ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และวินัยในการตรวจสอบทางวิศวกรรมธรณีวิทยา

กำไร:

• ความสามารถในการแยกแยะว่า AI ช่วยประหยัดเวลาจริงในขั้นตอนการทำงานวิศวกรรมธรณีวิทยาได้ที่ไหน และการตัดสินใจใดควรยังคงเป็นความรับผิดชอบของวิศวกร
• ความสามารถในการใช้ระเบียบวินัยที่ตรวจสอบข้ามเอาต์พุต AI แต่ละรายการตามลำดับความสำคัญ ความน่าเชื่อถือทางธรณีวิทยา และหลักฐานภาคสนาม
• ตระหนักถึงความเสี่ยงของความคลุมเครือ ภาพหลอน และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และพัฒนานิสัยในการตั้งค่าการแจ้งเตือนที่ปลอดภัยโดยไม่เปิดเผยบริบท

วิศวกรรมธรณีวิทยาเป็นอาชีพที่เราไม่สามารถมองเห็นความจริงใต้ดินได้อย่างเต็มที่ หลุมเจาะเก็บตัวอย่างเพียงเศษเสี้ยวเซนติเมตรของพื้นที่หลายกิโลเมตร ส่วนธรณีฟิสิกส์เป็นเงาทางอ้อม แผนที่คือการตีความช่องว่างระหว่างการสังเกต นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมธรณีวิทยาจึงเป็นวินัยที่ทำงานโดยธรรมชาติโดยไม่เกิดความไม่แน่นอน ปัญญาประดิษฐ์ (AI; ​​​​ระบบซอฟต์แวร์ที่เรียนรู้จากรูปแบบข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างข้อความ/รูปภาพ/ตัวเลข) เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการจัดการความไม่แน่นอนนี้ แต่ก็เป็นเครื่องมือที่สามารถซ่อนความไม่แน่นอนเดียวกันนี้ได้อย่างเป็นอันตราย หน่วยนี้วางรากฐานสองประการสำหรับโมดูลทั้งหมดที่จะถูกสร้างขึ้น: AI สร้างมูลค่าที่แท้จริงในเวิร์กโฟลว์ธรณีวิทยาได้อย่างไร และเราจะตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์แต่ละรายการได้อย่างไร

ขอให้ชัดเจนตั้งแต่ต้น ไม่มีเทคนิคใดที่คุณจะได้เรียนรู้ในโมดูลนี้ที่จะมาแทนที่ลายเซ็นต์ การสังเกตภาคสนาม และการตัดสินทางวิศวกรรมของวิศวกรธรณีวิทยาที่มีความสามารถ ปัญญาประดิษฐ์เป็นผู้ช่วย อ่านเร็ว เขียนเร็ว จับรูปแบบได้ แต่หากความลาดชันพัง ฐานรากของเขื่อนพังทลาย หรือมีรายงานว่าปริมาณแร่สำรองมีขนาดใหญ่กว่าที่เป็นอยู่ ความรับผิดชอบไม่ได้อยู่ที่ซอฟต์แวร์ แต่ขึ้นอยู่กับวิศวกรที่ลงนามในซอฟต์แวร์ คุณจะเห็นประโยคนี้อีกครั้งในรูปแบบที่แตกต่างกันในแต่ละหน่วยของโมดูล เนื่องจากนี่คือความจริงเพียงหนึ่งเดียวในวิศวกรรมที่มีความสำคัญด้านความปลอดภัย

ปัญญาประดิษฐ์สร้างคุณค่าในกระบวนการทำงานทางธรณีวิทยาได้ที่ไหน

สัปดาห์ของวิศวกรธรณีวิทยาแบ่งออกเป็นสามประเภทคร่าวๆ ของงาน: การเตรียมข้อมูล (การแปลงบันทึกเป็นดิจิทัล การแก้ไขบันทึกภาคสนาม การล้างตาราง) การตีความและการวิเคราะห์ (การจำแนกหินวิทยา ความสัมพันธ์ การประมาณค่าทรัพยากร การประเมินอันตราย) และการสื่อสาร (รายงาน แผนที่ การนำเสนอ การโต้ตอบ) AI ครอบคลุมทั้งสามด้าน แต่การมีส่วนร่วมและความเสี่ยงนั้นแตกต่างกันในแต่ละด้าน

