SK Chemical正在推动革新工作场所安全，在其位于乌山的绿色材料生产设施引入了创新的人工智能（AI）系统。这项举措是韩国化工行业的一项首创，利用生成式AI增强了安全、健康与环境（SHE）管理系统。
新引入的基于AI的风险评估系统预计将显著提高生产现场的安全管理水平。这一尖端应用利用了多年植物活动的安全法规、最佳实践和历史运营等庞大数据库。通过这些数据，AI可以向工作人员提出与特定任务相关的潜在危险。
在开展运营之前识别和减轻潜在风险的必要性强调了彻底的风险评估的重要性。新系统采用生成式AI技术提供了更复杂的方法，包括类似ChatGPT和GPT-4的模型，这些模型能够从大量数据和模式中学习，生成相关建议。
SK Chemical对安全的承诺超越了传统方法，提供了解决以往依赖书面文件和个人经验的风险评估所存在局限性的AI解决方案。通过识别以往可能未曾遇到的风险，AI系统推动了更安全和创新的管理复杂和多样制造过程。
为了不断改进，SK Chemical表达了其意图通过系统化乌山工厂的丰富数据和提升AI效用，提高不仅安全措施，还有其运营的整体效能。
植物安全中AI的重要性和好处
在植物安全中使用AI代表了从传统方法向前迈出的重要一步。在历史上，安全管理依赖于书面文件和安全部门专家的经验，他们会利用过去的经验和法规知识来识别潜在风险。然而，这种方法有其局限性，如个人偏见、人为错误的潜在可能性以及根据个体专业知识评估的风险评估质量的差异。
使用生成式AI进行风险评估
SK Chemical新系统中提到的生成式AI以其可从以往事件和安全数据中学习的能力而引人瞩目，就像类似ChatGPT和GPT-4的模型中使用的技术一样。它可以比人类操作员更快、更彻底地分析大量复杂数据集，以识别那些可能被忽视的模式和相关性。
主要优势
– 改进安全： AI系统能够识别隐藏或不明显的危险，减少事故风险。
– 一致性： 它提供一种标准化的风险评估方法，不像不同安全部门专家的判断不一致。
– 效率： AI可以比手动方法更快地评估风险，导致安全检查的周转时间更快。
主要缺点
– 依赖于质量数据： AI系统的有效性取决于输入数据的质量和广度。
– 复杂性和成本： 发展、实施和维护先进的AI系统需要大量投资和技术专长。
– 潜在的失业： 雇员可能担心由于自动化而失去工作，尽管这些系统通常会将人类角色转向更监督和战略性的任务。
主要挑战和争议
– 对AI的信任： 对AI建议的可靠性可能存在怀疑，尤其是对于那些更愿意使用传统方法的人。
– 数据隐私和安全： AI系统处理敏感数据可能会引发有关隐私和数据保护的担忧。
– 法规合规： 确保AI系统在现有安全法规框架内运作是一个挑战。
相关链接
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