Dobici:
- Sposobnost provođenja pravila o privatnosti radi zaštite prava na minerale, podataka specifičnih za lokaciju i osjetljivosti zajednice
- Sposobnost transformacije halucinacija, neizvjesnosti i ograničenja odgovornosti u operativne kontrole
- Sposobnost održavanja upotrebe umjetne inteligencije u geološkom inženjerstvu s end-to-end verifikacijom i disciplinom upravljanja
Posljednja jedinica ovog modula objedinjuje sve prethodne jedinice pod jednim krovom: upravljanje korištenjem umjetne inteligencije u geološkom inženjerstvu na održiv, siguran i etički način. Sama tehnička vještina nije dovoljna; Inženjer geologije također štiti komercijalno osjetljive podatke, uzima u obzir osjetljivost zajednice i okoliša, pretvara halucinacije i neizvjesnost u operativne kontrole i preuzima konačnu odgovornost. Ova jedinica pretvara neuredna pravila u djelotvornu disciplinu: što ne dijelimo, u koje rezultate vjerujemo i kako, što radimo kada dođe do pogrešaka i kako sve to učiniti trajnom navikom.
Geologija je profesija čije se odluke dotiču milja pod zemljom, milijuna dolara ulaganja, a ponekad i sigurnosti cijelih zajednica. Zato etika ovdje nije apstraktni ideal, već konkretna pravila ugrađena u svakodnevni tijek rada. Kada završite ovu jedinicu, moći ćete uklopiti svaku tehniku koju ste naučili tijekom modula u okvir upravljanja i koristiti umjetnu inteligenciju kao kontrolirani množitelj sile, a ne kao izvor rizika.
Privatnost podataka i osjetljivost prava na minerale
Geološki podaci često su iznimno osjetljivi. Koordinate bušenja, vrijednosti sadržaja, podaci o rezervama i ciljevi istraživanja poslovne su tajne i općenito pripadaju vlasniku prava na minerale (tvrtci korisniku licence ili državi). Unos ovih podataka u nekontroliranu vanjsku uslugu umjetne inteligencije predstavlja tri ozbiljna rizika: konkurentski rizik (konkurent bi mogao ući u trag otkriću), pravni rizik (povreda privatnosti i vlasništva nad podacima) i rizik zajednice (rano curenje otkrića moglo bi dovesti do špekulacija i sukoba).
Pravi pristup je slojevit. Prvo, anonimiziranje osjetljivih podataka: zamjena stvarnih koordinata reprezentativnim vrijednostima, stvarnog naziva polja s "Poljem-A", stvarnih ocjena skaliranim/reprezentativnim vrijednostima. Drugo, kad god je to moguće, koristite alate koje je odobrila institucija (interna ili ugovorom zaštićena okruženja u kojima podaci ne cure). Treće, načelo najmanjeg broja podataka: dijeljenje najmanje količine podataka dovoljne za zadatak, a ne cijele baze podataka. Brzina izlaza nikada ne dolazi ispred povjerljivosti podataka.
Pažnja: Stavljanje napomene "Ovi podaci su povjerljivi" ne štiti podatke. Pisanje da je povjerljivo i dijeljenje takvog kakav jest nosi isti rizik kao i ne pisanje uopće. Privatnost se postiže anonimiziranjem podataka i korištenjem kontroliranih sredstava; ne izjavom namjere.
Pretvaranje halucinacija i neizvjesnosti u operativnu kontrolu
Tijekom modula vidjeli smo halucinacije (model koji proizvodi nepostojeće informacije kao da su stvarne) i neizvjesnost iznova i iznova. U ovoj jedinici pretvaramo ih iz apstraktnih upozorenja u konkretne kontrole. Tri operativne kontrole dolaze u igru za svaki AI izlaz:
Ograničenje resursa. Nametnuti modelu pravilo "samo na temelju podataka koje vam dam, ne izmišljajte" i označiti izvor svake tvrdnje. Ovo ne prekida halucinaciju, već je čini vidljivom.
Prisilnost neizvjesnosti. Traženje razine pouzdanosti ili raspona umjesto procjene u jednoj točki. Razlika "visoka pouzdanost / srednja / spekulativna" sprječava model da se ponaša kao da je točan.
