目标。他认为，这种混合平衡对长期采用和成功至关重要。
“我们帮助人们厘清使用目标，构建了围绕它的安全框架，并在该框架内鼓励实验，”萨加尔强调框架和护栏的重要性。他相信在引导性参数内的实验对有效驱动创新必不可少：“你仍可让人在框架内创新并创建代理，但我坚信设定组织原则和宏观目标至关重要，这能引导对话而非随意构建大量代理——否则将丧失组织生产力的潜力。”他区分了输出与成果，敦促企业负责任地设计AI代理以提升效率，同时不忘伦理目标。
萨加尔还反思了软件格局的演变。软件访问模式正超越传统界面，转向更灵活自主的方法。然而在制药等严格监管行业，平衡创新与合规仍是不可妥协的挑战。他表示：“起点必须是普适的、非预设但可访问的，能按需提供正确服务，同时赋予你选择后续提示和步骤的自主权，但仍需符合模型行为约束。”
展望未来，萨加尔提及量子计算和合成数据等新兴技术：“这可能涉及量子议题和标准AI议题……你已能进行大量建模而无需依赖人类数据。”他补充道：“目前计算能力尚不足，但借助量子技术我们将能实现。当量子计算达到特定阶段，我们应能完成蛋白质折叠……这些是传统技术绝对无法实现的。”但他也警告过度依赖合成数据的风险，建议采用“结合合成数据与真实数据的混合方法”。
公平与包容性构成核心主题。萨加尔警示：“AI鸿沟将进一步分化人群。我真诚认为，我们必须构建惠及最多人类的模型和解决方案，这是解决诸多问题的唯一途径。”他强调数字鸿沟对脆弱群体的关键阻碍：“这并非部分人享有健康、少数人免于饥饿，而是全民健康、无人挨饿。我坚信这种包容性。”
萨加尔还突显了转型的人文维度：“我们正在变革企业运作、行为、销售与创新方式。当员工彼此协作、与代理互动时，这不仅是技术转型，更是企业与人的全面变革。技术是变革的驱动力。”对他而言，AI成功的要义不仅在于技术，更在于培育谦逊、适应力与有意义的使命以吸引人才：“我深信这是人的转型、企业的转型，如同任何同等规模的变革，必须全方位推进。”
通过此次对话，萨加尔描绘了AI驱动的未来图景：创新与责任密不可分，技术服务于效率与公平的双重目标。
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