人工智能能够识别项目责任风险吗?

国际新闻10个月前发布 inews
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人工智能能够识别项目责任风险吗?
(Image: Maksim Shmeljov via Dreamstime.com)

Zainab Anwar和Olivia Jenkins考虑了多种人工智能驱动技术在建筑项目中的潜在价值

自从政府宣布计划在2030年前实现人工智能驱动的经济,使英国成为“人工智能超级大国”以来,这项技术在建筑行业的重要性变得越来越难以忽视

然而,该行业并不以接受数字化数据处理模型而闻名,供应链在使用项目文件和管理工具(如建筑信息建模(BIM))方面仍然进展缓慢

BIM具有一些人工智能驱动的功能,已经存在了几十年,但在修改标准格式合同时,各方通常会将其删除。在这种背景下,该行业将基于人工智能的技术纳入其中的相对静态的方法并不令人惊讶

分析解决方案

与项目相关的延误是供应链纠纷最常见的原因之一。针对早期识别和延迟原因的技术可能会改变这一点。有一些人工智能分析产品旨在持续监控历史项目数据集,以使预测风险的准确性能够随着项目的进展和数据变得更加丰富而得到改进

预测风险的准确性将在很大程度上取决于供应链和负责管理项目合同条款的人添加的数据的广度,因为预测性人工智能技术依赖于输入的项目数据来识别未来的风险领域。因此,这种形式的技术将不可避免地成为基于人类的决策和错误的已知偏见的受害者,其有用性受到供应链“接受”程度的限制

  • 所以聊天机器人,和我谈谈建筑…
  • 合同文件摘要

在项目开始时,合同要求整个供应链提供准确的项目数据,并对不合规行为产生特定后果,这可以鼓励“接受”并提高数据集的可靠性,人工智能驱动的分析解决方案从项目开始就以数据集为基础进行风险预测

然而,目前很难看到这种形式的人工智能驱动技术如何实现可靠识别或分配项目相关风险责任所需的独立性或准确性。这可能成为许多建筑组织投资的绊脚石

AI大语言模型

大型语言模型(LLM)的实际应用以前已经在CM中介绍过。

LLM原则上可以部署在建设项目中,以促进许多成本和耗时的活动,包括:

  • 维护“竣工”项目数据;以及
  • 制作与付款申请和终止相关的通知
  • the production of notices relevant to payment applications and termination.

然而,目前影响人工智能驱动的分析解决方案的有用性和准确性的局限性在LLM中也可以观察到,因为LLM类似地依赖于个人来提供数据集和审查所产生的任何东西的准确性

人工智能驱动的智能合约和BIM:一种技术协作方法

如果使用得当,BIM将(除其他外)为建筑的设计和施工提供准确的数字记录

智能合约功能具有一些人工智能功能,但源自区块链技术,允许使用编码自动生成完全执行的合同(或包括随后编码的定制条款)

然而,智能合约一旦编码就很难更改。当与人工智能驱动的技术相结合,处理和学习不断发展的项目数据时,人工智能促进的智能合同功能和BIM可以共同用于监控合同条款、不合规领域以及任何必要或商定的合同条款变更(如与设计或合同完成相关的变更)

在人类互动的帮助下,将人工智能驱动的技术纳入建筑项目可以更早地识别和分配项目相关风险的责任

也就是说,在建筑行业,基于人工智能的技术不太可能取代合同条款独立管理者的角色。然而,这种技术的引入可以用来赞扬这种作用的有效性,当供应链冲突出现时,这种作用往往会受到挑战

在引入更为繁重的建筑安全法后,建筑组织可能比以往任何时候都更愿意引入改进的方法来管理项目交付并降低责任风险

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