收益：
- 能够在 JORC、NI 43-101、UMREK 和土耳其采矿立法背景下将人工智能定位为起草和筛选工具
- 能够验证引文和项目编号，同时利用人工智能加速合规检查清单和报告起草
- 经官方消息来源和主管人员 (CP/QP) 批准，能够应用确认 AI 制定的立法解释的纪律。
采矿业是一个受到严格监管的行业。许可、职业安全、环境、爆炸物管理和资源/储量报告；每个领域都有自己的立法、标准和控制措施。在采矿工程师的整个职业生涯中，他不断地参考立法、准备合格声明并接受检查。在资源/储量报告中，代码包括 JORC（澳大利亚）、NI 43-101（加拿大）、UMREK（土耳其国家矿产资源和储量报告委员会）；适用有关职业安全和环境的国家法规。在本单元中，您将学习如何在监管工作中使用人工智能作为起草和筛选工具，但为什么在没有验证参考资料的情况下不要使用任何立法至关重要。关键原理：AI能流畅地模仿监管文本，但经常会产生文章编号、版本和限额的幻觉；每个引用都必须得到官方来源的确认。
为什么人工智能在立法中可能是危险的
语言模型已经从它所看到的文本中很好地学习了“规则语言”；能够以正确的格式自信地生产出如同真实产品一样的产品。问题在于，这种产生是基于“似乎最有可能”的文本，而不是基于当前的实际文本。结果是：不存在的物质编号、过时的限值、两个混乱的法规或不正确的阈值。如果立法中的某个数字或条款不正确，结果可能是行政罚款、许可风险、检查不合规或法律责任。这就是为什么监管是人工智能领域需要最高验证纪律的领域之一。
源/储备代码和主管人员
JORC、NI 43-101和UMREK等规范的共同逻辑是，资源/储量声明是透明的、实质性的、有能力的，并且该声明必须由合格人员签署（JORC中的Competent Person / CP，NI 43-101中的Qualified Person / QP，UMREK中的合格人员）。人工智能帮助解释这些代码的结构、所需的标题和清单，并创建报告框架；但如果没有合格人员的独立评估和签字，任何资源/储量声明都是无效的。人工智能生成的文本不会取代此签名。
循序渐进：在监管工作中安全地使用人工智能
- 将任务分开。使用AI进行“蓝图/骨架/清单生成”，而不是“当前项目/限制源”。
- 确定官方来源。获取相关法规的当前官方文本（官方出版物、委员会代码）。
- 制作草稿。起草人工智能报告框架、合规清单和摘要。
- 验证每个属性。打开并验证官方文本中AI显示的每个项目编号、版本和限制。
- 专家/有能力的人批准。资源/储量的主管人员；由职业健康与安全/环境负责专家进行评估和签字。
- 版本和日期注释。记录您使用的立法版本和确认日期。
注意：询问人工智能“这个监管有哪些限制”并直接使用答案是监管业务中最危险的习惯。正确的流程：AI出草案，你从正式文本中验证，主管人员批准。
合规检查表：人工智能的力量
人工智能在立法中最安全、最有效的使用是清单和蓝图的制作。与从头开始编写相比，报告类型的框架（例如“应该有什么标题、应该添加什么文档、需要什么语句”）可以节省大量时间。这个框架是一个可验证的框架；其中的每个具体参考文献都会再次与官方来源确认，但结构和完整性检查会加快。因此，人工智能回答的是“我可能忘记了什么”的问题，而不是“确切的项目是什么”的问题。
三个迷你箱子
案例 1 — 虚构的货品编号。工程师要求 AI 在环境报告中引用排放限值； AI给出了自信的监管条款和号码。工程师起了疑心，打开了官方文本；项目编号和值均与文本不匹配。从官方文本中获取正确的值。如果他没有确认，审核就会存在不合规和处罚的风险。教训：每一项和限额都是从官方渠道公开的。
案例 2 — 加快报告框架的速度。团队准备符合 UMREK 的焊接报告。他们让人工智能提取代码所需的标头结构和完整性检查表；草图减少了几个小时的工作。团队用自己的数据填充每个标题，根据官方代码验证每个属性，然后由主管人员评估并签名。 AI加速建设；团队和主管人员承担了内容和责任。