Neovisna provjera. Tri sidra koja postavljamo kroz modul - red veličine, geološka vjerodostojnost, terenski dokazi - primjenjuju se na svaki izlaz. Standardni izračun i odobrenje inženjera također se dodaju sigurnosno kritičnim izlazima.
Ove tri kontrole ne uklanjaju halucinacije i neizvjesnost; čini ih upravljivima, vidljivima i provjerljivima. Ovo je razlika: nekontrolirani rizik je opasan, vidljiv i upravljan rizik je normalan u inženjerstvu.
Ograničenja odgovornosti i ljudski pristanak
Nepromjenjivo načelo ovog modula je: umjetna inteligencija podržava i ubrzava; Za odluku, izvješće i projekt odgovoran je ovlašteni inženjer geologije. Ovo nije slogan, to je pravna i etička činjenica. Potpisano izvješće, dana procjena opasnosti, odobren dizajn - sve je to profesionalna odgovornost osobe. "To je ono što je AI rekao" nije inženjerski izgovor; baš kao što ne može biti "tako je rekla kalkulatorka".
To znači da se odgovornost ne prenosi. Čak i ako model proizvodi izlaz, inženjer koji transformira taj izlaz u odluku i potpisuje je odgovoran je za točnost izlaza. Stoga, svaki izlaz kritičan za sigurnost mora biti podložan reviziji (prativ, poznat izvor), provjerljiv (testiran neovisnim izračunom) i odobren od strane ljudi. Ovaj trio je posljednji sloj sigurnosti povrh svake tehnike koju učimo tijekom modula.
Savjet: Prije nego što potpišete ispis, zapitajte se: "Ako se ovaj ispis pokaže netočnim, mogu li braniti ono na čemu sam temeljio odluku i kako sam je obrazložio?" Ako je vaš odgovor "generiran umjetnom inteligencijom", provjera još nije dovršena.
Tri mini kućišta: po brojevima
Slučaj 1 — Sprječavanje curenja. Geolog iz istraživačke tvrtke spremao se učitati 1200 redaka stvarnih tablica sadržaja bušotine nekontroliranoj vanjskoj službi za brzu analizu. Institucionalna politika je ušla u igru i tražila od njega da najprije anonimizira podatke (razmjeri koordinate i sakrije naziv polja). Kasnije se pokazalo da je komercijalna vrijednost tog otkrića milijune dolara; Nekontrolirano učitavanje moglo je biti ozbiljno curenje iz konkurentske i pravne perspektive. Anonimizacija je trajala nekoliko minuta, a vrijednost koju je zadržala bila je ogromna.
Slučaj 2 — Neizvjesnost je postala vidljiva. U jednom izvornom izvješću, tim je tražio rezultate modela u razinama pouzdanosti, a ne u jednoznamenkastim brojevima. Ispostavilo se da se zona označena kao "spekulativna" zapravo temelji na jednom bušenju; Ova zona je isključena iz ekonomske procjene. Da nema pritiska neizvjesnosti, jedna jedina zvučna pretpostavka ušla bi u odluku od milijun dolara kao čvrst podatak.
Slučaj 3 — Povjerenje uz mogućnost praćenja. Na pitanje o izvoru svakog izdanja geotehničkog izvješća u reviziji, tim je mogao pratiti svaku vrijednost natrag do ulaznih podataka, metode i koraka odobrenja zahvaljujući zapisima sljedivosti. Manje odstupanje pronađeno je u jednom problemu, ali glavni uzrok i utjecaj identificirani su i ispravljeni u roku od nekoliko minuta. Disciplina upravljanja riješila je pogrešku prije nego što je postala kriza.
Slab upit / Jak upit
Slab upit:
Analizirajte sve podatke naše tvrtke o bušenju i stupnjevima u ovom polju i recite nam najbolji cilj rudarenja. [stvarne koordinate i ocjene]
Snažan upit:
Želio bih pomoć u analizi pretraživanja. Pravila privatnosti: - Koordinate i naziv mjesta su reprezentativni ("Site-A", skalirane vrijednosti); Ne dijelim prave vrijednosti. - Oslonite se samo na tehničke podatke koje dajem; formiranje/mineral/starost.- Dajte komentare s razinom pouzdanosti (visoka/srednja/spekulativna).- Navedite pretpostavke koje je potrebno na kraju provjeriti i točke koje trebaju potvrdu na terenu. Moja je konačna odluka i odgovornost; Vi stvarate nacrte i opcije.
