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人工智慧如何幫助保護你的員工？ 在本指南中，我們涵蓋了工作場所安全的各個方面，並提供了關於健康和安全經理，如何依靠人工智慧和電腦視覺，來確保每個工人都能安全操作的見解。
工作場所人工智慧安全的完整指南
人工智慧如何幫助保護你的員工？ 在本指南中，我們涵蓋了工作場所安全的各個方面，並提供了關於健康和安全經理，如何依靠人工智慧和電腦視覺，來確保每個工人都能安全操作的見解。
工作場所安全管理中的人工智慧
在技術正在重塑工作場所輪廓的時代，人工智慧（AI）成為加強安全措施的關鍵盟友。 本綜合指南深入探討了，人工智慧在保護勞動力方面發揮的變革性作用。
從利用複雜的演算法到佈署電腦視覺，我們探索人工智慧的多方面應用，使健康和安全經理能夠營造安全高效的工作環境。
人工智慧驅動的安全工具專注於預防，正在徹底改變透過危害的追蹤和危害報告流程辨識，和減輕潛在危害的方式。 他們確保安全不僅僅是一項政策，而是工作場所文化的基石。
我們將涵蓋的內容
對於希望利用尖端技術的力量，來保護其最寶貴的資產 —— 員工的企業來說，本指南是一個重要的資源。
無論你是經驗豐富的 EHS 專業人士，還是該領域的新手，我們的見解都將為你提供知識，以有效地將人工智慧整合到你的安全策略中，為更安全、更具創新性，和更具彈性的工作場所鋪平道路。
第1節：人工智慧安全簡介
工作場所安全是現代企業的基本考慮因素，特別是在建築業或製造業等，以危險任務而聞名的行業。 根據美國勞工統計局的資料，2022 年美國工作死亡人數為 5486 人。
這比前一年下降了 10%，理事會將其主要歸因於，全球疫情造成的經濟混亂。 最容易預防的工作傷害發生在建築行業，這進一步概述了在工作場所制訂安全措施的重要性。
跨行業的常見工作場所危害
根據行業和工作性質，可能存在數百種危害，這些危害構成不同程度的風險，包括：
- 有害化學品
- 物理危害，如墜落的物體
- 人體工程學危害
- 有害氣體
- 尖銳的物體
- 險些失手
你可以想像，這是一個部分列表。 為了提高行為安全性，許多公司現在正利用人工智慧來發揮優勢。
人工智慧危害檢測，和員工安全監控工具
人工智慧安全的普及，主要是由深度學習演算法的顯著進步推動的，這些演算法現在能夠透過簡單地處理大量資料來「學習」。
以前，公司必須僱用安全官員，以確保現場工人認真對待安全標準。 這些安全官員將監控 PPE（個人防護裝備）的使用，並提醒員工注意環境中的不同危險。
然而，人為錯誤是一種真正的可能性。 組織需要幫助僱用安全人員，仔細監控更大區域（如建築工地）的數百名工人。 這就是人工智慧安全的用處。 像 PPE 檢測這樣的人工智慧安全工具，能夠更快地處理資訊。
第2節：人工智慧安全 —— 技術概述
人工智慧，就其基本形式而言，是任何可以模仿人類大腦工作的演算法或機器。 它使用演算法和流程，在機器中模擬人類智慧。
然而，這可以被認為是一個抽象的定義。 實際上，人工智慧被認為是機器執行簡單認知功能的能力：學習。 人工智慧機器可以提供大量資料，透過處理資料，它們可以學會識別模式。
人工智慧如何透過深度學習和機器學習演算法進行學習
人工智慧安全工具使用深度學習（機器學習的子集）來分析數十萬張圖片。 他們透過將影像分解成數百萬畫素，然後分析每個畫素之間的細微差異，來做到這一點。
隨著時間的發展，他們可以檢測各種物體。 例如，人工智慧驅動的工作場所安全軟體可以「訓練」在建築工地檢測安全帽，透過監測危險條件和提醒潛在的安全風險，來確保工人的安全。
人工智慧安全工具：安全帽檢測和即時影像分析
人工智慧安全工具可以連線到公司現有的閉路電視網路，從而提供即時監控。 人工智慧安全工具依靠電腦視覺和影像內容分析，來即時檢測個人防護裝備的使用情況。
然後，他們可以向員工或部門，傳送有關安全協議的警報，包括通知甚至簡訊。 雖然這一切在幾秒鐘內就發生了，但有一個複雜的技術網路使它發生。
