个人在不同系统之间切换
应用程序、账户、云平台和 AI 服务各自保存一部分数据与背景信息。个人需要不断适应不同提供方的界面、规则和限制。
人的数字生活分散在应用程序、账户、云服务及 AI 系统中。IWXA 研究一种以人为中心的工作方式,使数据、程序和 AI 逐步围绕个人形成联系,同时保存并迁移已积累的背景信息。
应用程序、账户、云平台和 AI 服务各自保存一部分数据与背景信息。个人需要不断适应不同提供方的界面、规则和限制。
IWXA 希望将程序、数据和 AI 联系起来,使工具可以更换,而个人不必放弃已经积累的背景信息及其控制权。
IWXA Standard 描述数据、背景信息、AI、行动以及独立参与者之间互动的共同规则。借助这些规则,可以更换部分系统组件,而不丢失工作成果或权利。
模型、设备和云服务都可能变化。核心问题仍然是:谁控制背景信息,谁有权行动,以及成果来自哪里?
每个后续 T 级别都描述利用数据、AI 和外部系统的新方式。能力扩大,不应让运营者因此掌握个人全部背景信息。
即使程序、设备或 AI 服务提供方发生变化,个人也应继续掌握自己的背景信息及其使用方式。
在必要的情况下,数字环境无需持续联网,也不应强制依赖某个设备、云平台或 AI 提供方。
个人积累的背景信息不应自动成为外部平台、运营者或模型的财产。
技术上能够执行某项行动,不等于有权执行。行动权限必须明确。
不仅要取得成果,还需要理解其来源、适用边界以及得到何种程度的核实。
模型、程序、设备及基础设施可以更换,而不必破坏个人已经积累的数字工作环境。
T 级体系描述数字环境能力的变化方向:从由个人控制的自主环境,逐步扩展到与外部数据、服务和 AI 建立更深层的联系。
个人数据与工具不必强制依赖外部提供方,同时仍可在受控条件下开展协作。
在明确访问边界的前提下,可以逐步接入更多数据、获准执行的行动、个人和组织。
个人背景信息、数字足迹与 AI 可以在相互联系的基础设施中保持工作的连续性,减少不断手动协调服务的需要。
这一公开模型说明研究方向及其对个人的实际意义。较高层级的部分机制仍在研究和完善,并不表示已经形成可投入使用的生产系统。
核心数据和工具可以保存在个人自己的环境中。在需要时,该环境可以本地运行,无须持续依赖某个云平台或 AI 提供方。
独立的工作环境可以交换成果和获准提供的部分背景信息,而不必让另一方访问完整的个人工作空间。
在建立自主运行基础之后,可以逐步连接服务器、外部数据、AI、服务、个人、组织和设备。连接范围扩大,不会取消既有的权限与访问限制。
将事件、决定和成果联系起来,使参与者在之后能够依据保存的背景继续工作。
AI 在获准使用的背景信息范围内参与具体任务与流程,而不只是一个独立的聊天窗口。
获得明确授权后,AI 可以通过相应程序或服务执行操作,而不仅提出建议。
其他个人、组织和外部系统可以参与工作。各方仅取得完成任务所需的数据及权限。
个人可以通过已经保存的背景信息与 AI 处理工作,而不必自己在几十个独立应用中协调全部细节。获准相互联系的系统可以在后台完成更多日常协调。
Digital Human 描述个人获准使用的数据、行动历史、知识、决定、角色和经过核实的成果。这些信息可以在个人与周围数字基础设施协作时发挥作用。
AI 只能获得完成任务所需且获准使用的背景信息。任何单一应用或平台都不会因此成为个人积累信息的所有者。
个人可以保存自己的数字工作环境,而无须持续依赖互联网、某个设备、云平台或单一服务提供方。
服务器和外部服务可以成为工作环境的一部分。个人通过保存的背景信息与 AI 工作,而不必不断切换几十个独立系统。
单靠一个架构设想还不能证明其有效性。IWXA 因此在教育、制造、商业、物流、服务、文化及其他现实领域中检验这些原则。
每个流程最初解决一项具体任务。IWXA 研究怎样让成果进入可持续保存的背景信息,使后续任务能够在既有工作基础上继续开展。
目标是在减少不必要数字协调的同时,让个人继续掌握决定、背景信息以及获准执行的行动。