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。

Conceitos essenciais

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。

Resumo