萊恩·奎靈｜文 張微明｜譯

想象一下，一個由人工智能驅(qū)動的工具，它全天候工作，隨時回答安全相關(guān)的問題，甚至還能預(yù)測問題，自動發(fā)送提醒消息。這種技術(shù)繼續(xù)發(fā)展下去，在你問它問題之前，就能獲得自己想知道的信息了。在安全領(lǐng)域，這就是超級力量一般的存在。

上面這個愿景，可能比想象中更接近現(xiàn)實。人工智能驅(qū)動的個人助手已經(jīng)進(jìn)入我們的生活了，從蘋果的Siri 到亞馬遜的Alexa，再到能根據(jù)位置和購物歷史提出建議的網(wǎng)上購物軟件。用于指導(dǎo)安全的人工智能助手，也是以類似的方式工作。將人工智能應(yīng)用于安全領(lǐng)域，就得讓系統(tǒng)跟蹤數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，通過分析數(shù)據(jù)和報告來給人提供建議。這既是一種能力，也是一種挑戰(zhàn)。

下面讓我們看看如何將人工智能用于公司的安全項目；如何為人工智能提供必要數(shù)據(jù)；如何從人工智能助理那里獲得我們需要的信息。

將人工智能助手應(yīng)用于安全領(lǐng)域

當(dāng)我們談到應(yīng)用于虛擬助手的人工智能時，其實把它描述成認(rèn)知計算更恰當(dāng)。這里涉及到的是，要訓(xùn)練計算機去學(xué)習(xí)、推理、溝通和自行決定。認(rèn)知引擎是訓(xùn)練出來的，不是用代碼寫出來的，要讓它去學(xué)習(xí)如何完成傳統(tǒng)上由人完成的任務(wù)。這一點很重要，因為它意味著安全管理人員不必成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，也能從數(shù)據(jù)中獲得有意義的關(guān)鍵信息；人工智能助手會向管理人員學(xué)習(xí)，并隨著時間的推移不斷完善。

把人工智能應(yīng)用于安全管理，一般涉及三個部分：

1.自然語言處理/理解算法，安全管理人員提出要求，由人工智能助手回應(yīng)。

2.機器學(xué)習(xí)，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能掃描數(shù)據(jù)識別模式。逐步進(jìn)化之后，這些技術(shù)再被內(nèi)置到商業(yè)應(yīng)用中以擴展功能。

3.視覺組件，如閉路電視，由此來觀察作業(yè)現(xiàn)場或車間工人，或者是光學(xué)字符閱讀器，將紙質(zhì)記錄轉(zhuǎn)換成可以分析的電子數(shù)據(jù)。

應(yīng)用于安全領(lǐng)域的人工智能助手，可以跟蹤閉路電視捕捉到圖像數(shù)據(jù)，例如工人按照不符合人體工程學(xué)的方式使用機器，然后讓安全管理人員主動干預(yù)。

或者，用人工智能助手掃描數(shù)據(jù)庫中1 000 份危害評估文件，系統(tǒng)識別出了10 項為“否”，這樣人們就能專注于這一小部分的異常情況，并采取補救措施。

假設(shè)你從車間走過，看到工人在升降作業(yè)平臺上。你可以給人工智能助手發(fā)消息，看看這個人是否接受過升降平臺操作培訓(xùn)。也許，人工智能的答復(fù)是，該員工已經(jīng)接受過培訓(xùn)，但證書已過期，所以安全智能助手已經(jīng)為該工人安排了培訓(xùn)。

這些只是人工智能助手在減輕風(fēng)險方面發(fā)揮強大作用的幾個例子。然而，在安全管理人員享受人工智能的好處之前，他們必須先收集數(shù)據(jù)。

收集可用的數(shù)據(jù)

所有分析項目的第一步都是整理和規(guī)范數(shù)據(jù)，將其結(jié)構(gòu)化，使其在所有記錄文件中都可以重復(fù)驗證和使用。無論數(shù)據(jù)是存儲在文件柜、電子表格、PDF 文件，還是谷歌文檔中，實際上并非全部數(shù)據(jù)都可以檢索，文件內(nèi)容也都不一樣。這些信息要整理到一個數(shù)據(jù)庫中，讓數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一致。這個過程可能要花費數(shù)萬或數(shù)十萬美元，幾個月或幾年才能完成。這也導(dǎo)致許多項目剛剛開始就停滯不前。

出于這個原因，更有效的做法是，首先使用應(yīng)用程序，以數(shù)字的方式收集新數(shù)據(jù)，如使用面向環(huán)境、健康和安全，人力資源和企業(yè)資源規(guī)劃的專用軟件。這類應(yīng)用程序會自動規(guī)范數(shù)據(jù)，并將其存儲在數(shù)據(jù)庫中，這樣就不需要在轉(zhuǎn)錄或改變歷史記錄上耗費時間和資金，同時也容易從數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵信息。

