站在2026年的開端，回望剛過去的2025年冬，香港建築界經歷了一場漫長而寒冷的夢魘。當金融市場熱議AI與元宇宙的無限可能時，大埔宏福苑的火光與地盤接連的意外，將我們拉回最痛心的現實：在鋼筋水泥的森林中，我們依然無法守護最基本的生命安全。
2025年的數據令人心寒。根據工業傷亡權益會統計，全年錄得118宗工作相關死亡個案，較2024年激增55%。建造業以50宗個案高踞榜首。更令人擔憂的是，因過勞或隱疾猝死（Collapsing）的個案達64宗，創歷史新高，且逾三分之一死者為60歲以上。這揭示了勞動力嚴重老齡化與高強度風險之間的結構性矛盾。
AI負責執行 人類負責決策
儘管建造業議會投入大量資源推廣「零意外」願景，但死亡數字卻從2024年的14宗急轉直下至2025年的各種慘劇 。這是否證明了現行依賴《安全管理實務守則》14個元素的安全管理體系已陷入「文書遊戲」（Paper Safety）的困局 ? 我們迫切需要一場從人力密集向AI賦能的革命 。
筆者之前是研究建築安全的學者，現在認為要扭轉局勢，必須重新定義人機分工。參考耶魯大學與南京大學的研究框架，工作技能可拆解為兩個層次：
一、決策層子技能（Decision-level subskill）：涉及目標確立、倫理判斷與權衡取捨（如是否在成本壓力下堅持安全底線），這是人類的絕對優勢 。
二、執行層子技能（Action-level subskill）：涉及數據處理、模式識別與計劃實施，這正是AI的強項 。
香港建築安全的困局，本質在於將過多的執行重擔壓在人類身上。未來應走向「AI負責執行，人類負責決策」模式。生成式AI的出現，讓AI從只能做選擇題的傳統識別工具進化為具備推理能力的智能副手。
守衛生命最後一道防線
筆者於2025年11月在城大主講的安全研討會「香港建築革新之人工智能、AI智能體與人機協作的未來」提出了以下三大核心技術：
一、RAG技術：精準對應本地安全法規：香港職安健法規極其繁雜，前線人員難以悉數記憶。檢索增強生成（RAG）技術解決了通用AI容易產生「幻覺」的問題。
知識庫構建：將所有職安健法規、實務守則（CoP）等等向量化，建立專屬「職安健圖書館」。
語義檢索與生成：當用戶詢問挖掘機吊運要求時，系統會先檢索本土相關條文，再由大語言模型（LLM）生成精準回答，確保回覆符合香港本地法律規範。
二、互動AI數字人與視覺大模型：跨越語言與感知的障礙：針對外籍勞工溝通障礙，AI數字人可擔任虛擬安全大使，利用多語言（粵、英、尼泊爾語等）進行即時翻譯與培訓。結合視覺大模型（如SAM），系統能實現「即影即有」的安全諮詢。
場景應用：工人拍攝挖掘機吊運石屎護欄的照片。
AI預警：系統即時識別違規風險，提醒檢查「表格1」（Form 1），將專家的眼睛延伸至工地每個角落 。
三、PRA預測性風險評估：傳統的工作危害分析（JHA）往往是靜態的紙本工作。預測性風險評估（PRA）則實現了動態監控：
歷史與實時整合：AI 分析過去十年的事故模式，並接入天文台與物聯網（IoT）傳感器數據（如強風評估棚架風險）。
人員健康監測：針對高齡工人，AI監控智能手錶數據。若發現高齡工人在高溫下心率異常，系統將強制發出休息指令，這對預防猝死個案至關重要。
RAG、數字人與PRA並非孤立的工具，它們需要一個名為「AI守護者」（AI Guardian）的AI智能體來統合。這位虛擬安全經理具備自主性，全天候不知疲倦地運作，旨在將前線人員從繁雜的執行層勞動中解放出來。
科技的進步不應只體現於金融指標，更應體現於對每個血肉之軀的守護。讓AI成為守衛生命的最後一道防線，這不僅是技術的必然，更是我們對死傷者的守望與對未來的承諾。