人工智慧系統的安全合規性的公平性和偏見
人工智慧系統中的公平性，是指消除用於培訓和建構系統的資料中的偏見。 缺乏公平的制度，可能會對邊緣化社群產生有害影響，如性別、種族和社會經濟地位。
在建構人工智慧模型時，開發人員必須確保他們的技術具有包容性，並且不歧視特定的人口統計學。 這項研究透過檢查人工智慧對職業安全，和健康公平的影響，來支援這些說法。
另一方面，當技術被程式設計為根據個人的背景或身體特徵，對個人做出不同的反應或行為時，就會發生偏見。 這種偏見導致了不公平的待遇，其中人工智慧系統以不同的方式評估和評估個人。EU-OSHA 的這項研究，強調了工作場所對不偏不倚的人工智慧系統的需求。
確保工作場所安全應用中的道德人工智慧發展
確保人工智慧系統旨在保護個人隱私，避免意外後果，並促進公平性非常重要。A.I.制度中的公平性，支援人的尊重和道德，同以消除歧視性行為。
此外，如果偏見和公平問題得不到解決，可能會對個人和組織造成負面影響。 這也可能導致個人需要對技術有更多的信心。
為了理解工作場所安全的完整定義，我們的詞彙表，可以為你提供全面的見解。
人工智慧安全模型的可解釋性和互操作性
可解釋性是指人工智慧模型的透明度，在 EHS（環境、健康和安全）背景下非常重要。 透過可解釋性，EHS（環境、健康和安全）團隊可以瞭解人工智慧模型背後的決策過程，評估其可靠性，並辨識潛在的偏見。
相比之下，如果人工智慧子系統的決策過程不透明，則沒有辦法確定它是如何得出結論的。 例如，如果人工智慧模型辨識出潛在的危險，EHS（環境、健康和安全）團隊需要了解模型是如何得出該結論的。
互操作性是指人工智慧模型無縫通訊和協作的能力，通常透過標準化的應用程式程式設計介面（API）。
從工作場所安全的角度來看，在連線存取來自不同來源的資料時，人工智慧模型的互操作性非常重要。 互操作性可以建立更連貫的組織圖景，允許 EHS 團隊訪問，做出正確決策所需的所有資料。
讓我們來探索一些在人工智慧安全中發揮重要作用的關鍵技術。
- 電腦視覺
電腦視覺涉及使用人工智慧使系統，和電腦能夠從數位圖像和影像中，提取關鍵資訊，就像人類看到一樣。
使用電腦視覺的機器，可以訓練在攝影機的幫助下檢測物體。 一旦資料來源連線，系統可以透過檢查不同的影像來「學習」。
他們依靠複雜的技術，包括卷積神經網路，這些技術允許機器分析影像。 在系統開始執行卷積之前，每個畫素都會被標記和標記，以確定其預測是否準確。
一開始，準確性通常很低，因為該系統只能辨識簡單的形狀和突出的輪廓。 然而，隨著它繼續評估新影像，它開始越來越準確，直到它能夠以極高的精度辨識物體。
- 卷積神經網路
卷積神經網路是一種用於深度學習的演算法。 它獲取影像，為內部物件分配特定的偏置，然後學習區分不同的輸入影像。
這個名字源於神經元在大腦中連線的方式，因為卷積神經網路的結構遵循類似的結構。
卷積神經網路透過應用不同的濾鏡，來捕獲影像的時間和空間依賴性，允許它們辨識人眼可能不明顯的事物。
隨著時間的發展，卷積神經網路變得比人眼更快、更準確，因為它們可以部署在更大的區域，並且可以同時專注於許多物體。
- 影像內容分析
傳統 CCTV 攝影機拍攝的影像，可以透過安全影像分析進行處理。 在 VCA（Video Content Analysis） 的幫助下，公司可以實施特定的安全規則，例如辨識是否有人進入限制區域。
影像中的物體，可以透過影像內容分析來檢測和追蹤，因為它可以即時辨識空間和時間事件。VCA 還可用於人臉辨識和物件發現、分類和分割。影像內容分析使公司能夠收集有關工作流程的關鍵分析資訊，並可以幫助安全人員辨識他們以前沒有關注的模式。
第3節：使用人工智慧提高工作場所安全的 6 個好處
許多公司已經在使用人工智慧安全工具，來使工作場所更安全，減輕安全人員的負擔，同時遵守法規。
要了解如何說服高階管理層相信，人工智慧安全軟體的好處，請閱讀我們的白皮書。
