AI作为内容工厂

人工智能的引入不再仅仅是一种技术趋势，而是成为国家层面确立的必然要求。在任务量不断增加和工作流程加速的背景下，HSE专家需要新工具来优化日常工作。来自Yandex公司的Vera Konshina分享了使用生成式神经网络来转变企业沟通和创建工业安全培训材料的实践经验。

风险可视化与内容调整

HSE专家日常工作中很大一部分涉及沟通和培训。传统的文本说明和规章制度往往无法引起员工的共鸣，尤其是更易于接受视觉信息的年轻一代。演讲详细探讨了从枯燥的文件向AI生成视频的转变。

• 加速流程： 使用AI可以在短短几周内将培训课程翻译并调整为数十种语言，而在标准模式下这需要数月的工作。
• 安全的可视化： 神经网络能够创建危险情况和风险的逼真图像，而无需在实际生产中进行可能违反道德或安全规范的摆拍。
• 节省资源： 图像和视频的生成降低了对设计师和昂贵拍摄设备的依赖，使HSE专家能够自行满足视觉需求。

从文本提示到视频创作

演讲者通过实例展示了如何逐步建立与神经网络的合作，并逐渐增加任务难度。建议从基础文本模型（如YandexGPT、GigaChat或Deepseek）开始，用于编写简短的事故报告。下一步是生成符合企业色彩的内部演示文稿图像。

最复杂但最有效的阶段是视频和音频的处理。与其尝试从零开始生成复杂的视频序列（这通常会导致视觉失真或伪影），不如采用组合方法：首先创建高质量的静态图像，然后将其“动画化”。对于培训的配音，可以使用语音合成服务，提供逼真的声音，而无需进行录音室录制。

提示词工程与AI逻辑验证

结果的质量直接取决于任务的表述方式。演讲者分析了生成过程中的常见错误，即神经网络添加了多余的细节（例如，比例失调或手上多出手指）。为了避免这种情况，必须采用严格的提示词结构：

• 设定具体角色和目标受众。
• 明确禁止生成不需要的元素。
• 固定风格（写实、漫画、企业色彩）。
• 将复杂的视频分解为多个短场景。

在开始正式工作之前，建议通过提出荒谬的问题（例如关于在冰箱中加热物体）来测试所选模型建立逻辑联系的能力。这有助于评估算法的可靠性。

使用AI时的信息安全

将AI引入企业环境的关键障碍之一是数据泄露的风险。使用开放的云模型意味着上传的信息可能被用于算法的进一步训练。为了保护企业的机密信息，必须进行严格的数据脱敏程序（从风险评估卡中删除法律细节、个人数据），或者使用通过安全的B2B合同运行的封闭式企业AI环境。

您将从本次网络研讨会中学到什么：

• 如何利用神经网络缩短HSE培训课程的开发和本地化时间？
• 在不聘请承包商的情况下，使用哪些工具可以免费为培训进行配音和动画制作？
• 如何正确编写文本提示词，以避免生成的插图出现视觉失真？
• 如何安全地应用云端AI服务来分析事故统计数据，而没有企业数据泄露的风险？
• 在开始工作之前，如何测试所选神经网络的逻辑和专业适用性？