人工智能在未來職業健康的(de)作用

在工人安全和(hé)健康方面

人工智能提供了利用工作環境中傳感器進步的(de)能力。這些傳感器生成的(de)大型數據集可(kě)用于改進暴露估計，并可(kě)能預測工作場所的(de)不良事件。計算機可(kě)以接受培訓，以學(xué)習圖像或視(shì)頻中的(de)模式，從而實現一(yī)種被稱為(wèi)計算機視(shì)覺的(de)人工智能形式。計算機視(shì)覺已被證明可(kě)用于監測安全合規性，跟蹤特定領域的(de)工人，并檢查特定工作場所的(de)安全條件。計算機視(shì)覺也可(kě)以分層到物理(lǐ)現實上。它被稱為(wèi)增強現實，可(kě)以向工人和(hé)職業安全和(hé)健康專業人員提供信息，這可(kě)以改善培訓，并有助于減少工作場所危害的(de)影響[。計算機也可(kě)以接受處理(lǐ)和(hé)分析人類語言的(de)培訓，也稱為(wèi)自(zì)然語言處理(lǐ)；這種工具提供了有關采礦業死亡數據的(de)寶貴信息，并通過審查職業安全和(hé)健康和(hé)相關專業人員的(de)安全報告，提供更多機會。

除了人工智能的(de)好處外，還對在工作場所使用這項技術也存在擔憂。如(rú)果使用的(de)數據不完整、不合适或不安全；方法不容易解釋或理(lǐ)解；或者系統在沒有人體代理(lǐ)監督的(de)情況下運行，情況尤其如(rú)此。使用可(kě)預測和(hé)可(kě)靠的(de)系統集成這項技術，已被證明可(kě)以提高(gāo)性能和(hé)接受度。反之亦然，與機動特性增強系統（MCAS）相關的(de)故障也證明了這一(yī)點，MCAS是一(yī)種人工智能系統，旨在在特定情況下激活和(hé)協助飛(fēi)行員，導緻波音737 Max飛(fēi)機兩次墜毀。

為(wèi)了進一(yī)步說明，國(guó)家運輸安全委員會的(de)一(yī)份初步報告指出，缺乏識别非正常情況所需的(de)信息，對飛(fēi)行員反應的(de)假設有限，以及對MCAS運營的(de)透明理(lǐ)解，導緻了這兩起事件[18]。安全委員會的(de)建議可(kě)能适用于大多數人工智能系統，包括開發工具和(hé)方法來驗證關于飛(fēi)行員或操作員識别和(hé)響應的(de)假設，考慮設計和(hé)培訓以盡量減少對安全影響的(de)可(kě)能性，以及提高(gāo)故障指标的(de)清晰度，以提高(gāo)試點響應的(de)及時性和(hé)有效性。

簡而言之，在實施技術解決方案時，需要考慮人的(de)互動和(hé)響應。OSH專業人員和(hé)從業人員應考慮工人将如(rú)何與該工具互動；可(kě)能做(zuò)出哪些鼓勵人類行動（或不作為(wèi)）的(de)決定；工人必須保持的(de)職位；以及對時間表、工作時間甚至獨自(zì)工作的(de)可(kě)能性的(de)影響。應評估這些可(kě)能性，以确定它們如(rú)何影響工作場所的(de)化學(xué)、物理(lǐ)和(hé)生物危害暴露，如(rú)何影響勞動力的(de)心理(lǐ)健康和(hé)福祉，以及它們是否會産生新的(de)或意想不到的(de)潛在危害。

使用人工智能的(de)建議

為(wèi)了促進人的(de)尊嚴，同時最大限度地(dì)降低(dī)潛在風險，各種組織制定了在社會上負責任和(hé)合乎道(dào)德地(dì)使用人工智能的(de)建議。這些建議可(kě)以幫助職業安全和(hé)健康專業人員和(hé)從業人員與數據科學(xué)家和(hé)計算機程序員合作，開發适用于勞動力的(de)人工智能系統，這些系統是有效、可(kě)解釋的(de)、負責的(de)、安全和(hé)公平的(de)。

• 有效：确保人工智能是解決問題/擔憂的(de)正确工具。技術應該用于提高(gāo)生産力或工作條件，而不應該随意使用。雖然不當使用特定人工智能系統可(kě)能不會直接造成傷害，但它最終可(kě)能會影響對其他基于人工智能系統的(de)信任。
• 可(kě)解釋：人工智能的(de)邏輯和(hé)決策應以簡潔和(hé)有用的(de)方式傳達給利益相關者。這對于減輕風險和(hé)評估意外和(hé)潛在有害後果的(de)影響至關重要。
• 問責制：組織和(hé)個人應該對他們開發和(hé)實施的(de)人工智能系統的(de)結果負責。對于數據科學(xué)家和(hé)計算機程序員來說，問責制鼓勵對創建的(de)系統及其對其他人的(de)潛在影響有附加的(de)理(lǐ)解。此外，如(rú)果發生意外或安全事件，适當的(de)群體或個人可(kě)以從事件中學(xué)習和(hé)改進。
• 安全：人工智能系統應免受外部幹擾。雖然程序員通常熟悉網絡安全，但如(rú)果系統被黑客入侵或數據損壞，潛在的(de)後果應該是一(yī)個重要的(de)安全考慮因素。訪問數據和(hé)系統使用的(de)代碼應該知道(dào)，并基于适當的(de)風險效益分析。OSH專業人員和(hé)從業人員應考慮或領導這些分析。
• 公平：人工智能系統應該意識到并适當解決潛在的(de)歧視(shì)和(hé)偏見。使用一(yī)部分人口進行培訓的(de)系統可(kě)能會有偏見，并産生對另一(yī)部分人口不同的(de)結果。防範這一(yī)前提的(de)評估和(hé)測試系統可(kě)以确保更安全的(de)結果并提高(gāo)工人的(de)接受度。

人工智能在工作場所的(de)可(kě)能用途很多，預計将成為(wèi)定義工作未來的(de)主要驅動力。雖然預計收益将是巨大的(de)，但随着技術的(de)進步，對工人健康的(de)潛在風險将繼續演變。NIOSH将繼續研究人工智能如(rú)何能夠幫助職業安全和(hé)健康社區，促進對人工智能如(rú)何造成不利健康結果的(de)起源的(de)理(lǐ)解，并改善工人安全和(hé)健康風險管理(lǐ)在日益有人居住的(de)世界中的(de)實際應用。

作者：Jay Vietas，博士，CIH，CSP