以下是人工智慧安全工具提供的眾多好處中的 6 個。
- 事故預防的自動化和預測分析
可以說，在工作場所使用人工智慧工具的最重要好處是自動化。 這不僅意味著自動化構成更重大傷害威脅的危險任務，還意味著重複性任務。
例如，人工智慧安全工具可以監控所有工人，並確保他們佩戴防護裝置，為更安全的工作環境做出貢獻。 人工智慧安全工具還可以透過觀察行為，和在有人在規定範圍內接近時，傳送警報來防止人們走進禁區。
- 透過人工智慧驅動的員工安全監控，來減少人為錯誤
隨著越來越多的資訊被輸入系統，人工智慧安全技術變得更加準確和創新。 人類可能會錯過一個小細節，但人工智慧安全系統不容易發生人為錯誤。
這意味著，隨著時間的流逝，你的工作場所只會變得更加安全，系統會繼續處理和分析新資料。
- 改進裝置控制和安全法規合規性
安全人員可以定義在使用危險機械之前，採取適當步驟的具體規則。 裝置控制可以確保只有經過培訓的員工，才能使用專用機器。
更重要的是，它們可以根據特定的規則進行配置，例如，如果有合格的個人在場進行監督。 這最終有助於改善安全結果，並防止任何意外事故。
- 即時監控的預測性見解
人工智慧在工作場所安全中的作用是變革性的。 它提供了預測性見解和即時監控，以防止事故發生。 人工智慧驅動的培訓工具，還可以適應使用者的學習風格，增強安全協議的合規性。
- 即時危險檢測和工作場所安全洞察
僱主有責任確保，他們定期培訓和教育員工，使用適當安全裝置的重要性。 然而，如果不執行這些標準，員工可能會不認真對待它。
這就是用於可穿戴感測器等，監控的工作場所安全技術發揮作用的地方，與現有系統整合，以提高合規性和安全性。
在快速變化的環境中，如建築工地，安全人員只能做這麼多。 他們無法在不造成干擾的情況下，監控現場的每位員工。 這也增加了人為錯誤的風險，因為安全官員可能會錯過關鍵細節。 對於人工智慧系統來說，這不是問題。
人工智慧如何增強即時員工監控
人工智慧安全系統與現有的閉路電視網路連線。 他們可以即時處理多個資料流，並在違反規則時傳送警報。 它們可用於監控：
- 員工位置
- 個人防護裝備的使用
- 環境危害的存在
- 禁區
- 疲勞監測
- 透過人工智慧安全技術改善決策
人工智慧安全系統有助於將複雜資料分解成易於理解的見解。 他們為安全團隊提供做出關鍵決策所需的資訊。 公司不需要資料科學家來理解重要資訊。
人工智慧安全系統突出了具體的變化，並允許安全經理隔離可能決定公司安全指南的趨勢。 他們對工作場所的風險情況，提供了無與倫比的洞察力，允許 EHS（環境、健康和安全）團隊根據可量化的資料做出決策，然後分析其結果。
這也允許公司進行更有效的安全審計，包括使用影像證據，來確定具體的趨勢和模式。 隨著時間的發展，這些資訊可以幫助企業確定公司的安全效能是如何演變的。
第4節：人工智慧在工作場所安全中的風險和挑戰
雖然人工智慧安全提供了許多優勢，但對公司來說，分析缺點並確保他們減輕風險也同樣重要。
這些是複雜的系統，僱主必須確保他們瞭解風險。 這裡有三個主要關注的領域。
1. 以良性意圖控制的人類
人工控制的人工智慧可以配置為特定目的，例如檢測工作場所使用個人防護裝備。 具有良性意圖的人工智慧系統，主要用於監督。
此類人工智慧系統主要用於評估安全效能，收集的資料可用於改善決策。 這些可以進一步分為：
- 不穩健（Non-Robust）：如果人工智慧系統在測試資料上執行良好，這是可能的，但與其他資料集的效能存在顯著差異。
- 侵犯隱私：人工智慧系統的設計必須確保，它們不會侵犯利益相關者的隱私問題，包括暴露任何私人或身份資訊。
- 偏見：當人工智慧系統對特定物件表現出偏見時，偏見的風險是可能的。
- 無法解釋：該演算法應該易於解釋，並具有定義的規則來管理其效能。
2. 自主人工智慧學習和潛在的安全問題
人工智慧安全工具是智慧和自主的，隨著更多資料輸入系統而進行學習。 通常很難確定此類系統在實踐中將如何反應處理，特別是當主管不在時。