การเตรียมข้อมูลเป็นสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่ปลอดภัยและให้ผลกำไรมากที่สุด การแปลคำอธิบายหลักที่เป็นข้อความอิสระเป็นตารางที่มีโครงสร้าง สร้างมาตรฐานให้กับหน่วยที่ไม่สอดคล้องกัน ตั้งค่าสถานะค่าผิดปกติในเอาต์พุตของห้องปฏิบัติการหลายพันบรรทัด ซึ่งเป็นงานที่ทำซ้ำ อิงกฎ และง่ายต่อการตรวจสอบ แม้ว่าจะมีข้อผิดพลาดที่นี่ แต่ก็อาจต้องใช้เวลาสักครู่เพื่อกลับไปยังแหล่งที่มา (บันทึกดิบ) และตรวจสอบ

สาขาวิชาการตีความและการวิเคราะห์มีคุณค่าสูงสุดและมีความเสี่ยงสูงสุด AI สามารถแนะนำรูปทรงข้อบกพร่องที่เป็นไปได้จากส่วนการเจาะ สิ่งนี้สามารถเปิดเผยรูปแบบที่แม้แต่ผู้มีประสบการณ์อาจพลาดไป แต่แบบจำลองเดียวกันนี้สามารถใส่หน่วยชั้นหินที่ไม่มีอยู่จริงได้อย่างมั่นใจ (ปรากฏการณ์นี้เรียกว่าภาพหลอน: แบบจำลองนี้สร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง ราวกับว่ามันเป็นเรื่องจริง) ในสาขานี้ AI เป็นตัวสร้างสมมติฐาน ไม่ใช่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ

ในด้านการสื่อสาร ปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวเร่งร่าง ร่างส่วนวิธีการของรายงานทางธรณีเทคนิค สรุปวรรณกรรม หรืออีเมลในเวลาไม่กี่นาที ความเสี่ยงที่นี่คือแหล่งที่มาที่ปลอมแปลงและตัวเลขที่ไม่ถูกต้องอาจหลุดเข้าไปในลายเซ็นโดยไม่มีใครสังเกตเห็นในข้อความต่อเนื่อง

ระเบียบวินัยในการตรวจสอบ: กฎสามจุดยึด

หัวใจของโมดูลนี้มีนิสัยเดียว คือ ไม่ต้องรวมเอาท์พุต AI ใดๆ เข้ากับการตัดสินใจทางวิศวกรรมโดยไม่ตรวจสอบความถูกต้อง เราทำการตรวจสอบความถูกต้องโดยใช้จุดยึดอิสระสามจุด

สมอแรก - ลำดับความสำคัญ ผลลัพธ์อยู่ในกำลังโดยประมาณของช่วง 10 หรือไม่ โดยทั่วไปค่าการนำไฟฟ้าไฮดรอลิกของชั้นหินอุ้มน้ำทรายจะอยู่ที่ระดับเมตรต่อวัน หากโมเดลบอกกิโลเมตร/วัน แสดงว่าเกิดหน่วยหรือข้อผิดพลาดในการแก้ไข สามารถเข้าใจได้โดยไม่ต้องลงรายละเอียด กำลังรับแรงอัดแกนเดียวของหินปูนอยู่ในช่วง 30-200 MPa 3000 MPa นั้นไร้สาระ การตรวจสอบนี้ใช้เวลาไม่กี่วินาทีและตรวจพบข้อผิดพลาดส่วนใหญ่

สมอที่สอง — ความน่าเชื่อถือทางธรณีวิทยา ผลลัพธ์สอดคล้องกับเรื่องราวทางธรณีวิทยาของสนามหรือไม่? หากแบบจำลองวางตะกอนน้ำย่อยไว้ใต้หินปูนในทะเล อาจเกิดข้อผิดพลาดย้อนกลับ (และจำเป็นต้องพิสูจน์แยกกัน) หรือแบบจำลองนั้นไร้สาระ ลำดับชั้นหิน กรอบเปลือกโลก และสภาพแวดล้อมการทับถมเป็นตัวกรองความน่าเชื่อถือ ซึ่งทุกการตีความจะต้องผ่าน

สมอที่สาม — หลักฐานภาคสนาม นี่คือสมอเรือที่แข็งแกร่งที่สุด ตัวอย่างหลัก การสังเกตโผล่ การตรวจสอบภาคสนาม การตีความการพิมพ์หินตามบันทึกจะถูกเปรียบเทียบกับแกนที่นำมาจากความลึกเดียวกัน โซนการเปลี่ยนแปลงที่แมปโดยการสำรวจระยะไกลจะได้รับการทดสอบกับตัวอย่างที่จุดต่างๆ ในสนาม ความจริงภาคพื้นดินชนะเสมอ

