预警系统可以大大减少自然灾害的影响。通知人们风暴或洪水即将来临，可以为个人和政府提供宝贵的时间来准备和减轻最严重的损失。联合国全民预警倡议呼吁到 2027 年底，地球上的每个人都受到预警系统的保护。然而，截至 2023 年，只有 52% 的国家能够采取此类措施1。最不发达国家和小岛屿国家的准入率甚至更低（分别为 46% 和 39%），尽管它们所承受的后果不成比例。
作为实现这一目标的全球努力的一部分，研究人员、私营部门行业和政府越来越多地转向人工智能（AI）技术。他们希望这将使早期预警更加高效、准确、及时和用户友好，并有助于弥补地理差距。
人工智能系统在灾害管理领域的越来越多的使用带来了希望，但也带来了风险。例如，由于较富裕地区往往有更多的地面雷达系统，因此训练人工智能算法来预测降水模式的数据集可能存在偏差。这种偏见可能会使较贫困的地区处于不利地位。
为了应对这些风险，专家和利益相关者必须齐心协力，提供国际公认的最佳实践标准，以管理人工智能灾害管理工具。这些标准应该解决从如何收集和处理数据到如何训练、测试和使用算法的所有问题。
这些标准可以培育负责任和值得信赖的人工智能，提高基于人工智能的工具的可扩展性和互操作性，明确如果人工智能模型没有按照承诺执行，发出错误警报，或者在需要时未能建议疏散，那么谁应该承担责任。
一些国家和地区正在制定此类标准并取得进展。法规。例如，欧盟《人工智能法案》将人工智能技术在预警系统中的使用归类为高风险，从而使其产品在进入市场之前受到严格的监管。但这一领域缺乏国际公认的标准。此类工作的起点是联合国文化组织教科文组织 193 个成员国于 2021 年通过的《人工智能伦理建议书》，以及联合国人工智能咨询机构 2024 年报告《人工智能造福人类》。
本文的合著者为自然灾害管理人工智能焦点小组做出了贡献，该小组由国际电信联盟 (ITU) 与世界气象组织和联合国环境规划署 (UNEP) 合作牵头。2020年至2024年间，焦点小组汇聚了来自联合国、主要政府间和政府机构、私营部门、学术界、研究机构等的专家和利益相关者，全面了解利用人工智能减少灾害风险时的机遇和挑战并为标准奠定基础。
该焦点小组取得了巨大进展，但仍有许多工作要做；随着人工智能技术的发展，标准必须进行调整。我们需要研究人员和公司提供有关如何应用人工智能的信息，以便我们可以进一步完善我们的最佳实践。我们还需要政府了解我们的工作，以便他们能够提供反馈并将我们的最佳实践纳入其国家政策。
有很多例子人工智能如何提高预警的有效性：通过预测和监测自然灾害、评估基础设施的稳健性和发布警报。
多家公司在 2023 年发布了基于人工智能的中期天气预报模型，包括谷歌 DeepMind 位于伦敦，华为位于中国深圳，Nvidia 位于加利福尼亚州圣克拉拉。在速度和精度方面，其中一些模型优于传统工具。此外，人工智能被认为非常适合改善对小规模事件的预测和监测，例如雷暴，雷暴可能包括极端降雨或破坏性冰雹，并引发龙卷风。
包括 Pano AI 在内的其他几家公司加利福尼亚州旧金山、内华达州里诺的 Fireball Information Technologies、柏林的 Dryad Networks 和德国慕尼黑的 OroraTech 开发了基于人工智能的工具，可以在卫星、无人机或地面摄像机拍摄的图像中发现烟雾。这些工具有助于及时发出野火警报。在极端降水期间，可以通过将人工智能与电信网络2或交通摄像机反馈3中使用的视距通信链路相结合来监测降雨量。
可以通过结合卫星图像来确认洪水的程度与人工智能分析。例如，位于卢森堡凯尔的建模公司 RSS-Hydro（与欧洲航天局 InCubed 计划合作）正在利用人工智能处理卫星图像，以重建因云层覆盖而看不见的洪水。美国宇航局 (NASA) 合成孔径雷达 (HydroSAR) 系统提供的与天气相关的灾害信息（包括兴都库什喜马拉雅地区的洪水监测服务）也在利用人工智能来改进洪水监测4。
此类人工智能预报和监测工具可以集成到更大的平台中。例如，由欧盟委员会资助的地中海和泛欧自然灾害预报和早期预警系统项目，利用人工智能的最新进展，开发了一个用于风险和脆弱性评估、决策和预警传播的标准化系统。该系统将增强现有功能，生成一个完全集成的多危险平台。
其他人正在使用人工智能来帮助监控包括电信、公用事业和运输系统在内的基础设施。这些在灾难期间既脆弱又至关重要：例如，2023 年夏威夷毛伊岛野火期间电信系统崩溃，阻碍了警报和疏散。总部位于斯德哥尔摩的电信公司爱立信正在使用无人机镜头与人工智能相结合来检查难以到达的无线电塔。一个国际研究小组训练了一个人工智能系统，以优化佛罗里达州飓风多发城市中交通传感器的放置，以避免疏散期间出现过度拥堵5。德国波茨坦的初创公司 QuakeSaver 正在使用带有嵌入式人工智能的智能地震传感器来检测地震并查找建筑物和其他结构中的漏洞。
