每年有超過(guò)1.6億人受到洪水，颶風(fēng)，火災和其他自然災害的威脅。而且情況可能會(huì )變得更糟。
自然災害的發(fā)生頻率已經(jīng)是1970年的四倍。據估計，在氣候變化的影響下，此類(lèi)事件的頻率和兇猛性可能增加。
人工智能具有通過(guò)更有效，更有效地調配救濟資源來(lái)減輕破壞的潛力。它可以加快援助的交付速度，并提高救濟工作者在一線(xiàn)的決策。
明天的防災工作可能與今天的情況大不相同。例如，一旦確定了即將來(lái)臨的颶風(fēng)或颶風(fēng)，就可以使用地理空間，天氣和先前的災難數據來(lái)預測有多少人將離開(kāi)家園，以及他們可能會(huì )流向何處。這些見(jiàn)解可以幫助緊急情況人員確定需要多少援助(水，食物，醫療)以及將援助發(fā)送到何處。人工智能算法可以根據衛星圖像和天氣預報即時(shí)評估洪水，建筑物和道路損壞，從而使救援人員可以更有效地分配緊急援助，并識別仍處于危險之中并與逃生路線(xiàn)隔離的人。
麥肯錫(McKinsey)的高貴情報(Noble Intelligence)只是試圖利用AI的潛力來(lái)支持人道主義事業(yè)的一項舉措的例子。例如，該團隊正在開(kāi)發(fā)一種算法，它將結合衛星，地理空間，天氣和其他數據，將評估對學(xué)校等建筑物的破壞所花費的時(shí)間從數周縮短至數分鐘。然后，可以使用這些信息來(lái)確定搭建臨時(shí)學(xué)校帳篷的最佳位置以及優(yōu)先安排重建工作的位置。
再舉一個(gè)例子，其他組織正在使用AI技術(shù)來(lái)解釋災難后的社交媒體供稿。此類(lèi)分析可以通過(guò)標記來(lái)自人們沒(méi)有毯子或在街上等外面的避難所的圖像，提供有關(guān)基礎設施損壞和向受害者提供援助的重要現場(chǎng)信息。
但是，即使許多公共部門(mén)組織和萬(wàn)事達卡(Mastercard)，微軟(Microsoft)和谷歌(Google)等私有部門(mén)的數據參與者為改善救災做出了貢獻，但努力的影響仍然受到一些挑戰的阻礙。
一是范圍有限。許多私營(yíng)部門(mén)的倡議涉及一個(gè)或幾個(gè)政府或非政府組織的合作伙伴，并專(zhuān)注于特定的用例，通常與較大的救災團體相對隔離，并且未納入已建立的救災協(xié)議中。這會(huì )導致工作分散，并可能導致將無(wú)法從AI得出的見(jiàn)解和算法工具提供給無(wú)法維護或無(wú)法有效地將其納入決策流程的組織。
其次，盡管存在許多可以使救災受益的數據(衛星，地理空間，電信，社交媒體，金融)，但在需要時(shí)并不總是可以訪(fǎng)問(wèn)這些數據。更重要的是，數據集很少與其他大型數據集以及來(lái)自經(jīng)驗豐富的操作人員的數據結合使用，從而可以釋放更多的見(jiàn)解。與從大數據中獲得的見(jiàn)解相比，這種地面視圖甚至更有價(jià)值，但通常不會(huì )以系統的方式捕獲和分析。
最后，根據定義，在危及人類(lèi)生命的災難情況下，請注意AI的局限性，這一點(diǎn)很重要。數據分析并不總是能提供支持者所聲稱(chēng)的內容，這使得在沒(méi)有經(jīng)過(guò)嚴格審查算法方法和假設的既定流程的情況下評估此類(lèi)主張具有挑戰性。例如，旨在評估住宅破壞的AI模型已經(jīng)用于商業(yè)建筑，即使這些建筑依賴(lài)于不同的材料，構造方法和法規。在一個(gè)越來(lái)越多地審查AI道德的世界中，沒(méi)有開(kāi)發(fā)人員和用戶(hù)同意遵守的標準。
在自然災害場(chǎng)景中，我們如何最大程度地發(fā)揮AI的優(yōu)勢?有三個(gè)機會(huì )：
首先，加強當前計劃之間的協(xié)作，將重點(diǎn)放在幾個(gè)合作伙伴之間的特定用例上，整合到以影響為重點(diǎn)的AI驅動(dòng)的災難支持網(wǎng)絡(luò )中。當前用于開(kāi)發(fā)算法的注意力應至少與盡可能多的能量和資源保持平衡，以確保這些工具廣泛可用并用于救災的第一線(xiàn)。在許多情況下，這意味著(zhù)需要更多的能力建設。我們也看到了重復的工作，數據科學(xué)界正在研究類(lèi)似的用例，這可以簡(jiǎn)化。一種選擇可能是建立特定領(lǐng)域的合作伙伴關(guān)系或聯(lián)盟，跨行業(yè)或全球機構將協(xié)調專(zhuān)門(mén)的開(kāi)發(fā)團隊作為一種模式。
其次，在短期內，要在不同的機構之間開(kāi)發(fā)更多的基本數據捕獲和協(xié)調工具，而不是將大部分投資都集中在高度先進(jìn)的AI上。這可以為將來(lái)的新救生算法提供信息“燃料”。因此，在這些基礎工具上花費等量的開(kāi)發(fā)精力，同時(shí)也正在開(kāi)發(fā)更復雜的算法，將是有益的。
最后，迫切需要關(guān)于道德AI原則的更多特定于領(lǐng)域的協(xié)議。 包括聯(lián)合國和歐洲聯(lián)盟在內的全球機構已經(jīng)發(fā)起了許多舉措，以制定原則來(lái)指導人工智能的總體使用。但是鑒于范圍廣泛，這可能需要時(shí)間。在此期間，將利益相關(guān)者在諸如災難響應之類(lèi)的特定領(lǐng)域中更緊密地結合起來(lái)將很有用。這可能包括設置算法審查過(guò)程，以確保AI解決方案在廣泛發(fā)布之前符合指定的標準。
人工智能在災難抗災領(lǐng)域提供幫助的機會(huì )是巨大的–指導救災工作，確保更好的疏散，分發(fā)援助，每年可能幫助數以?xún)|計的人，即使不是億萬(wàn)。盡管有一些挑戰需要克服，但通過(guò)適當水平的協(xié)調和伙伴關(guān)系，這個(gè)更光明的未來(lái)可能會(huì )更遙不可及。