Četiri predloška za kopiranje
1) Prethodna provjera privatnosti:
Razmotrite rizik po pitanju privatnosti prije davanja sljedećih podataka AI alatu: koja su polja (koordinata, stupanj, naziv stranice, tvrtka) osjetljiva i kako ih treba anonimizirati? Što ne smijem dijeliti prema načelu najmanje podataka? Daj mi popis za provjeru.
2) Vizualizacija halucinacija:
Navedite svaku činjeničnu tvrdnju (dob, formacija, broj, izvor) u ovom izlazu zasebno i za svaku: je li potkrijepljena danim podacima, je li to zaključak ili nije potkrijepljena? Jasno označite one koji su neutemeljeni ili neprovjerljivi.
3) Kontrolni popis upravljanja verifikacijom:
Provjerite tri razine za ovaj izlaz kritičan za sigurnost: (1) sljedivost — jesu li zabilježeni izvor, metoda, verzija modela? (2) provjerljivost — je li testiran prema neovisnim računima/standardima? (3) ljudsko odobrenje — postoji li korak odobrenja kvalificiranog inženjera? Označite one koje nedostaju.
4) Razdvajanje ograničenja odgovornosti:
Podijelite ovaj zadatak na dva dijela: (A) rad na podacima/nacrtu koji AI može obaviti na siguran način, (B) točke koje MORAJU biti ovlaštene odluke inženjera i potpis. Navedite koja je provjera potrebna za svaku stavku B.
Dimenzija upravljanja, rizik i kontrola
Veličina
Glavni rizik
operativna kontrola
Privatnost podataka
Tržišno/pravno curenje
Anonimizacija + kontrolirano vozilo + minimum podataka
halucinacija
Izmišljeni podaci ulaze u potpis
Ograničenje resursa + kontrola tvrdnje
neizvjesnost
lažna sigurnost
Izazov razine/raspona povjerenja
sljedivost
Glavni uzrok se ne može pronaći
Zapis izvora/metode/verzije
Odgovornost
Osnova odluke je neodrživa
Provjerljivo + provjerljivo + certificirano od strane ljudi
zajednica/okoliš
Rano curenje, gubitak povjerenja
Precizan nadzor + transparentnost
Savjet: Gledajte na upravljanje kao na ubrzanje, a ne kao na prepreku. Dobro uspostavljena pravila o privatnosti, autentifikaciji i sljedivosti pretvaraju višesatne krize u sitna rješenja kada se pojave problemi; Povećava pouzdanost i mogućnost ponovne upotrebe.
Uobičajene greške
- Pokušaj osiguranja povjerljivosti kroz izjavu namjere. Pisanje bilješke "Povjerljivo" i dijeljenje podataka kakvi jesu ne štiti ih; Anonimizacija i kontrolirano vozilo su bitni.
- Smanjenje nesigurnosti na jednoznamenkaste brojke. Ako razina pouzdanosti nije potrebna, jednozvučna pretpostavka ulazi u odluku kao da se radi o čvrstim podacima.
- Zaobilaženje sljedivosti. Bez zapisa o izvoru i metodi ne može se utvrditi glavni uzrok i učinak pogreške.
- Prebacivanje odgovornosti na vozilo. "AI je tako rekao" nije isprika; Potpis i odluka pripadaju inženjeru.
- Ignoriranje zajednice i osjetljivosti okoliša. Preuranjeno curenje informacija i nedostatak transparentnosti uništavaju povjerenje i društvenu licencu.
Ukratko
- Geološki podaci su komercijalno i pravno osjetljivi; Privatnost je osigurana anonimizacijom, kontroliranim sredstvima i načelom najmanje podataka, a ne izjavom namjere.
- Halucinacije i neizvjesnost prevedene su u tri operativne kontrole: ograničenje resursa, provedba neizvjesnosti, neovisna provjera (tri sidra).
- Odgovornost se ne može delegirati; Svaki izlaz kritičan za sigurnost mora biti revizijski, provjerljiv i odobren od strane ljudi.
- Dobro upravljanje nije prepreka nego ubrzanje; Pretvara krize u sitne popravke i povećava samopouzdanje.
- Umjetna inteligencija je kontrolirani multiplikator sile u geološkom inženjerstvu; Vlasnik rješenja i potpisa uvijek je ovlašteni inženjer.