此外，人工智能聊天机器人和翻译工具可以帮助传达警告。例如，美国国家气象局与加利福尼亚州埃默里维尔的一家人工智能公司 Lilt 合作，将天气预报和警报从英语自动翻译成其他语言。联合国教科文组织设计了一款人工智能聊天机器人，可以使用官员提供的经过审查的信息实时回答受自然灾害（如洪水或飓风）影响的人们提出的问题。该项目名为“减少灾害风险的人工智能聊天机器人和短信分析”，于 2021 年用于帮助人们浏览有关南苏丹、卢旺达、肯尼亚、乌干达和坦桑尼亚的洪水和干旱信息。
认识到鉴于人工智能在减少灾害风险方面的潜力，科技巨头 IBM 和 NASA 为此合作开发了人工智能模型，并于 2023 年发布。环境署还启动了数字化转型子计划，旨在加速和扩大环境可持续性（包括抗灾能力）通过数字技术。
所有这些工作都显示了人工智能在灾难预警系统中的前景。然而，在缺乏国际标准的情况下创建的人工智能工具可能会存在各种问题，包括数据偏差以及彼此不兼容或互操作。由于灾害可以跨境传播，因此失去了持续预警覆盖的机会。
2022 年，我们的焦点小组发布了涵盖数字技术和灾害风险降低措施的现有标准路线图6。这些标准来自四个主要的全球标准制定机构：国际电联、国际标准化组织、国际电工委员会和电气和电子工程师协会，以及两个区域组织：亚太电信组织标准化计划和欧洲电信标准研究所（ETSI）。我们找到了 42 个针对这些主题的公开标准，但只有 4 个提到了人工智能。
ETSI 的一份技术报告对紧急情况下涉及物联网设备的用例和通信进行了研究，其中提到了人工智能可能如何发挥作用用于该过程中的各个步骤，例如，为紧急响应人员构建事件区域的增强视图。然而，它没有包含关于应该或不应该如何使用人工智能的具体建议。这 42 项标准更有可能引用人工智能以外的数字技术，例如物联网、云计算或无人驾驶飞行器或无人机进行的地球观测。为了解决这些差距，焦点小组在过去三年里一直在深入研究这个主题。除路线图外，它还制作了包含 500 多个术语和定义7 的词汇表以及三份技术报告810；召开了一系列技术研讨会和网络研讨会；组织了两次黑客马拉松；并发表了多篇评论和评论1113。这些为从数据互操作性到人工智能培训和透明度等各个方面的指导奠定了基础。他们还讨论了人类监督、故障保护和以人为本的设计对于提供安全性和培养对人工智能的信任的重要性。然而，尽管做出了这些努力，仍有更多工作要做。
在为标准奠定基础时，来自不同地区的利益相关者参与讨论非常重要。每个国家都有不同的价值观和优先事项，并且这些标准需要跨境使用。参与还可能鼓励利益相关者将此类标准纳入自己的国家立法。
标准的另一个重要方面是支持互操作性和可扩展性，有助于确保基于人工智能的预警系统协同工作并可扩展到在可能的情况下，向有需要的地区提供这些服务，而不会不适当地将为一个地区开发的系统应用到另一个地区，否则该系统可能无法正常运作。对于全民预警，利益相关者对开发人工智能解决方案非常感兴趣，这些解决方案可以扩展到目前缺乏预警系统的国家。但人工智能并不是万能的，在观测网络很少或没有强大的通信基础设施的地区可能无法正常工作。
用于早期预警的人工智能系统必须值得信赖。底层模型应该是可解释的，这意味着它们的行为可以被人类直接理解。此外，它们应该是可解释的，为其结论和建议提供详细的推理或理由。基础数据和方法的透明度是与最终用户建立信任的关键14。
我们的焦点小组于 3 月份在马里兰大学巴尔的摩县分校和格林贝尔特的 NASA 戈达德太空飞行中心举行了最终会议。但我们的工作还没有结束。该焦点小组正在向国际电联牵头的“通过人工智能解决方案抵御自然灾害全球倡议”过渡，该倡议将于 11 月启动。（如需参与：请人工智能和灾害管理专家通过 tsbfgai4ndm@itu.int 联系焦点小组和倡议秘书处。）其他几个联合国组织，包括万国邮政联盟和联合国气候变化框架公约 (UNFCCC)已作为合作伙伴加入。其目标包括确定新的人工智能用例并更新技术报告、探索互补技术的进步、深入研究相关主题、开发包含我们最佳实践的概念验证研究并支持能力共享。为了改善能力共享，该全球倡议正在与《联合国气候变化框架公约》合作，协调定于 11 月在阿塞拜疆举行的第 29 届联合国气候变化缔约方会议期间举行的一场会外活动。
此类努力应有助于确保人工智能基于道德的早期预警系统的部署是合理的。我们面临着某些国家和地区受益于基于人工智能的系统的风险，而其他国家和地区则被抛在后面。标准就是解决方案，我们不能等待。