南非矿业AI发展面临的机遇和挑战

基于AI的技术越来越多地应用于工业，包括采矿业，尽管该行业接受较慢。

“例如，配有传感器和数据分析软件的机器能够收集和分析数据，可以分析图形和趋势，监控设备状况，当需要维护时向操作员提供警告。虽然机器不会决策或采取行动，它们依然可以完成一定程度的智能分析工作。”

他补充说，由于这项技术相对较新，多数企业仍处于早期实施阶段，大多数现有与采矿相关的AI目前都面向自动处理、数据收集，并为人工解释提供数据集。

所收集数据的价值取决于其支撑决策和推动改革的能力。所获得的见解能够用来优化流程、降低成本，以及提高安全，等等。

“AI能够优化工作流和设备使用，提高效益和生产率。通过识别灾害和提高设备稳定性，它能够降低事故风险和减少伤害，它还能够提供有助于改进决策的见解”。

不过，虽然AI有可能改变采矿业的面貌，但“仍有几个局限性需要考虑”。

 帕瑟指出，许多矿山地处偏远，访问可靠数据网络的能力有限或无法访问数据。另外，即使能用上，其数据的质量不高或结构不正确，无法进行分析。

“从南非来看，数据可得性特别困难，原因是历史上矿业分散，标准数据格式使用不足。数据共享还存在文化和机构障碍”。

矿业活动还导致环境变化频繁，存在诸多无法预计的变化因素，这可能影响AI模型的准确性和效果。

另外，现有设备和传感器系统并不是按照AI模式设计，其集成面临挑战。AI模型还需要扎实的专家经验和领域知识才能有效地开发部署，缺少高技能人才使得矿业在这方面的挑战更加突出。

帕瑟指出，采用AI方案可能成本高昂，特别是对于小型矿业企业，当地经济的不确定性使得成本更加昂贵。

“还有，AI应用可能需要新制度和道德考虑才能保障其安全性、可靠性和公平性”，帕瑟指出。

勘探开发活动受“详细的法律体系”监管，南非主要法律包括矿物和石油资源开发法（MPRDA，Mineral & Petroleum Resources Development Act），以及矿山健康安全法（MHSA，Mine Health & Safety Act）。

沃克斯曼（Werksmans）律师事务所采矿和资源业务主管阿斯·贾拉（Athi Jara）解释称，例如，MPRDA的5A章节禁止在无探矿或采矿权情况下从事勘探开发活动。“我们已经看到勘探过程中在数据分析时已经采用了AI技术。这些探矿活动虽然不具侵入性，但也需要许可”。

此外，未经必要的同意、许可和批准，例如遵守民用航空法（Civil Aviation Act）和特殊环境管理法规，不得使用无人机和其他人工智能技术。

另外，按照MHSA规定，雇主需要采取所有合理的措施保障雇员的健康和安全。

贾拉说，“如果根据MHSA进行的风险评估证明可以使用AI降低安全风险，那么我们建议应该采用这一技术”。

沃克斯曼法律事务所就业实践主管克里·弗雷德里克斯（Kerry Fredericks）对此进行了详述，他指出，如果这样的评估确定员工在地下面临较高的失踪风险，或者需要紧急跟踪和定位员工位置以确保他们的安全，那么“从劳动法角度来看，这就需要进行适当和合理的监控”。

然而，考虑到现代监控和跟踪技术能够收集和分析员工“个人隐私”，“应该仔细考虑如何实施”。

弗雷德里克斯援引《个人信息保护法》说，公司在处理个人信息时应遵循透明原则。

沃克斯曼法律事务所监管机构负责人阿莫雷·伯格施密特（Ahmore Burger-Smidt）认为，“隐私的基本定义是任何人都有权将自己或涉及自己的信息保密，以限制他人对我们行为的影响。因此，接受AI监控和跟踪的员工应该被告知这些技术是否部署，何时和基于什么目的部署”。

弗雷德里克斯补充说，监控和/或跟踪员工不需要征得同意，“为了追求公司的合法权益，可以说明采用AI收集和分析与员工相关的信息是必要的”。

不过，理想情况下，企业应该明确采用AI技术可能影响员工，并且尽可能降低涉及员工隐私带来的影响。此外，实施监控应该针对员工的具体职能，伯格施密特说。

她认为，随着AI工具的使用越来越普遍，对于工人和潜在的周围社区来说，必须在提高效率安全与失去自主隐私之间进行权衡。

此外，如果将监视和监控工具用于环境影响监测、调查、工人或现场周边安全，“这些工具的使用很有可能违背道德原则或社区期望”。

伯格施密特建议，在设计和实施这些监视系统时应考虑隐私和人权保护因素。

因此，矿企应该根据主要政策要求，遵循可解释、透明和公平的原则，采用和实施AI解决方案。

在评估AI方案时，为避免偏差，他们应该了解训练AI模型所需数据的来源、属性和质量。

贾拉提醒矿企，遵守MHSA、MPRDA和其他立法规定的法律责任在于矿权人。虽然AI可以用于矿产勘探开发，但采用AI的行动和决定取决于矿权人。因此，矿权人应承担最终法律责任。

AI技术在勘探活动中的使用越来越普遍。大多数企业某些勘探活动采用AI技术，但聚焦关键矿产的勘探企业科博德金属公司（KoBold Metal）的所有勘探活动都采用了AI解决方案。

“我们收集了大量的非结构化数据，包括手写和其他内含地图、图件和表格的文档。我们将这些信息上传到云，然后运行光符识别和其他语言处理工具，对所有数据进行索引，并对钻探靶区关键属性的不确定性进行定量判别”。

他举例说，科博德公司将“所谓的概率地球物理反演”融入软件堆栈并使用它来指导勘探决策。“我们与斯坦福大学合作发表了一篇关于信息有效性（Efficacy of Information）方面的论文，通过这项技术我们从地学数据获得见解”。

科博德公司的数据系统利用专有和第三方工具将各方面数据进行汇聚，使得概率预测更加有效。

重要的一点是这将使得从勘探到商业化生产的整个过程更加快捷和更富有成效。

“例如，我们在加拿大的一个项目依托此技术对可能出现在地表的岩石类型进行预测。经过大量采样，我们将预测结果与拿到的最好常规地质图进行了对比分析。我们发现，假阳性和假阴性预测都减少了80%”。

“然后，该项目的首个钻探计划10个绿地钻孔中有8个见到了质量非常高的镍矿化，而根据以前的预测，我们预期只有一到两个。今年我们在该项目将实施后续钻探计划”。

科博德公司上个月获得了赞比亚明贡巴（Mingomba）项目多数股权，目前正积极推进钻探工作，计划不久开始可行性研究。明贡巴将成为该公司AI解决方案成功的例证。

帕瑟指出，虽然实施AI解决方案面临一些挑战，但其潜在效益显著，特别对于南非这样一个矿业在经济和社会政治中发挥重要作用的国家。

“然而，人工智能并不是解决该行业所有问题的灵丹妙药。仔细考虑当前的局限性及其潜在的好处和风险，对于确保负责任和有效的部署至关重要”，他总结说。