Zadatak aplikacije
Razmislite o stvarnom, ali preciznom skupu podataka (koji sadrži koordinate i ocjenu) iz vlastite tvrtke. Zapišite kontrolni popis polja koja ćete anonimizirati i kako s predloškom "prethodna provjera privatnosti". Zatim u ovom modulu odaberite vrstu izlaza koju smatrate najrizičnijom (npr. FS nagiba, likvefakcija, tonaža resursa), provjerite tri sloja (sljedivost, mogućnost provjere, ljudsko odobrenje) s predloškom "popis za provjeru upravljanja" i u jednoj rečenici napišite kako ćete pokriti točku za koju smatrate da nedostaje.
popis za provjeru
- [ ] Štitim osjetljive geološke podatke anonimizacijom, kontroliranim sredstvima i načelom najmanje količine podataka.
- [ ] Upravljam halucinacijama i neizvjesnošću pomoću ograničenja resursa, razine povjerenja i tri provjere valjanosti sidra.
- [ ] Svaki sigurnosno kritičan rezultat činim revizijskim, provjerljivim i odobrenim od strane ljudi.
- [ ] Usvojio sam da je odgovornost neprenosiva i da potpis ostaje inženjeru.
- [ ] Implementiram upravljanje kao pokretač brzine i povjerenja, sloj osiguranja na vrhu svih tehnika modula.
Modul ispit
1. Što je od sljedećeg osnovno načelo koje određuje rizik izlaza umjetne inteligencije u geološkom inženjerstvu?
- A) Rizik izlaza jednak je šteti koju bi prouzročio da je taj izlaz neispravan; ljestvice validacije prema tome ✔
- B) AI izlaz općenito je siguran jer je napisan tečno i pouzdano
- C) Validacija je nepotrebna kada se koristi najnoviji model
- D) Ako se izlaz odnosi na standard, nije potrebna dodatna kontrola
Objašnjenje: Rizik izlaza jednak je šteti koju će uzrokovati ako je taj izlaz neispravan. Dok manja pogreška u sažetku literature može biti bezopasna, pogreška u faktoru nagiba sigurnosti ili procjeni ukapljivanja može rezultirati gubitkom života i oštećenjem imovine; pa intenzitet provjere skalira s potencijalnom štetnošću.
2. Zbog čega problem 'nejedinstvenosti' u geofizičkoj inverziji zahtijeva upotrebu umjetne inteligencije?
- A) Izravno prihvaćanje prve interpretacije koju proizvodi model
- B) Sužavanje tumačenja povezivanjem s podacima o bušotinama, bušenju i geološkim ograničenjima ✔
- C) Odaberite samo grafiku najveće rezolucije.
- D) Potpuno napuštanje geofizičkih podataka
Objašnjenje: Isto geofizičko mjerenje (npr. podaci o gravitaciji ili otporu) može se opisati s više od jednog različitog modela podzemlja. Dakle, interpretacija koju proizvodi umjetna inteligencija nije jedina ispravna; Mora se suziti povezivanjem neovisnih ograničenja kao što su karotaža bušotine, bušenje i geološki kontekst.
3. Koja je upotreba variograma i kriginga u procjeni resursa?
- A) Automatski boji glavne fotografije
- B) Podešava brzinu bušilice
- C) Definira prostorni kontinuitet između uzoraka i procjenjuje ocjenu u neuzorkovanim blokovima s nesigurnošću ✔
- D) Fizički obogaćuje rudu
Opis: Variogram je mjera prostornog kontinuiteta koja opisuje kako se sličnost ocjena smanjuje kako se udaljenost između točaka uzorka povećava. Kriging je geostatistička metoda koja koristi ovu strukturu za procjenu stupnja u neuzorkovanim blokovima zajedno s nesigurnošću procjene; Blok model je izgrađen na tome.
4. Koji je korak neophodan prije razmatranja pouzdanosti karte promjena proizvedene daljinskim očitavanjem?
- A) Paleta boja karte treba biti estetska.
- B) Slika je preuzeta u najvećoj rezoluciji
- C) Terenska kontrola i kontrola uzorka na odabranim točkama s temeljnom istinom ✔
- D) Anomalija je obilježena umjetnom inteligencijom
Opis: spektralna analiza daje anomalije koje ukazuju na alteraciju minerala, ali one mogu dovesti u zabludu zbog vegetacije, sjene ili atmosferskih učinaka. Karta se ne smatra konačnom bez temeljne istine i kontrole terena i uzorka na odabranim točkama.