คดีเล็กๆ สามคดี: ตามตัวเลข

กรณีที่ 1 — ประหยัดเวลาในการแปลงบันทึกเป็นดิจิทัล วิศวกรคนหนึ่งกำลังแปลงบันทึกหลุมเจาะที่สแกน (กระดาษ) จำนวน 42 รายการจากทศวรรษปี 1980 ให้เป็นดิจิทัลด้วยตนเอง เฉลี่ย 35 นาทีต่อบันทึก รวมประมาณ 24 ชั่วโมง ด้วยเวิร์กโฟลว์การสร้างแผนภูมิที่ขับเคลื่อนโดย AI เขาลดร่างแรกเหลือ 6 นาที โดยอุทิศเวลาที่เหลือให้กับการตรวจสอบด้วยภาพ เวลาทั้งหมดลดลงเหลือประมาณ 8 ชั่วโมง; สิ่งที่สำคัญคือเวลาที่ได้รับนั้นถูกใช้ไปกับการควบคุม

กรณีที่ 2 — ภาพหลอนที่จับภาพได้ เมื่อนักศึกษาฝึกงานให้ AI สรุปชั้นหินของสนาม ข้อความนั้นก็รวมประโยค "Tuzla Formation evaporites ที่พบได้ทั่วไปในภูมิภาคนี้" ไม่มีการระเหยที่ไซต์; แบบจำลองมีข้อมูลที่สับสนจากลุ่มน้ำอื่น ตัวกรองความเป็นไปได้ทางธรณีวิทยา (กรอบเปลือกโลกของภูมิภาคไม่เหมาะสำหรับการสะสมของสารระเหย) พบข้อผิดพลาดก่อนที่จะลงนามรายงาน

กรณีที่ 3 — ข้อผิดพลาดของหน่วย ในการคำนวณแหล่งที่มารายการหนึ่ง แบบจำลองทำให้น้ำหนักผลผลิตเพิ่มขึ้น 1,000 เท่าโดยทำให้ความหนาแน่นสับสนด้วย 2.7 ตัน/ลบ.ม. แทนที่จะเป็น 2.7 กรัม/ซม. (อันที่จริงทั้งสองมีค่าเท่ากัน แต่ขั้นตอนกลางของแบบจำลองไม่ถูกต้องและทำให้ผลลัพธ์สูงเกินจริงด้วยปัจจัย 1,000) การตรวจสอบลำดับความสำคัญ - "บล็อกนี้ไม่สามารถเป็น 5 ล้านตัน แต่ 5 พันล้านตัน" - ให้ข้อผิดพลาดทันที

พรอมต์ที่อ่อนแอ / พรอมต์ที่แข็งแกร่ง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

สรุปธรณีวิทยาของสาขานี้และประเมินศักยภาพแร่[ข้อมูล]

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: นักธรณีวิทยาสำรวจอาวุโส ตีความสรุปการเจาะลึกด้านล่างตามข้อมูลที่ให้ไว้เท่านั้น - ห้ามเพิ่มการก่อตัว แร่ธาตุ หรืออายุใดๆ ที่ไม่ได้อยู่ในข้อมูล - แสดงบรรทัดข้อมูลที่คุณใช้โดยมีวงเล็บอยู่ข้างๆ แต่ละความคิดเห็น - เขียนว่า "ข้อมูลไม่เพียงพอ" ในกรณีที่ไม่แน่ใจ ไม่ต้องเดา - สุดท้าย: แยกรายการสมมติฐาน 3 ข้อที่ต้องตรวจสอบแยกกัน ข้อมูล: [สรุปการเจาะ]

พรอมต์ที่ชัดเจนกำหนดสามสิ่งในแบบจำลอง: การยึดติดกับแหล่งที่มา การยอมรับความไม่แน่นอน และการทำเครื่องหมายสิ่งต่าง ๆ เพื่อตรวจสอบ สิ่งนี้ไม่ได้ยุติภาพหลอนอย่างสมบูรณ์ แต่ทำให้มองเห็นได้

เทมเพลตที่คัดลอกได้สี่แบบ

1) การสร้างบริบทที่ไม่เปิดเผยตัวตน:

