在全球工安意識日益提升之際，傳統上極度依賴人工監督與紙本作業的建築產業，如今也逐步邁向數據驅動與科技主導的管理模式。其中，美國波士頓的Shawmut Design and Construction公司成為業界矚目的案例。該公司不僅監管超過150個施工工地，更利用AI技術協助保障多達30,000名員工與協力廠商的安全，開啟建築職場安全的新篇章。
從紙本到AI：工安管理的進化
Shawmut是一家年營收超過20億美元的建築管理公司。該公司自2017年起導入AI系統，並逐步擴展應用範疇，包括工地風險評估、工人行為追蹤、氣候預測整合等。公司首席安全長Shaun Carvalho指出，AI策略已成為公司推動安全營運、提升效率的重要工具。他回顧道：「這是個過去20或30年完全依靠紙本與夾板的產業。如今我們能做的，是盡可能運用科技來守護人員與營運。」
利用AI預測風險與事件
Shawmut目前採用一套由第三方開發的AI工具，結合氣象資料、人員異動情形與工地數據，預測潛在安全事件的可能性。例如，AI系統會分析氣象預報、施工地點溫度變化、可能出現的極端天氣（如降雪或管線凍結），以便提前防範。在人力層面，系統也能辨識「新進人員大量進場但缺乏新領導者」的風險徵兆。目前這些數據雖非即時更新，但至少每日匯入一次，讓主管能夠迅速與團隊討論並調整策略。
結合GPS與工人行為分析
疫情期間，Shawmut快速擴展AI應用。公司在工人手機上安裝GPS追蹤系統，配合AI運算，即時偵測工人彼此距離是否小於6英尺，一旦超出安全範圍便發出警示。這套系統原本設計用於社交距離監控，後續也被擴大應用於偵測工人是否綁上安全繩、是否正確使用鷹架等行為。
公司首席人資與行政長Marianne Monte指出：「這些科技工具對我而言非常溫和，但卻切實提升了工地安全。重點不在於梯子有多高，而是使用者當下的心理狀態。」
隱私權與數據倫理的挑戰
然而，當AI技術滲透到工地現場與個人行為層面，也引發了倫理與隱私的疑慮。
慕尼黑大學人工智慧倫理研究助理教授Benjamin Lange指出，透過AI監控工人行為可能觸及隱私、知情同意與數據安全等紅線。企業若未妥善處理，可能導致信任危機或濫權爭議。
Lange強調：「企業必須對資料收集保持透明，追蹤功能僅限於安全用途，並提供員工選擇是否參與的權利，以維護個人自主與隱私權。」對此，Shawmut自導入AI之初即將數據匿名化，並持續優化系統以符合倫理標準。
AI應用的限制與未來展望
AI雖帶來顯著效益，但建築產業導入仍有瓶頸。最關鍵的挑戰在於資料品質。
根據Autodesk與FMI Consulting的一項報告，建築業中高達95%的資料未被妥善使用，且劣質資料每年為產業帶來約1.8兆美元的損失。
此外，不同工地的規模、法規與施工流程差異極大，使AI系統難以完全泛化。首席安全長Carvalho強調：「目前市面上的AI工具仍無法自動整合不同州的安全法規。我們希望未來能有系統，當工人從加州調派到猶他時，系統能自動切換並符合當地規範。」
結語：AI可作為安全文化的一環
Shawmut的案例顯示，AI不僅是管理工具，更逐步融入企業文化，成為推動工安與效率的核心引擎。在勞動力短缺、工期緊湊與氣候不確定性上升的雙重壓力下，如何在保障人權與倫理的基礎上，建構科技驅動的安全職場，將是建築業甚至是其他引入AI科技之企業，未來的關鍵課題。
參考資料：
- https://www.businessinsider.com/ai-for-worker-site-safety-in-construction-2025-4
- https://contechtoday.com/2025/04/18/a-boston-based-construction-firm-is-leveraging-ai-to-keep-roughly-30000-workers-safe/
- https://www.navatech.ai/the-role-of-ai-in-enhancing-safety-measures-on-construction-sites/
- https://www.ilo.org/resource/news/ai-and-digitalization-are-transforming-safety-and-health-work
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