当事故还没发生，人们已经“知道”会出事了

——我们用大模型首次量化了“风险直觉”的形成过程

在很多重大事故的复盘中，我们常常会听到一句话：

“其实在事故发生前，已经有很多不对劲的地方了。”

但一个长期没有被回答的问题是： 这些“不对劲”，到底是如何一步步累积成“必然会出事”的判断？

最近，我们做了一件以前几乎没人系统做过的事： 把“人对风险的直觉变化过程”真正量化了出来。

一、风险不是“突然变高”的，而是一步步被“说服”的

在这项研究中，我们分析了 90 起美国化学安全委员会（CSB）的真实事故调查报告，每一起事故在发生前，平均存在 5–6 个明确的事故前兆（precursors）。

这些前兆包括：

·        设备异常

·        操作失误

·        组织管理问题

·        环境因素

关键不在于“有没有前兆”，而在于：

当这些前兆一个接一个出现时，人们心中的“出事概率”是如何变化的？

二、一个反直觉但极其稳定的发现：

每出现一个前兆，风险感知平均上升 8%

我们用两个大语言模型（LLM）智能体来模拟这一过程：

Agent 1：从事故报告中，自动提取时间顺序清晰的事故前兆

Agent 2：模拟一个“理性但非专家”的人，在每一个前兆出现后，给出他心中“事故即将发生的概率”

结果非常惊人，也非常稳定：

·        主观事故概率几乎是线性上升的

·        平均 每一个前兆 ≈ +8% 的事故概率

而且在 90 起事故中全部成立。

这说明： 人对风险的判断，本质上是一种“连续更新的信念过程”，而不是阈值触发。

三、真正的“心理拐点”出现在第 4 个前兆

如果说前两个前兆只是“有点不对劲”， 第三个开始让人紧张， 那么我们发现：

第 4 个前兆，几乎在所有案例中，都会触发一次“风险认知跃迁”

具体表现为：

·        第 3 个前兆时，风险中位数 ≈ 42%

·        第 4 个前兆时，直接跳到 ≈ 77%

这是一个心理意义上的“不可逆点”：

从“可能会出事” 变成 “这事大概率要出问题了”

但遗憾的是，事故往往仍然在继续推进。

四、最危险的不是设备，而是“组织问题”

另一个非常重要、也非常现实的发现是：

最容易推高风险感知的，并不是设备故障，而是组织层面的前兆

在所有前兆中：

例如：

·        人手不足

·        程序缺失

·        责任不清

·        违规被“默许”

这些信号一旦出现，会极快地侵蚀人们对系统安全性的信心。

这也解释了为什么很多事故中， “看起来是技术事故，实质是管理失效”。

五、一个关键突破：

大模型真的能“像人一样”感知风险

很多人会问：

“用 AI 来模拟人的风险判断，靠谱吗？”

我们的验证结果是：

LLM 给出的风险概率

与多位过程安全专家给出的判断

平均偏差小于 ±0.08

换句话说：

大模型已经可以稳定复现人类在“事故逼近时”的直觉式推理过程

而且，它的优势在于：

不需要大量统计数据

能处理文字、叙事、模糊信息

天然适合事故报告、现场记录、日志等非结构化材料

六、这项研究真正想说的，不只是“AI 很厉害”

更重要的是，它揭示了一个长期被忽视的事实：

事故不是突然发生的，而是被一步步“心理确认”的

在第 4 个前兆之前， 其实已经有足够多的信号， 足以让一个理性观察者判断：

“这件事不再是偶然，而是趋势。”

这为未来的安全系统带来一个重要方向：

不再只问“事故概率是多少”

而是问： “现在这个阶段，人们是否已经‘应该意识到危险了’？”

七、写在最后：

风险，是被“看见”的那一刻才真正存在。

这项研究并不是要替代传统的概率风险分析（PRA）， 而是补上一个长期缺失的维度：

风险感知本身，是可以建模的。

当 AI 能理解“人什么时候会开始紧张、犹豫、迟疑、警觉”， 我们才真正有可能设计出：

·        更早介入的安全系统

·        更符合人类认知的预警机制

·        更少依赖“事后复盘”的安全文化

事故真正的分水岭， 往往不是爆炸发生的那一刻， 而是第 4 个前兆出现，却没人停下来的那一刻。

本文基于 Wen et al., 2025《Modeling Dynamic Risk Perception Using Large Language Model (LLM) Agents》研究成果整理与改写。