人工智能（AI）技术在工伤补偿领域的应用已近在咫尺。鉴于AI应用的规模及其技术发展的速度，它有潜力优化效率、提高准确性和增强合规性。然而，AI也带来了独特的挑战和伦理考虑，如果应用不当，可能会产生灾难性的后果。
尽管AI技术带来了即将到来的挑战和伦理困境，我们预计AI技术不可避免地会被纳入工伤补偿实践的各个方面，从雇主和医疗提供者到法律从业者，最终到工伤补偿上诉委员会。
因此，所有从业者必须了解什么是AI，它能提供什么，以及如何最好地将其应用于复杂的工伤补偿系统。
什么是AI技术以及它是如何工作的？
AI是一门涉及构建能够自主模拟智能人类行为的计算机或系统的科学。它融合了三个科学分支——社会科学、自然科学和形式科学——通过数据解析、计算机科学、自然语言处理、软件工程和神经科学等跨学科领域。AI利用多个学科的理论和方法来开发能够推理、学习、适应并做出预测或解决问题的系统。
AI可以是非生成型或生成型。对于非生成型AI，机器学习程序会消耗数据以进行预测，包括概率或分类。首先，AI程序通过无监督或有监督的数据进行训练，从而能够做出决策或预测。无监督数据没有标签，而有监督数据可以包括诸如姓名、治疗方案、数字、身体部位、伤害类型、结算类别和价值等信息。然后，AI程序通过解释数据来解决问题和发展预测。这些预测属于非生成型AI。在工伤补偿领域，非生成型AI可以预测受伤工人的可能治疗方案、结算估值和永久残疾情况。
相比之下，深度学习，包括生成型AI（GenAI），生成新数据。深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络（类似于人类大脑中的神经元）来进行复杂决策。深度学习需要更高的数据消费量和更多的建模层来训练系统。生成型AI学习模式以生成新的数据，包括自然语言、音频、图像、文本、视频和其他数据。例如，目前最常见的生成型AI应用是生成图像或艺术作品，或根据提示创建书面文档，这些文档可以通过额外的提示进行细化和编辑（如ChatGPT）。
AI在工伤补偿中有哪些应用？
根据我们目前对AI的了解，它可以被训练用于数据和模型，以辅助模式识别，识别与工伤补偿索赔相关的趋势、欺诈和异常情况。
一方面，AI有许多潜在的好处：
- 对于保险公司，AI可以使案件更高效，通过减少索赔周期、识别欺诈性索赔、增加自动化和更准确的结算估值。
- 雇主可以分析安全记录数据和工作场所伤害报告，以预测事故，从而通过数据驱动的缓解措施降低风险。
- 医疗系统和医疗服务提供者可以部署AI与受伤工人互动，识别治疗中的异常情况，识别药物过量处方，标准化护理并改善康复结果。
- 律师可以从AI的使用中受益，以分析合格的医疗检查员，增强合规性并降低诉讼成本。当然，每个案件都是具体的，但AI可以为询问和交叉盘问提供基本框架。
- 工伤补偿上诉委员会可以通过利用AI来提高决策的公平性和一致性。
总体而言，AI带来的自动化、预测和效率可能会减少人为错误，并简化工作量，使更多注意力集中在复杂索赔上。
另一方面，将AI系统纳入工伤补偿实践的困难包括技术成本高昂和建模不佳可能导致不准确的结果。我们都见过AI在法律实践中误用的可怕故事，例如某位律师因使用AI起草简报引用不存在的案例法而受到制裁。正确训练AI所需的大量多样数据、有偏见或过时的数据导致不准确的预测、缺乏对数据使用的监督以及对新技术的学习阻力，都可能加剧AI的错误和问题，导致不一致或不准确的应用。
AI的伦理考虑
使用AI技术还引发了关于隐私、控制、透明度、偏见和准确性的伦理担忧。AI系统是基于数据集进行训练的，这引发了将私人信息共享给系统是否构成保密违规的问题。此外，有限的数据控制和所有权意味着数据的安全性可能降低。当第三方访问用于AI训练模型的数据时，也可能违反保密性。
一些AI系统（如机器学习和生成型AI）所需的复杂建模使得透明度具有挑战性，尤其是在对抗性系统（如工伤补偿）中解释某个结果或决策的理由时。AI系统的输出和预测仅与其输入数据一样好。机器学习依赖于数据集，这些数据集中可能存在人类偏见和过时信息。因此，不良的建模可能导致不准确或非法的结果。
法律对AI使用的指导
AI技术的监管已在法律视野之内。随着新技术的发展，法律试图适应变化的环境。2023年，加利福尼亚州律师协会发布了关于在法律实践中使用生成型AI的指导意见，该意见符合律师的职业责任义务。职业责任和行为准则常务委员会指出，律师有责任了解AI技术的益处和风险，特别是在与保密、勤勉、诚实和沟通等职责相关方面。
为了确保透明度并禁止歧视，加利福尼亚州引入了议会法案2930，旨在防止基于受保护特征的AI歧视，并规范雇主作为决策工具使用AI的行为。该法案提出了对不遵守规定的行政罚款和民事处罚。目前，立法机关尚未通过该法案。
在试图监管AI安全的尝试中，加利福尼亚州引入了参议院法案1047，旨在强制要求生成型AI的透明度。该法案被否决，但很可能会以另一种形式重新出现，因为加利福尼亚正在积极努力确保AI技术的安全性。
总之，随着AI在应用和能力上的增强，我们可以期待未来有关其使用和安全的法律法规。随着技术的发展和使用，也有潜力实现跨系统的集成和整体效率的提升。所有参与工伤补偿系统的人士都需要准备好应对AI持续扩展的影响。
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