營建安全領域的負責任人工智慧：大型語言模型與提示工程的系統性評估

Q: 除了本文討論的應用之外，LLM 還可以應用於哪些其他營建安全相關的任務？

除了文中提到的應用，LLM 在營建安全領域還有許多其他潛在用途： 自動生成安全報告和文件： LLM 可以根據現場數據、檢查結果和事故報告自動生成安全報告、事故分析和培訓材料。這將減輕安全專業人員的文書工作負擔，讓他們有更多時間專注於更關鍵的任務。 實時風險評估和預警： 結合感測器數據和現場影像，LLM 可以實時評估現場風險，並在潛在危險發生前發出預警。例如，LLM 可以識別工人未佩戴安全帽或靠近危險區域的情況，並立即通知現場主管採取行動。 個性化安全培訓： LLM 可以根據工人的角色、經驗和學習進度，提供個性化的安全培訓內容和評估。這將提高培訓的針對性和有效性，並確保所有工人都具備必要的安全知識和技能。 安全法規和標準查詢： LLM 可以作為一個強大的知識庫，讓工人和管理人員快速查詢最新的安全法規、標準和最佳實務。這將有助於確保營建項目符合所有相關法規要求。 促進安全溝通和協作： LLM 可以作為一個溝通平台，促進工人、安全人員和管理層之間的溝通和協作。例如，LLM 可以翻譯不同語言的安全信息，或幫助工人報告安全隱患。

Q: 在將 LLM 整合到營建安全實務中時，如何解決數據隱私和安全方面的擔憂？

數據隱私和安全是將 LLM 整合到營建安全實務中必須解決的關鍵問題。以下是一些應對措施： 數據匿名化和去識別化： 在將數據用於訓練或操作 LLM 之前，應盡可能對其進行匿名化和去識別化處理，以保護工人隱私。 數據加密和訪問控制： 應對所有敏感數據進行加密，並實施嚴格的訪問控制措施，以防止未經授權的訪問和數據洩露。 數據使用協議和透明度： 應制定明確的數據使用協議，並向工人透明地說明數據收集、使用和共享方式。 選擇值得信賴的 LLM 供應商： 選擇具有良好安全記錄和數據隱私保護措施的 LLM 供應商至關重要。 定期審查和更新安全措施： 應定期審查和更新數據安全措施，以應對不斷變化的威脅和漏洞。

Q: 如果 LLM 最終能夠完全取代人類安全專業人員，會對營建行業的責任劃分和道德規範產生什麼影響？

儘管 LLM 在營建安全領域展現出巨大潛力，但完全取代人類安全專業人員的可能性很小。更可能的情況是，LLM 將作為一種輔助工具，幫助安全專業人員更有效地完成工作。 然而，如果 LLM 最終能夠完全取代人類安全專業人員，將會引發以下責任劃分和道德規範問題： 責任歸屬： 當 LLM 做出錯誤決策或導致事故發生時，責任應歸咎於誰？是開發 LLM 的公司、部署 LLM 的營建公司，還是使用 LLM 的個人？ 算法偏差： LLM 的決策基於其訓練數據，而訓練數據可能存在偏差。如何確保 LLM 的決策公平公正，不受算法偏差的影響？ 人類監督： 即使 LLM 能够獨立運作，是否仍需要人類監督？人類在何種程度上應該介入 LLM 的決策過程？ 工作保障： LLM 的廣泛應用可能會導致安全專業人員失業。如何應對這種情況，並確保這些工人能够獲得再培訓和就業機會？ 這些問題目前尚無明確答案，需要業界、學術界和政府部門共同努力，制定相應的法律法規和道德準則，以應對 LLM 在營建安全領域的應用所帶來的挑戰。

Alapfogalmak

大型語言模型 (LLM) 在營建安全管理方面展現出巨大潛力，但需要系統性的評估和負責任的整合，以確保準確性、可靠性和安全性。

Kivonat