情况 3 — 版本混乱（警告）。实习生让AI生成安全监管摘要； AI 将旧版本与当前版本混合，并呈现更改后的需求，就好像它已更新一样。这种差异可以在审计中显现出来。专家将其与现行官方文本进行对比并修正。教训：立法不断更新； AI的版本信息不可靠，请从官方渠道核实您使用的版本。
可复制的提示模板
报告骨架生产“角色：您是矿山报告助理。[JORC / NI 43-101 / UMREK]输出合规资源/储量报告的典型标题结构以及每个标题中应作为骨架包含的内容。如果您给出特定的项目编号，请将其标记为“待从官方代码中确认”。强调该声明需要合格人员（CP/QP）签名。”
合规完整性检查表“为以下报告类型制作完整性检查表：[报告类型]。应包括哪些部分、文件和声明？为每个项目添加“从官方文本验证来源”注释。不要给出确切的项目编号和限制；重点关注结构和完整性。”
引文验证列表“列出下面报告草案中的每一项立法/标准引文和 HERlimit 值。对于每一项，请写出应确认的官方来源（哪个法规/代码、哪个版本）。在“待确认”标题下收集未经验证的内容。文本：[粘贴]。”
立法摘要（草案）“用通俗易懂的语言总结以下立法文本（我从官方来源粘贴），并逐项列出采矿作业的实际要求。不要添加文本中没有的要求；标记不明确的要求。不要添加自己记忆中的项目/限制；只需依赖我给出的文本。文本：[粘贴]。”
最后一个模板中的关键细微差别：您粘贴来自官方来源的立法文本；人工智能只会总结你提供的文本，它不会从自己的“记忆”中组成项目。这是最安全的使用方式，可以最大限度地减少幻觉。
弱提示/强提示
弱提示：“矿山废水排放限值是多少，含有什么物质？”
强烈提示：“角色：你是立法助理，我将从官方来源粘贴相关法规的现行文本。你只需用简单的文字概括我粘贴的文本，并逐项列出实际要求。不要凭自己的记忆添加限制或文章编号。将文本中不清楚的地方标记出来，以便我可以从官方来源确认。”
比较表：监管授权和人工智能的使用
任务
安全吗
人工智能角色
验证
创建报告框架
是的
结构生成器
有能力的人
完整性检查表
是的
控制工具
专家
总结给定的文本
是（您提供文字）
总结者
与源码比较
商品编号/限量生成
否（有风险）
使用
需要官方文本
资源/储量声明
仅草稿
草案
授权人签名
常见错误
- 向 AI 询问限制/项目并使用答案。最常见的幻觉发生在此处；需要官方文本确认。
- 不验证版本。立法已更新； AI的版本信息不可靠。
- 未经主管人员批准公布资源/储量声明。代码会覆盖这一点。
- 混淆了两个规定。人工智能可以整理相似的文本。
- 将草案误认为是最终文件。草案加快了构建速度；对内容和签名的责任在于人。
提示：在立法中，将人工智能用作“文本处理器”而不是“文本生成器”：您提供官方文本，人工智能对其进行总结/构建。因此，您可以最大限度地减少幻觉场，从而使验证变得更加容易。
总之
监管和报告是挖矿的高风险和高验证领域。人工智能报告框架在完整性检查表和摘要（您提供的官方文本）方面功能强大且安全。但生产品名、限量、版本存在风险；每个引用都必须得到官方来源的确认。资源/储量声明只有在有合格人员 (CP/QP) 签名的情况下才有效。最安全的方法是使用人工智能作为文本处理器而不是文本生成器。
应用任务
选择报告类型并使用模板“报告框架生成”和“合规完整性检查表”提取结构和检查表；验证每个特定引用是否都标有“官方来源验证”标签。然后，用“立法摘要（草案）”模板总结您从官方来源收到的立法文本，并检查人工智能是否在文本中添加了任何内容。最后，使用“引文验证列表”删除草稿文本中的所有引文，并确定那些“等待确认”的引文。
清单
- [ ] 我没有问AI，而是从官方文本中确认了物品编号和限制。
- [ ] 我记录了我使用的立法版本和确认日期。
- [ ] 我不是将人工智能用作文本生成器，而是将其用作处理我提供的文本的工具。
- [ ] 我需要合格人员 (CP/QP) 批准资源/储量申报。
- [ ] 我将报告中的每个参考标记为“已确认/待定”。
- [ ]我通过与来源对比验证，AI并没有混淆这两个规定。