收益：
- 能够区分人工智能在架构工作流程中哪些地方可以实时节省时间，以及哪些安全关键责任应由有能力的架构师和工程师承担，具体取决于风险级别
- 能够实施多层验证规则，根据适用的法规、测量和独立专家控制来测试每个人工智能输出
- 能够养成选择上下文匿名、版权和隐私安全工具来保护客户项目、分区/坐标信息和商业数据的习惯。
建筑是一长串决策，将想法转变为安全、宜居和合法的结构。这个链条中的一些环节可以很快实现自动化；其中一些永远无法转移到机器上，因为它们涉及人类生活。人工智能（简称AI；从数据中学习模式并生成文本、图像或代码的软件）是这个链条中非常强大的加速器：生成概念、编写文本、布置表格、起草代码。但人工智能不是建筑师，而是建筑师。他不承担责任，他不上场，他不签名。在本单元中，您将学习在建筑工作中何处使用人工智能、在何处停止以及如何验证每个输出。目标是让你成为一个专业的控制AI，而不是依赖AI。
人工智能在建筑领域能做什么、不能做什么
人工智能的真正力量在于生成语言、模式和变体。情绪板想法、现场计划草案、技术规范框架、会议记录摘要、工程量清单布局都可以在几秒钟内创建。人工智能将节省您完成这些任务的时间。
人工智能做不到的是技术决策，这需要责任。柱截面、梁配筋、火灾逃生距离、土地实际开发权、土壤承载力；这一切都不能用“事情通常是这样发生”的逻辑来决定的。人工智能产生幻觉是因为它从互联网上的文本中学习：也就是说，它可以编造一个看似真实但实际上是错误的项目编号、比例或值。在建筑学中，这种类型的错误不仅仅是拼写错误；这意味着生命安全、许可证被拒绝或严重的成本。
注意：AI输出的是草稿，不是专家意见。未经主管建筑师和工程师的批准，不得实施任何安全关键决策（承载系统、火灾、生命安全、地面）。人工智能并不能取代这种同意。
按风险等级分为三个区域
安全使用人工智能最实用的方法是根据风险级别将每个任务分为三个区域。这种区别快速而准确地回答了“人工智能应该这样做吗？”的问题。
地区
示例任务
人工智能的作用
验证级别
绿色（低风险）
情绪板、概念文本、会议记录、电子邮件草稿、姓名/标题创意
免费生产
快速审核
黄色（中等风险）
区域规划、工程量草案、法规摘要、演示文本、规范草案
草案+提案
专家把控+来源验证
红色（安全关键）
承运商尺寸、消防通道、开发权、地面、静态批准
仅预筛选/清单
必须经过有能力的专家计算和批准
在绿色区域要快。在黄色区域使用人工智能，但要确认每个数字和来源。在红色区域，AI永远没有最终决定权；它只是加快专家工作速度的一种辅助手段。
多层验证纪律
验证不是可以因为“我稍后再检查”而推迟的事情；是工作流程的一部分。可靠的验证由五层组成：
- 回归本源。如果人工智能给出了费率、项目或价值，请在当前官方文本（分区规划说明、法规、标准、制造商证书）中打开并确认。
- 独立账户。自己或使用经过验证的软件重新计算数值结果（面积、米数、成本）。
- 用措施测试一下。将几何、比例和距离声明与实际项目图纸进行比较。
- 专家眼光。如果相关决定涉及某一学科（静力学、机械、电力、消防）的专业知识，请获得该专家的批准。
- 留下你的印记。记录哪些输出被验证以及如何验证；稍后再检查一下。
提示：“人工智能说”不是理由。架构决策的理由始终是适用的法规、计算、测量或主管专家的批准。人工智能可以帮助你准备这些理由，但它不会取代它们。
隐私、版权和道德
建筑数据很敏感。未公开的竞赛项目、客户身份、土地坐标、招标图；所有这些都受商业秘密或版权保护。在将这些数据提供给基于云的人工智能工具之前，请先问三个问题：这些数据真的有必要吗？可以匿名吗？我使用的工具在训练中使用数据吗？
版权是一个单独的问题。人工智能生成的图像可以精确模仿著名建筑师的风格。将其作为原创产品呈现既存在道德风险，又存在法律风险。使用人工智能视觉作为内部灵感的工具，然后将其转化为您自己独特的设计语言，并对来源诚实。
一步一步：将人工智能安全地引入任务中
- 将任务放置在该区域中。绿色、黄色还是红色？
- 匿名上下文。清晰的真实姓名、坐标和号码。
- 给出一个清晰的概要。清楚地写出限制、目标和格式。
- 将输出视为草稿。切勿像最终产品一样使用它。
- 应用层层验证。来源、计算、测量、专家、追踪。
- 记录决定及其理由。
四个可复制模板
角色：您是建筑设计助理。任务：为[任务]制作草稿。背景：气候[...]、进度[...]、预算水平[...]、限制[...]。规则：为您不确定的任何数字/项目标记“需要确认”。格式：以要点形式，并附有理由。
任务：在下面的文本中列出技术声明、数值和监管引文。为每个添加“必须验证来源”注释。不用自己验证，标记即可。文本：[...]
任务：从架构师的角度根据风险级别对人工智能输出进行分类。对于每个项目：绿色/黄色/红色，并给出一个句子的理由。在红色项目中写下“需要主管专家批准”。输出： [...]
任务：对以下客户/项目文本进行匿名化。将真实姓名、地址、坐标、品牌和号码替换为[TAGET]；保留意义。文本：[...]
弱提示/强提示
弱者：“在这片土地上为我设计一座美丽的建筑。”
Güçlü：“针对温带湿润气候下 600 平方米土地上的地面 + 3 层住宅提出三种不同的体量方法。解释每种方法中日光浴和自然通风的逻辑。假设您不知道确切的分区率，并注明“必须确认分区状态”。这是一项概念研究，而不是实施决策。”
强提示中明确给出上下文、数量、约束和限制；人工智能的立场是显而易见的。
常见错误
- 将人工智能输出误认为专家意见。人工智能产生的是草案，而不是决定。
- 将安全关键决策委托给人工智能。航母、火力、地面永远不会留给人工智能。
- 使用数字而不验证来源。每个费率、项目和价值都必须得到官方来源的确认。
- 直接上传敏感数据。匿名化和安全工具的选择不应被忽视。
- 没有注意到幻觉。虽然人工智能看起来很自信，但它也可能是错误的。确定的陈述并不能证明真理。
综上所述
人工智能是建筑领域真正的加速器，但它并不能取代专家。将任务划分为绿色、黄色和红色区域；绿色方面要快速，黄色方面要确认，红色方面永远不要让 AI 有最终决定权。将每个输出视为草稿并通过五层验证。认真对待隐私和版权。责任始终由有能力的建筑师和工程师承担； AI 不承担这个责任。
应用任务
从您自己当前的项目中选择三个任务（例如情绪板、现场时间表、载体尺寸控制）。将每个分类为绿色/黄色/红色。写下您将为黄色和红色任务应用哪些验证层以及红色任务需要谁的批准。此外，在您使用的人工智能工具的隐私政策中查找并注明它是否在训练中使用数据。
清单
- [ ] 我将任务置于危险区。
- [ ] 我对上下文进行了匿名处理。
- [ ] 我做了一个清晰、有限的简介。
- [ ] 我将输出视为草稿。
- [ ] 我从官方来源确认了数字/项目/比率。
- [ ] 我将安全关键的决定留给了主管专家。
- [ ] 我保存了验证痕迹。