在某些情況下，中斷代理可能會影響系統檢測物體的能力。 預測系統在動態環境中的反應，通常需要更多的工作。系統也有被駭客入侵和篡改的風險，影響其執行任務的能力。
3. 減輕工作場所環境中惡意人工智慧意圖的風險
人工智慧可以用於惡意目的，因此公司必須採取適當的措施，來確保資料安全和保障。 必須制訂政策，以確保收集的資料不被濫用。
惡意意圖，如大規模監控，會帶來風險，因為它可能會以多種方式被濫用。 制訂具體的治理政策，並讓公司採取措施，來防止這種情況非常重要。
管理和減輕工作場所人工智慧相關風險的 5 個技巧
組織需要採取不同的措施來管理和減輕與工作場所人工智慧系統相關的風險。 以下是一些關鍵風險以及如何減輕風險的提示：
1. 網路安全風險
網路安全，是工作場所與人工智慧相關的最重要風險之一。 隨著人工智慧技術越來越普遍，網路攻擊者越來越多地，將其作為訪問敏感資料的潛在切入點。
為了儘量減少網路攻擊的風險，必須與 IT 團隊合作，實施強有力的安全措施。 這包括監控對資料的訪問、實施多因素身份驗證和加密敏感資訊。
2. 道德風險
人工智慧也會在工作場所造成道德風險。 例如，人工智慧工具可能被設計用於做出影響員工的決策，如績效評估或招聘決策。
作為一名 EHS 專業人士，確保人工智慧工具，以公平和公正的方式設計和使用非常重要。 這可能涉及對演算法進行定期審查，並進行必要的修改，以及為工作場所道德使用人工智慧制訂指南。
3. 健康與安全風險
某些類型的人工智慧，如協作機器人（協作機器人），有可能改善工作場所的健康和安全。 然而，它們也會給員工帶來新的風險，如機械危害、人體工程學問題和接觸危險材料。
在將人工智慧引入工作場所之前，進行風險評估非常重要，以確定潛在危害，並制訂適當的控制措施，來減輕這些危害。
4. 隱私風險
人工智慧技術通常需要連線存取大量資料，這可能會造成隱私風險。 員工可能會對人工智慧工具，因收集和分析他們的個人資訊感到不舒服。
為了解決這些問題，必須為資料的收集、儲存和使用制訂明確的政策。 這包括獲得員工同意和實施強有力的資料安全措施，以降低資料洩露的風險。
5. 培訓和意識風險
最後，工作場所的人工智慧需要高水準的知識和技能，才能有效執行。 如果沒有適當的培訓，員工可能不知道如何安全有效地使用人工智慧工具，並可能無意中將風險引入工作場所。
必須提供持續的培訓和意識計劃，以確保員工具備有效使用人工智慧工具的必要技能。
第5節：如何將人工智慧整合到工作場所以提高安全性
公司有多種選擇將人工智慧整合到工作場所。 例如，他們可以考慮物聯網（物聯網），它佈署微感測器來監控機器、生產線和員工。
然而，這需要大量的前期投資，並可能導致工作環境中斷。 在某些情況下，在充分佈署這些感測器之前，工作場所可能必須進行調整，以確保遵守職業安全與健康管理局（OSHA）的指導方針，以獲得更安全的工作場所。
將人工智慧與現有的 CCTV 整合，以監控和合規
將人工智慧整合到工作場所安全中的最佳方法，是將人工智慧安全解決方案與你現有的 CCTV 基礎設施連線起來。 影像處理盒可以連線到傳送，允許簡單的即插即用使用。
這確保了本地的安全處理，允許公司採取必要措施，來確保資料的安全和保障。 一旦整合，公司就可以定義具體的安全規則來開始監控。
第6節：人工智慧在工作場所的道德考慮和影響
人工智慧融入工作場所技術需要仔細的道德考慮。 安全和保全方面的人工智慧超越了合規性，還維護了組織的信任和誠信。
道德人工智慧應用程式涵蓋了偏見、隱私、透明度、工作轉移，和再技能等關鍵問題。 應對這些挑戰對於負責任地利用人工智慧的好處，和促進公平和安全的工作場所非常重要。
偏見和歧視
圍繞人工智慧的重大道德問題之一是潛在的偏見和歧視。 人工智慧系統只是像它們所訓練的資料一樣不偏不倚，如果該資料有偏差，人工智慧系統也會有偏差。
例如，如果人工智慧系統用於篩選求職者，並根據對某些群體（例如婦女、少數民族等）有偏見的資料進行培訓，那麼這種偏見將反映在系統的決策中。