5. Zašto je 'faktor sigurnosti' (FS) validacijsko sidro za izlaz AI u analizi stabilnosti nagiba?
- A) Zato što pokazuje samo trošak iskopa
- B) Samo zato što opisuje boju nagiba
- C) Zato što fizički testira rizik od kvara dajući omjer sila koje se odupiru i klize klizač ✔
- D) Zato što ima smisla samo u laboratorijskom okruženju
Objašnjenje: faktor sigurnosti je omjer sila koje se opiru klizanju i sila koje klize; FS vrijednost blizu ili ispod 1 ukazuje na rizik od kvara. Geometrija nagiba ili skup parametara koje predlaže AI fizički se testiraju generiranjem FS-a proračunom granične ravnoteže i usporedbom sa standardnim pragovima.
6. Koja je glavna svrha prilikom obrade opisa jezgre slobodnog teksta ('smeđi, trošni, razlomljeni vapnenac, rijetke kalcitne žile') s AI?
- A) Nasumično prepisivanje zapažanja
- B) Automatski povećava dubinu bušenja
- C) Fizičko prenumeriranje jezgre
- D) Omogućite upite o podacima prevođenjem nedosljednog slobodnog teksta u standardnu terminologiju i strukturirana polja ✔
Opis: umjetna inteligencija pretvara nekonzistentna polja slobodnog teksta u standardnu terminologiju i strukturirana polja (litologija, stupanj trošenja, diskontinuitet, sekundarni mineral), čineći podatke upitnim i usporedivim. Međutim, geološku interpretaciju ponovno potvrđuje inženjer.
7. Zašto je 'lažno negativan' posebno kritičan u izlazu umjetne inteligencije koji uključuje životnu sigurnost, kao što je kartiranje osjetljivosti na klizišta?
- A) Zato što klasificira opasno područje kao sigurno i ne uzrokuje poduzimanje mjera opreza i rizike za život/imovinu ✔
- B) Zato što samo povećava veličinu datoteke mape
- C) Samo zato što povećava broj stranica izvješća
- D) Zato što su lažno negativni rezultati uvijek bezopasni
Objašnjenje: Lažno negativan je sigurna klasifikacija područja koje je stvarno opasno; U tom slučaju nisu poduzete nikakve mjere opreza i postoji opasnost od gubitka života/imovine. Lažno pozitivno rezultira nepotrebnim troškovima. U područjima sigurnosti života, prag se odabire oprezno kako bi se lažno negativni rezultati sveli na najmanju moguću mjeru i podržan je potvrdom na terenu.
8. Koji je fizički princip ključno validacijsko sidro pri ocjeni rezultata modela toka podzemne vode?
- A) Model proizvodi ispis u boji
- B) Sukladnost s očuvanjem mase (ravnoteža vode) i razinama bušotina za promatranje ✔
- C) Završite simulaciju što je prije moguće
- D) Datoteka modela mora biti u najnovijem formatu
Opis: Modeli podzemnih voda temelje se na načelu očuvanja mase (vodna ravnoteža): količine vode koje ulaze, izlaze i skladište se u sustavu trebaju biti dosljedne. Čak i ako kalibracija koju pokreće umjetna inteligencija izgleda dobro, ako se ravnoteža vode ne zatvori ili ne odgovara razinama izvora za promatranje, rezultat je nepouzdan.
9. Koju granicu posebno treba imati na umu kada se procjenjuje propusnost pomoću strojnog učenja iz karotaže bušotine?
- A) Model je automatski valjan u svakom polju i svakoj litologiji
- B) Nesigurnost prognoze uopće se ne bi trebala prikazivati.
- C) Izravno i bez grešaka mjerenje propusnosti iz trupaca
- D) Naučeni odnos specifičan je za obrazovne uvjete; ✔ Ekstrapolacija na različite lokacije nosi rizike i mora biti povezana s ispitivanjem jezgre/bušotine ✔
Objašnjenje: Propusnost se ne mjeri izravno iz trupaca; Odnos koji je naučio model specifičan je za facijes i uvjete tlaka podataka za obuku. Slijepa primjena (ekstrapolacija) na drugo mjesto ili nepoznatu litologiju može uzrokovati veliku pogrešku; Rezultat bi trebao biti povezan s mjerenjem jezgre i ispitivanjem bušotine.
