人工智能(néng)在未來職業健康的作(zuò)用(yòng)

正如之前的NIOSH科(kē)學(xué)博客所讨論的，人工智能(néng)（AI）正在改變社會的幾乎所有方面。無論是使用(yòng)應用(yòng)程序來确定最佳駕駛路線(xiàn)，從Netflix那裏獲得觀看内容的建議，還是使用(yòng)人臉檢測登錄個人智能(néng)手機，人工智能(néng)的使用(yòng)已經是現代生活的重要組成部分(fēn)。

人工智能(néng)特定于工作(zuò)場所、工作(zuò)和勞動力，正在推動生産力的提高，并可(kě)能(néng)對未來的工作(zuò)産生重大影響。無論是使用(yòng)自然語言處理(lǐ)從大量報告中提取有價值的信息，使用(yòng)模型預測供應需求，還是使用(yòng)計算機視覺識别輸出或産品，這些工具正在迅速成為(wèi)當今商業競争優勢的基本要素。

盡管在人工智能(néng)的使用(yòng)及其對勞動力的影響方面存在研究差距，但人工智能(néng)既有望改善工人的安(ān)全和健康，也有可(kě)能(néng)以傳統和非傳統方式将工人置于危險之中。職業安(ān)全和健康（OSH）專業人員和從業者通常專注于工作(zuò)場所的特定物(wù)理(lǐ)、化學(xué)和生物(wù)危害，應該意識到人工智能(néng)可(kě)能(néng)對勞動力産生的影響。

在工人安(ān)全和健康方面

人工智能(néng)提供了利用(yòng)工作(zuò)環境中傳感器進步的能(néng)力。這些傳感器生成的大型數據集可(kě)用(yòng)于改進暴露估計，并可(kě)能(néng)預測工作(zuò)場所的不良事件。計算機可(kě)以接受培訓，以學(xué)習圖像或視頻中的模式，從而實現一種被稱為(wèi)計算機視覺的人工智能(néng)形式。計算機視覺已被證明可(kě)用(yòng)于監測安(ān)全合規性，跟蹤特定領域的工人，并檢查特定工作(zuò)場所的安(ān)全條件。計算機視覺也可(kě)以分(fēn)層到物(wù)理(lǐ)現實上。它被稱為(wèi)增強現實，可(kě)以向工人和職業安(ān)全和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(zuò)場所危害的影響[。計算機也可(kě)以接受處理(lǐ)和分(fēn)析人類語言的培訓，也稱為(wèi)自然語言處理(lǐ)；這種工具提供了有關采礦業死亡數據的寶貴信息，并通過審查職業安(ān)全和健康和相關專業人員的安(ān)全報告，提供更多(duō)機會。

除了人工智能(néng)的好處外，還對在工作(zuò)場所使用(yòng)這項技(jì )術也存在擔憂。如果使用(yòng)的數據不完整、不合适或不安(ān)全；方法不容易解釋或理(lǐ)解；或者系統在沒有人體(tǐ)代理(lǐ)監督的情況下運行，情況尤其如此。使用(yòng)可(kě)預測和可(kě)靠的系統集成這項技(jì )術，已被證明可(kě)以提高性能(néng)和接受度。反之亦然，與機動特性增強系統（MCAS）相關的故障也證明了這一點，MCAS是一種人工智能(néng)系統，旨在在特定情況下激活和協助飛行員，導緻波音737 Max飛機兩次墜毀。

為(wèi)了進一步說明，國(guó)家運輸安(ān)全委員會的一份初步報告指出，缺乏識别非正常情況所需的信息，對飛行員反應的假設有限，以及對MCAS運營的透明理(lǐ)解，導緻了這兩起事件[18]。安(ān)全委員會的建議可(kě)能(néng)适用(yòng)于大多(duō)數人工智能(néng)系統，包括開發工具和方法來驗證關于飛行員或操作(zuò)員識别和響應的假設，考慮設計和培訓以盡量減少對安(ān)全影響的可(kě)能(néng)性，以及提高故障指标的清晰度，以提高試點響應的及時性和有效性。