理想情況下，所有員工都會貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)?？梢杂檬謾C端軟件或網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序為員工提供一個更簡單的數(shù)據(jù)輸入方式，這些數(shù)據(jù)會自動規(guī)范并準(zhǔn)備好進(jìn)行分析。此外，二維碼等手段能讓人們通過手機識別員工，并作為電子簽名，還可以與其他信息一起存儲，以此來跟蹤數(shù)據(jù)源。

我們發(fā)現(xiàn)，短短四周內(nèi)，安全經(jīng)理和主管就能從電子數(shù)據(jù)中獲得重要信息，還能追溯以前的數(shù)據(jù)，將信息規(guī)范化。

數(shù)據(jù)經(jīng)過規(guī)范化或整理后再使用，就會產(chǎn)生很大的意義。我們甚至可以用人工智能來分析數(shù)據(jù)，獲得數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息。這些關(guān)鍵信息，反過來也可以用作商業(yè)案例，去說服公司財務(wù)部門投資人工智能。

然而，僅僅有規(guī)范化的數(shù)據(jù)，并不代表著已經(jīng)充分利用了人工智能。你收集的數(shù)據(jù)決定了人工智能分析的結(jié)果能有多大的意義。

筆者和某協(xié)會的人談過。該協(xié)會收集了四年的數(shù)據(jù)，但從中沒發(fā)現(xiàn)任何新的關(guān)鍵信息。這是因為該組織犯了兩個常見錯誤：首先，它收集的是年齡組數(shù)據(jù)，而不是個人年齡；其次，它沒有將在職員工的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。例如，它顯示6 月份發(fā)生了更多的傷害事故，但它沒有考慮到這個月在現(xiàn)場工作的人員也更多了。

一般來說，數(shù)據(jù)越多越好，因為人工智能助手的機器學(xué)習(xí)組件可以掃描數(shù)據(jù)，找到人類可能錯過的數(shù)據(jù)關(guān)系鏈。很多時候，我們無法意識到自己所不了解的東西，這時就要人工智能助手來發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)和趨勢。

訓(xùn)練人工智能助手

人工智能助手是認(rèn)知引擎，會隨著時間的推移進(jìn)行自我訓(xùn)練。然而，人工智能的作用發(fā)揮到位后，安全管理人員仍需要協(xié)助進(jìn)行這種訓(xùn)練。這類似于訓(xùn)練一個新的人類助理；唯一不同的是，你要用一套系統(tǒng)能識別的信號來溝通。

第一步是確保提出請求時，例如上個月產(chǎn)生了多少份未遂事故報告，人工智能助手可以訪問所需數(shù)據(jù)。它要查看數(shù)據(jù)才能答復(fù)，例如，回復(fù)的可能是 “上個月有54 份未遂事故報告”?；蛘?，它可能要求你澄清時間范圍，例如是“過去30天”，還是“上個月”。

一旦你有了答案，你可能會要求人工智能助手發(fā)送一封摘要性的電子郵件。這時，你就能通過人工智能助手在幾分鐘內(nèi)建立一個關(guān)于未遂事故的簡要報告。報告包含三條內(nèi)容：

1. 上個月有多少份未遂事故報告；

2.看一下過去30 天的情況；

3.用電子郵件向我發(fā)送摘要。

相比之下，一些安全管理人員可能要花費數(shù)小時、數(shù)周甚至數(shù)月的時間來收集全部信息，才能了解未遂事故報告的情況。

就目前而言，人工智能助手在內(nèi)容識別方面還有一些局限性，但最終能夠達(dá)到不用特定的表達(dá)方式溝通，人工智能助手也能明白的程度。使用熟悉的應(yīng)用程序，如短信和電子郵件系統(tǒng)，能實時獲得基于常識的關(guān)鍵信息，這也有助于減少人工智能助手學(xué)習(xí)的時間。

在不遠(yuǎn)的將來，我們還能給人工智能助手打電話，提出復(fù)雜的要求。它們不但能滿足這些要求，還能進(jìn)一步督促你決策，提高生產(chǎn)力。

總而言之，在最大限度提高勞動力安全方面，人工智能助手的潛力是巨大的。首先要在一個數(shù)字化、規(guī)范化的架構(gòu)中收集安全數(shù)據(jù)。即使現(xiàn)在你還沒準(zhǔn)備好跳進(jìn)人工智能的浪潮中，今天收集到數(shù)據(jù)也能讓你在今后很好地利用人工智能助手，獲得更多的信息。安