每一代人都見證了新型人機協作的出現。盡管人工智能 (AI) 的第一批種子是在 20 世紀 50 年代種下的，但直到近十年，生成式 AI 的發展才導致該技術的迅猛發展。AI 已經變得如此正常化，以至於徹底改變了我們的日常生活和工作。由於其能夠處理大量數據、以前所未有的水平進行計算並邊學邊做，該技術正在拓展幾乎所有行業的可能性邊界。消防和生命安全服務也不例外，該領域的領導者對於如何使用 AI 來改善整個消防和生命安全行業的公共安全持謹慎樂觀的態度。

人工智能採用者的範圍

正如技術上的每一項創新一樣，工人在將人工智能融入其工作流程時會有不同程度的熱情和舒適度。有些人會張开雙臂擁抱它，而另一些人可能會更加保守，甚至完全反對它。這種猶豫可能源於對技術缺乏根本信任、想要堅持傳統的做事方式，甚至擔心它會取代他們的角色。然而，最後這種擔憂基本上是沒有根據的，因爲消防和生命安全服務（以及整個技術行業）是獨特的人類行業，總是需要人爲的。

在可預見的未來，人工智能不太可能取代現場技術工人的工作，也不可能將他人安全的責任交給機器。話雖如此，毫無疑問，人工智能列車已經到來，抵制這種數字化轉型的工人將缺乏與不抵制這種數字化轉型的同行相比的競爭優勢。從現在开始，將 AI 添加到現有工具帶中的員工將在招聘、協作、效率等方面具有優勢。

有前景的應用和好處

與其他行業一樣，消防和生命安全從實施 AI 中獲益良多。雖然其中一些好處與行業無關，例如提高效率和更強大的數據分析，但仍有許多特定於消防和生命安全服務的應用程序。這些應用程序從相當平凡到令人向往，但都旨在改善安全結果並增強人們的工作能力。

從基礎开始，AI 可以提高日常任務的效率並加快流程。例如，承包商可以在審查建築計劃和灑水器設計時利用 AI，以更快、更輕松地確保符合法規要求。他們還可以將其用於調度或編寫政策等管理任務，從而讓員工騰出時間從事更多實際工作。雖然這些用例並不十分令人興奮，但它們可以幫助資源匱乏的組織充分利用他們的時間、人員和預算。

此外，公共安全機構幾十年來一直在收集大量數據，但這些數據一直被孤立在部門或組織內，降低了其整體效用。人工智能將這些以前分散的數據集整合在一起，使更全面的分析成爲可能，並揭示出相關性、模式和見解。通過攝取、分類和學習比人類單獨能夠獲得的更多的信息（更不用說速度要快得多），人工智能使消防和生命安全工作人員能夠以新的方式將這些點聯系起來。

人工智能在這個領域最大的潛力是識別火災或生命安全隱患，防止它們成爲全面問題。一個典型的例子是 2023 年一個夏夜在加利福尼亞州克利夫蘭國家森林引發的一場小規模野火。這場大火始於森林深處的小規模，如果不是人工智能攝像頭在景觀上進行訓練，監測野火發展的視覺跡象，它很可能會被忽視。這些人工智能攝像頭會隨着時間的推移學會區分良性視覺幹擾和真實威脅，並且可以全天候掃描，消除人工監測和警報方面的差距。

從現在的某種程度上來說，以及在未來，人工智能將幫助工人設計更安全的建築模型，並預測未來可能發生的情況。例如，人工智能可以預測火災可能發生的地點、火災的嚴重程度以及需要採取哪些措施來預防或應對這些事件。即將出現的其他人工智能應用有望通過幫助消防員及時逃離燃燒的建築物或監測他們的生命體徵以發現危險跡象來提高消防員的安全性。

最後，人工智能、虛擬現實和增強現實等技術將用於开發和提供培訓和認證計劃。隨着行業工具的發展，這些課程的實際內容也將越來越關注人工智能。畢竟，目標是讓工人能夠駕馭現實世界的場景，因此隨着人工智能在現場的使用越來越頻繁，這將反映在學習模型中。最後，工人可以將人工智能視爲“袖珍助手”，在現場將信息帶到他們的指尖或協助他們隨時做出決策。然而，教育工作者或僱主需要先教授領域知識，然後再展示人工智能如何使任務變得更容易或更快。人工智能應該增強工人的知識和技能，而不是被當作拐杖。

正如人類在安全方面發揮着作用一樣，結構化學習將繼續在培訓中發揮作用。人工智能將帶來更有針對性和超個性化的結構化和即時學習，幫助專業人士提高績效。

負責任地使用人工智能的最佳實踐

盡管人工智能在這個領域似乎潛力無限，但我們需要謹慎行事，不要忽視風險。負責任地使用人工智能是一項集體責任，始終讓真人驗證其輸出並進行最終評估。即使是最先進的模型也容易出現“人工智能幻覺”或出錯，尤其是當它們在不完整或有缺陷的數據集上進行訓練時。在訓練人工智能時，專業人員必須接受培訓以發現其邏輯中的錯誤，而不是自滿地將人工智能的建議和報告視爲正確的。

設置正確的護欄將有助於將人工智能作爲指南，而不是經驗真理的來源。從這個角度來看，人工智能將成爲未來消防和生命安全領域一股積極的變革力量。

作者：Bartholomew Jae

標題：人工智能在消防和生命安全領域的應用

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