簡而言之，在實施技(jì )術解決方案時，需要考慮人的互動和響應。OSH專業人員和從業人員應考慮工人将如何與該工具互動；可(kě)能(néng)做出哪些鼓勵人類行動（或不作(zuò)為(wèi)）的決定；工人必須保持的職位；以及對時間表、工作(zuò)時間甚至獨自工作(zuò)的可(kě)能(néng)性的影響。應評估這些可(kě)能(néng)性，以确定它們如何影響工作(zuò)場所的化學(xué)、物(wù)理(lǐ)和生物(wù)危害暴露，如何影響勞動力的心理(lǐ)健康和福祉，以及它們是否會産生新(xīn)的或意想不到的潛在危害。

使用(yòng)人工智能(néng)的建議

為(wèi)了促進人的尊嚴，同時最大限度地降低潛在風險，各種組織制定了在社會上負責任和合乎道德(dé)地使用(yòng)人工智能(néng)的建議。這些建議可(kě)以幫助職業安(ān)全和健康專業人員和從業人員與數據科(kē)學(xué)家和計算機程序員合作(zuò)，開發适用(yòng)于勞動力的人工智能(néng)系統，這些系統是有效、可(kě)解釋的、負責的、安(ān)全和公平的。

• 有效：确保人工智能(néng)是解決問題/擔憂的正确工具。技(jì )術應該用(yòng)于提高生産力或工作(zuò)條件，而不應該随意使用(yòng)。雖然不當使用(yòng)特定人工智能(néng)系統可(kě)能(néng)不會直接造成傷害，但它最終可(kě)能(néng)會影響對其他(tā)基于人工智能(néng)系統的信任。
• 可(kě)解釋：人工智能(néng)的邏輯和決策應以簡潔和有用(yòng)的方式傳達給利益相關者。這對于減輕風險和評估意外和潛在有害後果的影響至關重要。
• 問責制：組織和個人應該對他(tā)們開發和實施的人工智能(néng)系統的結果負責。對于數據科(kē)學(xué)家和計算機程序員來說，問責制鼓勵對創建的系統及其對其他(tā)人的潛在影響有附加的理(lǐ)解。此外，如果發生意外或安(ān)全事件，适當的群體(tǐ)或個人可(kě)以從事件中學(xué)習和改進。
• 安(ān)全：人工智能(néng)系統應免受外部幹擾。雖然程序員通常熟悉網絡安(ān)全，但如果系統被黑客入侵或數據損壞，潛在的後果應該是一個重要的安(ān)全考慮因素。訪問數據和系統使用(yòng)的代碼應該知道，并基于适當的風險效益分(fēn)析。OSH專業人員和從業人員應考慮或領導這些分(fēn)析。
• 公平：人工智能(néng)系統應該意識到并适當解決潛在的歧視和偏見。使用(yòng)一部分(fēn)人口進行培訓的系統可(kě)能(néng)會有偏見，并産生對另一部分(fēn)人口不同的結果。防範這一前提的評估和測試系統可(kě)以确保更安(ān)全的結果并提高工人的接受度。

人工智能(néng)在工作(zuò)場所的可(kě)能(néng)用(yòng)途很(hěn)多(duō)，預計将成為(wèi)定義工作(zuò)未來的主要驅動力。雖然預計收益将是巨大的，但随着技(jì )術的進步，對工人健康的潛在風險将繼續演變。NIOSH将繼續研究人工智能(néng)如何能(néng)夠幫助職業安(ān)全和健康社區(qū)，促進對人工智能(néng)如何造成不利健康結果的起源的理(lǐ)解，并改善工人安(ān)全和健康風險管理(lǐ)在日益有人居住的世界中的實際應用(yòng)。

作(zuò)者：Jay Vietas，博士，CIH，CSP