確保工作場所使用的任何人工智慧系統，都接受公正資料的培訓，並定期審查，以辨識和解決潛在風險，這一點非常重要。
資料隱私和安全
圍繞工作場所人工智慧的另一個主要道德問題是隱私和安全。 人工智慧系統經常收集和分析大量資料。 如果這些資料落入壞人之手，它可能會被用來傷害個人或整個公司。
非常重要的是，確保工作場所使用的任何人工智慧系統，在設計時都考慮到了資料隱私和安全，並採取適當措施來保護敏感資料。透明度和可解釋性
隨著人工智慧系統變得越來越複雜和複雜，它們可能難以理解和解釋。 這種缺乏透明度可能會使人工智慧系統，難以對其決定負責，從道德角度來看，這可能是有問題的。
為了解決這個問題，必須努力提高人工智慧系統的透明度和可解釋性，以便使用者能夠理解系統，如何做出決策以及如何解釋其結果，從而減輕與職業危害相關的健康風險。
人工智慧時代的工作流離失所和再技能
圍繞工作場所人工智慧的另一個道德問題是工作轉移的可能性。 隨著人工智慧系統自動化更多工，一些工作可能會過時，使工人失業。
為了解決這個問題，重要的是要考慮工作再技能和其他措施，以幫助工人隨著工作性質的變化過渡到新角色，促進工作場所的福祉並實現人機協作。
公平和問責制
最後，確保工作場所使用的任何人工智慧系統，在設計時都考慮到公平和問責制非常重要。 這意味著確保系統透明且可解釋，並在系統出錯或行為不公平時制訂適當的追索機制。
透過確保人工智慧系統以負責任、道德的方式設計和實施，公司可以確保最大限度地利用這些技術的好處，同時最大限度地減少潛在危害。
與工作場所人工智慧相關的監管和合規問題
在工作場所部署人工智慧涉及資料管理和分析能力。 建議各組織對其設施中，佈署人工智慧的監管合規性進行內部評估，以避免與合規相關的風險。
例如，歐盟通用資料保護條例（GDPR）和當地隱私法要求僱主保護員工的個人資料，不被披露給未經授權的實體。
人工智慧程式設計和相關程式，必須滿足員工資料的安全和隱私要求。
除此之外，美國 平等就業機會委員會（EEOC）的指導方針建議，在使用決策演算法進行招聘、選拔和績效評估時，從人力資源角度進行警惕審查。
人工智慧佈署中的資料隱私和安全
人工智慧演算法在決策過程中，使用員工的個人資料和行為模式。
根據 GDPR，個人有「被遺忘的權利」，這意味著他們可以要求從所有涉及其資料的資料庫/程式中刪除其資料，這也適用於人工智慧。
因此，在將人工智慧納入工作場所的同時，應該解決資料隱私問題。 僱主在組織中實施人工智慧時應非常謹慎，並進行必要的隱私評估，以確保人工智慧系統符合所有相關的資料隱私法規。
解決人工智慧導致的潛在工作流離失所問題
人工智慧構成了我們周圍許多技術創新的核心，如聊天機器人、自動駕駛汽車和金融交易中使用的演算法。 這些系統提高了生產力，降低了各個行業的成本。
然而，這也意味著人工智慧系統可以自動化人類以前執行的許多重複性和常規任務。 這對工作流離失產生了重大影響，特別是在這些任務盛行的地區。
雖然我們需要承認人工智慧造成的潛在工作轉移，但必須注意的是，影響將取決於我們選擇如何實施人工智慧技術。
促進負責任的人工智慧實施
組織需要負責任地實施人工智慧系統，始終考慮採用人工智慧系統對道德和社會的影響。 這意味著公司必須注意對其員工的潛在後果，並積極主動地尋找重新培訓這些員工在其他領域工作的方法。
這也意味著決策者必須制定法規，以促進負責任的人工智慧實施。
勞動力培訓
隨著自動化和人工智慧技術變得越來越普遍，組織必須對員工進行新技術和新興技術的培訓，以便與他們一起工作。 對具有設計、維護、解釋和改進人工智慧系統技能的工人的需求正在迅速成長。
因此，組織應該為其員工提供充足的機會，讓他們學習和發展符合他們未來需求的新技能。
與此同時，政府還必須建立教育和培訓計劃，使人們能夠適當地重新技能和提高技能。
工作提升
雖然人工智慧的興起確實帶來了工作轉移的潛力，但它也帶來了工作提升的機會。