ฉันต้องการความช่วยเหลือในงานวิศวกรรมธรณีวิทยา ชื่อฟิลด์ พิกัด และข้อมูลบริษัทเป็นความลับ ฉันจะให้สำนวนที่เป็นตัวแทนเช่น "Field-A", "พิกัด X" ภารกิจ: [ภารกิจ] เพียงแค่พึ่งพาข้อมูลทางเทคนิคที่ฉันให้

2) คำขอตรวจสอบจุดยึดสามรายการ:

ตรวจสอบสามครั้งสำหรับผลลัพธ์ต่อไปนี้:1) ลำดับความสำคัญ: แต่ละตัวเลขอยู่ในช่วงที่คาดหวังหรือไม่ ถ้าไม่ ให้ทำเครื่องหมาย2) ความน่าเชื่อถือทางธรณีวิทยา: มีการกล่าวอ้างที่ไม่สอดคล้องกันทางชั้นหิน/เปลือกโลกหรือไม่3) รายการตรวจสอบ: รายการที่ต้องได้รับการยืนยันในภาคสนาม/ห้องปฏิบัติการผลลัพธ์: [ข้อความ]

3) การบังคับใช้ความคลุมเครือ:

ให้การตีความของคุณด้วยความมั่นใจสามระดับ:- ความมั่นใจสูง (ข้อมูลสนับสนุนโดยตรง)- ความเชื่อมั่นปานกลาง (อนุมานอย่างสมเหตุสมผล)- การเก็งกำไร (จำเป็นต้องมีข้อมูลเพิ่มเติม) งาน: [งาน] ข้อมูล: [ข้อมูล]

4) ความแตกต่างในการตัดสินใจ/การสนับสนุน:

แบ่งงานต่อไปนี้ออกเป็นสองส่วน:A) งานข้อมูล/แบบร่างที่ AI สามารถทำได้ด้วยความมั่นใจ B) จุดการตัดสินใจที่ต้องได้รับการอนุมัติจากวิศวกรที่ได้รับอนุญาต คำอธิบายงาน: [คำจำกัดความ]

บทบาทของ AI: ความเสี่ยงตามประเภทภารกิจ

ประเภทงาน

การมีส่วนร่วมของ AI

ระดับความเสี่ยง

ความหนาแน่นของการตรวจสอบ

การแปลงบันทึก/ตารางเป็นดิจิทัล

สูง

ต่ำ

ตรวจสอบจุด

การจำแนกเบื้องต้นของหินวิทยา

สูง

ปานกลาง

แก่นแท้+ความสมเหตุสมผล

การคำนวณทรัพยากร/น้ำหนัก

ปานกลาง

สูง

บัญชีมือ+อิสระ

การตัดสินใจด้านความปลอดภัยของความลาดชัน/ฐาน

จำกัด

สูงมาก

ได้รับการอนุมัติจากวิศวกรเต็มรูปแบบ

รายงาน/ร่างวรรณกรรม

สูง

ปานกลาง

การยืนยันแหล่งที่มา

การประเมินอันตราย/ภัยพิบัติ

จำกัด

สูงมาก

สนาม + มาตรฐาน + การอนุมัติ

เคล็ดลับ: ในการกำหนดระดับความเสี่ยงของงาน ให้ถามคำถามหนึ่งข้อ: “อะไรคือสิ่งที่เลวร้ายที่สุดที่อาจเกิดขึ้นหากผลลัพธ์นี้ผิดพลาด” หากคำตอบคือ 'ฉันจะเสียเวลาสักสองสามนาที' ให้ตรวจสอบอย่างสบายๆ หาก 'อาจมีผู้ได้รับบาดเจ็บ' ให้ถือว่าผลลัพธ์เป็นเพียงสมมติฐานและนำไปผ่านกระบวนการทางวิศวกรรมทั้งหมด

ข้อควรสนใจ: คุณลักษณะที่อันตรายที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่การทำผิดพลาด แต่ทำผิดพลาดอย่างมั่นใจ ข้อความที่คล่องแคล่ว ทางเทคนิค และเรียบร้อยไม่ได้หมายความว่าข้อความนั้นถูกต้อง หลักฐานที่น่าเชื่อถือ ไม่ใช่สไตล์

