Anthropic 的 Model Hardware Standard(MHS,模型硬件標準),係一套目前以研究預覽形式推出的共用規格,目標係畀 AI 代理用一種與特定模型無關的方法,去發現、理解同操作可編程的科學及工業設備。
簡單講,MHS 想處理的問題係:實驗室儀器、機械人同工業設備通常各自有唔同軟件介面,AI 系統要逐部接駁,往往要做大量度身訂造的整合。MHS 就希望提供一層共通介面,令 AI 代理可以將多部設備串連起來,執行研究及先進製造工作流程,而唔係每次由零開始寫接駁程式。
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MHS 實際上想點樣運作?
MHS 所處理的係 AI 代理同實體設備之間的軟件層。支援的設備可以包括:
- 顯微鏡
- 液體處理機械人
- 機械臂
- 實驗室讀板機及其他儀器
- 工業生產設備
- 量子電腦使用的雷射子系統
有咗共同標準,AI 代理理論上可以讀取機器狀態、安排多部設備的先後次序、根據即時結果調整參數,甚至喺出錯時嘗試復原。呢種安排有機會令顯微鏡、液體處理機械人同機械臂並行工作,應付藥物發現等較複雜的實驗流程。
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目標亦包括控制中性原子量子電腦所用的雷射系統。QuEra Computing 據報曾測試由 AI 代理控制該類系統的部分功能。
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Anthropic 表示,標準化硬件整合有望將原本需要幾星期甚至幾個月的定制工作,縮短至幾個鐘或者幾分鐘。不過,呢個係項目目標及早期觀察,唔係已經適用於所有設備的普遍保證。
點解話 MHS「與模型無關」?
MHS 並唔係只為 Claude 而設,概念上亦希望支援其他 AI 代理系統。佢延續咗 Anthropic 於 2024 年推出的 Model Context Protocol(MCP) 思路:MCP 主要提供一種標準方式,令模型或代理框架可以接觸外部工具及資料;MHS 就將類似的互通概念延伸到實體設備控制。
所以,理想情況下,AI 代理只需要理解一套共通的設備狀態及操作方式,就可以跨越不同供應商的機器運作。但實際可以做到幾多,仍然取決於設備支援的功能、驅動程式質素,以及現場設置的限制。
目前有邊啲早期參與者?
MHS 最初由 Anthropic 同 Howard Hughes Medical Institute(HHMI,霍華德・休斯醫學研究所)旗下的 Janelia Research Campus 合作發展。
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Anthropic 的早期預覽群組涵蓋科學研究、機械人、電子工程及先進製造等範疇。
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公開提及的例子包括:
- Genentech:測試 MHS 用於實驗室自動化,執行蛋白質分析相關工作。
- QuEra Computing:將 MHS 應用於中性原子量子電腦雷射系統的部分控制工作。
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現有資料只足以支持以上公開例子,未能確認所有合作夥伴或測試者的完整名單。
佢可唔可以改裝舊設備?會唔會減少被供應商綁住?
MHS 針對的是具備可編程介面的設備,因此大致有兩條部署路線:
- 設備製造商在新產品加入 MHS 支援;
- 使用者為現有、而且本身具備兼容介面的設備,加上一層軟件驅動程式或轉接層。
但目前資料未能證明所有舊設備都可以改裝。硬件本身如果沒有足夠的控制介面,單靠標準亦未必可以補足。
如果 MHS 最終成為廣泛採用的開放標準,理論上可以減少企業依賴每間供應商各自的專有 API,亦可能令同一個 AI 代理介面跨越不同品牌的設備運作。呢個係希望達成的生態效果,並唔代表供應商一定會採用 MHS,或者開放設備的所有功能。
安全問題先係關鍵
Anthropic 暫時只向合作夥伴提供早期版本,讓各方先建立安全評估及操作指引,之後才考慮開放原始碼。
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原因好直接:有咗統一驅動標準,唔等於實體操作自然安全。真正部署時,仍然需要設備專屬的操作上限、緊急停止機制、權限管理、持續監察、測試驗證,以及合適程度的人手監督。
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Anthropic 表示有意喺預覽及評估階段完成後將標準開源,但目前未有公布確實日期、最終治理模式,亦未有完成的公開安全基準。
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MHS 對 AI 行業有咩意義?
MHS 代表 Anthropic 正由主要操作軟件工具的 AI 代理,進一步走向俗稱「實體 AI」的方向:即係可以同實驗室儀器、機械人同製造設備互動的 AI 系統。
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不過,MHS 本身唔係一部新機械人,亦唔係一個全新硬件平台。佢比較似一層共用的驅動及工具接駁基礎設施,目標係令不同 AI 系統同不同供應商的機器更容易互相配合。
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長遠而言,語言模型的規劃及推理能力,如果可以同感測器、自動化設備及機械人結合,可能加快實驗及工業流程。但最重要的未解問題仍然係可靠性:要做到日以繼夜、少人介入地運作,靠的唔只係一套共通協議,仲要有真實環境中的嚴格測試、安全工程同人手監督。