收益：
- 了解短信和正义文化的原理，并利用人工智能在安全通知中进行趋势分析和面向系统的报告起草。
- 能够将“十二个”因素（尤其是自满情绪和自动化偏见）与人工智能的使用联系起来，并将其作为盾牌进行管理
- 了解安全数据应该匿名，并且决定/直觉/签名仍然由人类决定。
航空安全不仅通过将正确的螺栓拧紧到正确的扭矩来实现；它是通过管理工作方式的文化来实现的。在本单元中，您将学习如何在质量管理、安全管理系统（SMS）和人为因素领域使用人工智能（AI）；但我们将讨论为什么人类判断应始终处于安全文化的中心。
短信和报告文化
SMS（安全管理系统）是一种基于主动检测危险和管理风险的系统方法。其核心只是文化（一种诚实报告错误的人不会受到惩罚的方法，并且疏忽/故意和错误是分开的）和危险报告。只有当人们毫无恐惧地举报时，安全系统才能发挥作用。
人工智能在这里是一个有价值的帮助，但它需要微妙的平衡。有用的用途：
- 分类和趋势通知：对数百个安全/质量通知中的重复主题、ATA 部分、条件进行分组。
- 报告草稿：将事件的事实转化为结构化报告（使用检查过程而不是人员的语言）。
- 促进根本原因分析：生成“5 个为什么”或障碍分析的问题。
- 质量审核清单草稿。
- 经验教训总结：从过去的事件中总结重复的经验教训。
注意：安全通知通常是个人敏感数据。在使用人工智能进行分析时，匿名化和公司数据政策至关重要。此外，人工智能不应该被允许将事件标记为“谁的错”；短信的目的不是为了找到罪犯，而是为了修复系统。人工智能使用不当只会损害文化。
肮脏十二人：12 种人为错误的触发因素
维护人为因素的经典是戈登·杜邦 (Gordon Dupont) 的“肮脏十二项”清单——导致维护失败的 12 种常见人为因素：缺乏沟通、自满、缺乏知识、分心、缺乏团队合作、疲劳、缺乏资源、压力、缺乏自信、压力、缺乏意识、规范（错误的习惯）。
这里关于人工智能最关键的环节是自满（过度自信/自满）和自动化偏见（对自动化过度自信——仅仅因为系统这么说就接受它为真的）之间的关系。人工智能流畅而自信的输出恰恰会滋生自满情绪。 “系统就是这么说的，无需检查”的想法是现代版的脏打。
提示：将 AI 的使用设置为防御“肮脏十二人”的盾牌，而不是触发器：在疲惫的轮班结束时有一个清单提醒是件好事；但说“人工智能已经看过了”而跳过体检本身就是自满。该工具应该增加你的注意力，而不是麻木它。
自信和人工智能
《十二金刚》中的“缺乏自信”是指技术人员无法表达他认为错误的事情。有趣的是，人工智能在这里有双向作用。积极的一面：技术人员可以使用人工智能来构建他的关注点并起草“我该如何表达？”负面：人工智能的独裁语气会导致人类压抑自己的真实直觉。正确的平衡：人工智能是输入，你的专业直觉和观察是决策者。你的“出了问题”的感觉必须超过人工智能输出的“一切正常”——停下来看看。
三个迷你箱子
案例 1 — 趋势分析发现重复出现的错误。当六个月的质量通知按 YZ（匿名）分组时，“紧固件安装不正确”这一反复出现的主题在特定面板类型中脱颖而出。质量团队找到了根本原因：任务卡中的某个步骤不清楚。该卡已澄清；反复出现的错误源已被系统地关闭。
案例 2 — 检测到自动化偏差陷阱。在疲惫的夜班中，一名技术人员想要跳过基于人工智能总结的“这次检查看起来正常”的目视检查。队长插话：AI已经总结了数据，但还没有看到那块。体检发现有细小的渗漏痕迹。自满情绪被人为干预打破了。
案例 3——自信支持。一位年轻的技术人员认为这个计划不切实际，但又不知道如何表达。对于人工智能，他用事实、尊重的语言表达了他的担忧：“由于这个先决条件，这项任务无法在给定的时间内安全完成。”考虑结构化反对；一个在压力下会被跳过的步骤被保留了。
四个可复制模板
角色：安全通知趋势分析器（带有匿名数据）。任务：对以下匿名通知中的重复主题、ATA 部分和条件进行分组。规则：责怪人员；不要贴上“谁的错”的标签；关注系统性模式。通知：[匿名数据]
角色：事件报告起草助理（只是文化语言）。任务：根据以下事实起草一份事件报告，检查过程，而不是人员。规则：不要使用宾格形容词；使用“发生了什么、什么情况、缺少什么障碍”的结构。事实：[活动信息]
角色：根本原因（5 个为什么）促进者。任务：针对以下事件生成“5 个为什么”问题，并询问每个答案是否表明存在系统性弱点。规则：我给出答案；您提出正确的问题；参考过程，不归咎于个人。事件：[摘要]
作用：自信表达辅助。任务：建议一个句子结构，让我用事实、尊重和清晰的语言表达我的担忧。规则：不要情绪化/指责；以安全原理为中心。关注点：[技术问题]
弱提示/强提示
弱者：“这件事到底是谁的错，写报告吧。”
寻找罪魁祸首的框架破坏了正义的文化，掩盖了真正的系统性原因。
Strong：“根据以下事实写一份事件报告草稿。不要责怪那个人；使用‘发生了什么、出现了什么情况、缺少什么障碍、可以系统修复什么’的结构。数据匿名，不要添加个人信息。”
这个提示将焦点从人转移到系统，从惩罚转移到学习。
表：十二金刚与 AI 交互
因素
人工智能风险
正确使用人工智能
自满
“已经看过了”的自满
检查清单提醒
自动化偏差
盲目相信输出
用作输入，确认
缺乏沟通
摘要传输不正确
配置营业额
缺乏自信
独裁语气压制
帮助表达焦虑
疲劳
关键时刻走捷径
不提醒步骤，把签名留给人
常见错误
- 让人工智能问“谁有错？”只会破坏文化。
- 分析敏感通知而不对其进行匿名化。侵犯隐私。
- 陷入自动化偏见。 “系统说”并不能代替体检。
- 为了人工智能的语气而牺牲自己的直觉。注意“有些事情不对劲”的感觉。
- 利用AI在压力下走捷径。车辆加速但没有跳过一步。
综上所述
安全是一种文化，人类的判断是其核心。人工智能对于从安全/质量通知中提取趋势、起草公正的文化报告以及根本原因分析来说是一个宝贵的帮助。但最大的风险是人工智能的流动性会助长自满情绪和自动化偏见。建立人工智能作为对抗十二恶人的盾牌：增加你的注意力，而不是麻木它；将决定、直觉和签名留给个人。
应用任务
获取（或编辑）一些匿名的质量/安全通知。有了第一个模板，请AI进行趋势分析。然后问问自己：人工智能找到了哪些主题，错过了哪些主题，是否陷入了“谁有错”的含义？撰写“系统改进”提案并检查其是否符合公正文化原则。
清单
- [ ] 我已对安全数据进行匿名处理并遵守数据政策。
- [ ] 我在系统修复框架中使用人工智能，而不是在犯罪调查框架中。
- [ ] 我没有因为自动化偏差而跳过体检。
- [ ]我把“出了问题”的直觉置于AI输出之上。
- [ ] 我在报告中保留了公正的文化语言。
- [ ] 我将决定、解释和签名留给了该人。