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「環安衛（ESH, Environment, Safety and Health）」運作是企業相對保守的領域，行之有年的各項傳統流程要進行大幅度的變革並不容易。然而，這幾年在「人工智慧（AI, Artificial Intelligence）」技術應用突飛猛進之下，數位科技已經在ESH領域改變許多管理方式。
AI的「深度學習（Deep Learning）」能力可以藉由歷史數據的分析，預測出機器設備發生故障的熱區，及早示警並採取應對措施來提升製程的安全性；在結合攝影器材、監控系統之後，AI的「影像辨識（Image Recognition）」功能可以自動找出潛在違規和危害風險，協助管理者在最短時間內將注意力集中到關鍵場域和項目。
特別是2022年底OpenAI公司推出「人工智慧聊天機器人程式ChatGPT」後，AI以更淺顯易懂的形式、更低的使用門檻，擴大普及到許多產業的專業工作者。以往需要耗費多時去找答案的問題，彈指之間就能獲得驚人的有價值資訊，徹底顛覆了一般人的想像。
「如何在既有的AI聊天機器人基礎上，讓它更務實、具體的協助解決特定產業的特定問題？」是未來AI能否持續成功的關鍵。筆者以ESH實務應用為例，分享兩點拙見如下。
一、結合專家智慧：給AI聊天機器人一個平庸的問題，肯定只會得到平庸的答案。同樣的道理，如果只是平鋪直述的要求AI找出工廠運作的風險、提供建議行動方案，使用者可能會對AI的效果大失所望。由於專家有專業的知識架構，便可以引導（教導）AI機器人用正確、有價值的框架來彙整資訊。除此之外，經由一連串的追問（問題背後的問題），也能夠挖掘出具有建設性的洞見。
二、連結源頭資料：環安衛領域的源頭資料即是廠區運作的各種線索，包括機器設備、化學品原料、關鍵零組件、操作人員等相關資訊，當這些數據與AI工具串聯在一起時，AI才得以給出更貼近實務的資訊，諸如風險判斷評估、控制計畫的產出等。
AI技術已經在各行各業展現出龐大潛力，未來AI能否有效結合專家智慧，並且充分利用源頭資料來解決問題，將是它能否從A走向A+的關鍵。
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