10. Zašto je sljedivost ključna u nacrtu geološkog izvješća generiranog umjetnom inteligencijom?
- A) Sljedivost je nepotrebna jer samo povećava veličinu datoteke
- B) Nema potrebe voditi evidenciju jer umjetna inteligencija nikada ne griješi
- C) Glavni uzrok i odgovornost ne mogu se osigurati ako se podaci, metoda i izvor modela za svaki problem i zahtjev ne zabilježe ✔
- D) Sljedivost treba izbjegavati jer usporava izvješće
Opis: Izvješće čini osnovu za inženjersku odluku; Treba zabilježiti iz kojih podataka, koje metode i verzije modela dolazi svaki problem, karta i zahtjev. U protivnom, kada se dogodi pogreška, ne može se utvrditi temeljni uzrok i pogođene odluke te se ne može osigurati inženjerska odgovornost.
11. Koji je ispravan pristup prilikom unosa podataka o bušenju i nagibu specifičnih za lokaciju u opći alat AI?
- A) Točan unos stvarnih koordinata i ocjena i dobivanje najbržeg odgovora
- B) Anonimizacija koordinata i vrijednosti, rad s reprezentativnim vrijednostima i korištenje samo odobrenih/kontroliranih alata ✔
- C) Učitavanje cijele baze podataka projekta i dopuštanje modelu da uči
- D) Imajte na umu da su podaci povjerljivi i podijelite ih takve kakvi jesu.
Opis: koordinate bušenja, vrijednosti sadržaja i informacije o rezervama su komercijalno osjetljivi i često povjerljivi podaci koji pripadaju vlasniku prava na minerale. Ulazak u nekontroliranu inozemnu službu stvara konkurenciju i pravne rizike. Ispravan pristup je anonimizirati koordinate/stvarne vrijednosti ili raditi s reprezentativnim vrijednostima i koristiti samo odobrene alate koje kontrolira institucija.
12. Što znači 'kontrola reda veličine' u inženjerskom proračunu s umjetnom inteligencijom?
- A) Povećanje broja decimalnih mjesta rezultata
- B) Izmjerite grafičku rezoluciju rezultata
- C) Standardiziranje boje rezultata
- D) Testiranje brzim ručnim izračunom je li rezultat otprilike unutar očekivane snage 10 ✔
Opis: Provjera reda veličina je testiranje brzim ručnim izračunom je li rezultat otprilike unutar očekivane snage od 10 raspona. Na primjer, kada se očekuje hidraulička vodljivost vodonosnika za pijesak, rezultat je kilometar/dan umjesto metar/dan, što ukazuje na grešku jedinice ili uređivanja bez ulaska u detalje.
13. Koji je najčvršći dokaz pri potvrđivanju rezultata modela koji klasificira litologiju iz karotaža bušotine?
- A) Ispitivanje uzorka jezgre uzetog s iste dubine ✔
- B) Model ima visoku ocjenu pouzdanosti
- C) Rezultat se proizvodi brzo
- D) Log dijagram je višebojan
Objašnjenje: Dnevnici su neizravna mjerenja; Najizravniji i najčvršći dokaz je vizualni i laboratorijski pregled uzorka jezgre uzetog s iste dubine. Bušenje jezgrom pruža priliku za usporedbu interpretacije modela temeljene na karotaži s istinom na terenu.
14. Koja je tvrdnja najtočnija u vezi s krajnjom odgovornošću za korištenje umjetne inteligencije u geološkom inženjerstvu?
- A) Budući da AI proizvodi rezultate, odgovornost prelazi na softversku tvrtku
- B) AI pruža podršku i ubrzanje; Odgovornost za odluku i izvješće ostaje na ovlaštenom inženjeru, rezultati moraju biti provjerljivi i odobreni od strane ljudi ✔
- C) Odobrenje inženjera nije potrebno jer je AI izlaz automatski valjan
- D) Odgovornost leži samo na terenskom timu, ne tiče se uredskog inženjera
Opis: AI je moćan alat u radu podrške kao što je obrada podataka, stvaranje nacrta i ubrzanje otkrivanja; Međutim, odgovornost za potpisano izvješće, procjenu opasnosti i projektnu odluku ostaje na ovlaštenom inženjeru geologije. Rezultati moraju biti revidirani, provjerljivi i odobreni od strane ljudi.