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• เข้าใจผิดว่าคล่องเพื่อความถูกต้อง ไม่ว่าข้อความจะดูเป็นมืออาชีพแค่ไหน การกล่าวอ้างข้อเท็จจริง (อายุ รูปแบบ จำนวน แหล่งที่มา) ควรได้รับการตรวจสอบโดยอิสระ
• ไม่ปรับขนาดความเสี่ยงตามประเภทของงาน การดูรีวิวการทำให้เป็นของเหลวในลักษณะเดียวกับแบบร่างอีเมล การตรวจสอบจะปรับขนาดพร้อมกับอันตรายที่อาจเกิดขึ้น
• การป้อนข้อมูลภาคสนามที่เป็นความลับโดยไม่ต้องคิด ข้อมูลประสานงาน ให้คะแนน และสำรองมีความละเอียดอ่อนในเชิงพาณิชย์และทางกฎหมาย ไม่เปิดเผยชื่อก่อนเข้าสู่ยานพาหนะที่ไม่มีการควบคุม
• โดยละเลยความไม่แน่นอน เพียงเพราะแบบจำลองดู "มั่นใจ" ไม่ได้หมายความว่าความไม่แน่นอนจะหายไป ขอช่วงและระดับความเชื่อมั่นมากกว่าการประมาณจุดเดียว
• AI เข้าใจผิดในการตัดสินใจ แบบจำลองสร้างสมมติฐาน วิศวกรที่รับผิดชอบจะเป็นผู้ตัดสินใจ

โดยสรุป

• ธรณีวิทยาดำเนินไปด้วยความไม่แน่นอน AI สามารถจัดการและซ่อนความไม่แน่นอนนี้ได้อย่างเป็นอันตราย
• ปัญญาประดิษฐ์เป็นอุปกรณ์ที่ปลอดภัยและให้ผลกำไรมากที่สุดในการเตรียมข้อมูล มีคุณค่าที่สุดแต่มีความเสี่ยงที่สุดในการตีความ/วิเคราะห์ และเป็นตัวเร่งในการสื่อสาร
• เอาต์พุตแต่ละรายการได้รับการตรวจสอบโดยใช้จุดยึดสามจุด ได้แก่ ลำดับความสำคัญ ความน่าเชื่อถือทางธรณีวิทยา หลักฐานภาคสนาม
• ความเสี่ยงของผลลัพธ์เท่ากับความเสียหายที่จะเกิดขึ้นหากเกิดข้อผิดพลาด การตรวจสอบจะปรับขนาดตามลำดับ
• ในงานวิศวกรรมที่เน้นความปลอดภัย เอาต์พุต AI ไม่เคยทดแทนการอนุมัติของวิศวกรที่ได้รับอนุญาต

งานสมัคร

เขียนงานธรณีวิทยาห้างานที่คุณทำในหนึ่งสัปดาห์จากงานของคุณเอง (เช่น การแก้ไขบันทึก ความสัมพันธ์ ส่วนรายงาน การตรวจสอบเกรด สัญลักษณ์อันตราย) วางแต่ละระดับความเสี่ยงตามตารางในหน่วยนี้แล้วถามว่า “อะไรคือสิ่งที่เลวร้ายที่สุดที่จะเกิดขึ้นถ้ามันผิด” ตอบคำถามในหนึ่งประโยค จากนั้นเขียนข้อความแจ้งที่ไม่ระบุชื่อที่ชัดเจนไปยังงานที่มีความเสี่ยงต่ำที่สุดแล้วลองทำดู ตรวจสอบเอาต์พุตด้วยพุกสามตัวและสังเกตว่าพุกตัวใดที่เกิดปัญหา

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันสามารถแยกแยะได้ว่าจุดใดที่ปัญญาประดิษฐ์ก่อให้เกิดความปลอดภัยและจุดใดที่มูลค่าความเสี่ยงในกระบวนการทำงานทางธรณีวิทยา
• [ ] ฉันได้รับภาพสะท้อนเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์แต่ละรายการตามลำดับความสำคัญ ความน่าเชื่อถือทางธรณีวิทยา และหลักฐานภาคสนาม
• [ ] ระดับความเสี่ยงของงานโดยถามว่า "อะไรคือสิ่งที่เลวร้ายที่สุดที่อาจเกิดขึ้นหากเกิดข้อผิดพลาด" ฉันสามารถตัดสินใจได้ด้วยคำถาม
• [ ] ฉันรู้ว่าภาพหลอนและความไม่แน่นอนคืออะไร และจะทำให้มองเห็นได้อย่างไร
• [ ] ฉันปรับใช้นิสัยในการตั้งค่าการแจ้งเตือนที่ปลอดภัยโดยปกปิดข้อมูลภาคสนามที่เป็นความลับ