人工智慧可以自動化平凡的任務，讓工人專注於更具批判性、創造力和增值的工作。
這意味著我們必須將重點，從工作轉移轉移到工作提升上 —— 人工智慧和自動化可以補充人類勞動力，使工作效率更高。
將人類監督和決策納入人工智慧系統
人工監督在人工智慧工作場所安全系統中，非常重要的主要原因之一是潛在的偏見。 許多人工智慧演算法，是在包含偏好或不完整資訊的資料集中訓練的，導致這些偏見永久化的決策，影響工作場所的生產力和安全。
例如，與白人男性相比，臉部辨識軟體在辨識有色人種和女性方面的準確性要低。 人類監督可以透過提供回饋和監控演算法的效能，來幫助辨識和糾正這些偏見，確保工作場所的人工智慧應用程式更安全。
人工智慧系統通常需要重新校準，以確保準確性和透明度，這就是為什麼人工監督非常重要。 如果檢測到固有的偏見或人工智慧系統，沒有按預期工作，人類監督可以證明在初始階段，辨識和解決問題非常重要。
解決安全問題並防止對人工智慧系統的敵對攻擊
在工作場所使用人工智慧涉及設計系統，使用複雜的演算法和大量資料做出決策。 人工智慧最大的挑戰之一是潛在的偏見，這可能導致決策錯誤，從而增加潛在風險。
演算法可能會被對手操縱或攻擊，以利用這些偏見，導致不準確的決定，甚至更糟的是，惡意結果。
為了解決這一問題，必須實施嚴格的機器學習過程，該過程使用人工智慧風險管理來考慮潛在的攻擊載體，包括資料中毒、模型反轉或規避攻擊。
在人工智慧系統中實施強有力的安全措施
你可以使用對抗性加強性工具，如 TensorFlow，它有助於檢測和減輕這些攻擊，並加強機器學習模型的安全性。
另一種防止對抗性攻擊的方法，是使用多重身份驗證（MFA）方法。 這些方法需要多種形式的辨識，如密碼和指紋驗證，才能連線系統。 這使得攻擊者很難連線存取關鍵資料，即使他們可以猜出密碼。
為了進一步加強系統，必須仔細選擇 MFA 中，使用的生物辨識資訊，以防止對手重建身份驗證資料庫或偽造影像複製。
透過定期評估來加強人工智慧系統的安全性
組織應該對其人工智慧系統，進行定期的安全評估和網路演習，以辨識可能的弱點。 這些評估應包括滲透測試和審查軟體程式碼、網路基礎設施和資料儲存。
這些評估的結果應用於改進系統配置，並解決漏洞或潛在攻擊領域。
如果組織能夠在攻擊發生之前，辨識並解決這些風險，他們將更好地預防或減輕造成的損害。
解決人工智慧在工作場所的社會和經濟影響
人工智慧正在改變許多以前，嚴重依賴人類勞動力的行業，如製造業、物流和運輸業。
雖然這種轉變可能會導致失業，但它也為在其他領域創造新就業機會提供了機會，同時支援工作場所的福祉和生產力。 效率的提高也可以提高品質，從而帶來更好的產品和服務。
人工智慧的經濟影響是巨大的，有可能提高生產力、成長和就業率。 然而，不同行業和地理區域的影響可能差異很大，導致勞動力市場的兩極分化。
必須考慮如何在工作場所，使用人工智慧的更廣泛的社會和經濟影響，以確保利益在社會中公平分享。
公司需要確保他們解決員工可能遇到的任何問題，並強調人工智慧安全解決方案提供的好處。
第7節：選擇最佳人工智慧安全解決方案
Protex AI 是一個工作場所安全解決方案，它利用人工智慧的力量，來幫助安全專業人員做出有效的安全決策。 它與所有現代攝影機系統無縫連線。 它可以根據你的要求進行客製化，讓你定義工作場所風險。
它的即插即用性質，意味著它可以有效地與 CCTV 網路合作，無論大小。Protex AI 透過為 EHS 團隊提供有關安全效能的基本見解，來增強他們的能力。
安全事件或違反規則的行為被記錄、標記並儲存，供團隊審查，為他們提供關於有助於更安全環境的安全協議效能的循證見解。 它自動生成安全報告，並可以自動標記利益相關者或特定團隊成員。
故事板功能允許 EHS 團隊建立自動電子郵件工作流程，新增文件，甚至記錄評論以集思廣益，並實施糾正措施。
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