公达评论||周利敏：人工智能助力灾害治理

广州大学公共管理学院 2023-02-24

人工智能助力灾害治理
周利敏

【编者按】信息通讯技术的飞速发展使得大数据及其区块链和人工智能应用向经济社会各个领域快速渗透，大数据成为国家基础性战略资源和无形资产。目前，世界各国对大数据战略的重视已被提升到前所未有的高度。中国积极据推行大数据战略，在产业、经济、民生、安全、以及国家治理等领域积极行动抢占大数据发展先机。为此，国家社科基金重点项目“大数据战略实施的关键路径及其行动策略”（15AZD077）课题组力求站在技术前沿和实践前沿，通过贫困治理、灾害治理和社会治理等关键领域的应用进而呈现大数据战略实施的作用场景和应用价值。

由气候变化、极端天气和环境不当开发造成的自然灾害，对人类生命和社区构成了重大威胁。传统灾害治理由于政府科层制、巨额财政投资和建设周期长等局限面临重大挑战，需要创造性运用人工智能进行有效应对，人工智能（AI）在灾害治理全生命过程中都能得到很好应用。

第一，灾前预测。由AI驱动的系统分析数据集有助于预测洪水、地震和海啸等自然灾害，AI系统通过查找图像变化预测地震和海啸等灾害，机器学习和其他人工智能数据方法还可以分析过去事件，从而识别容易遭受灾害冲击的群体或即将发生的灾害，例如，聚类算法根据严重性对灾难数据进行分类，可以识别局部风暴和云状况可能导致的飓风灾难。云技术和众多开源工具的最新进展使得灾害预测分析几乎不需要任何基础设施投资，因此，资源有限的机构也可以在数据科学基础上构建与开发复杂的灾难分析模型。对于政府领导人来说，人工智能能识别当前的高风险地区和人口，还可以根据人口增长、发展、气候变化及其他变量进行灾害预测建模，其可以利用这一工具制定政策以减少灾难对社区影响，例如在不那么脆弱的地区规划新建筑，从而使得灾前预防计划更加明智。Google正在建立一个AI平台以预测印度的洪水，并通过Google Maps和Google Search警告用户，英国邓迪大学研究人员正在通过推特与其他移动应用程序收集人群数据以监视城市洪水。IBM正在开发Watson，它将使用地震传感器和地质数据预测火山爆发，IBM的目标是在Watson的帮助下预测地震爆发的地点与强度，进而帮助防止活火山及周围地区的生命损失。。

第二，灾中应急。灾害发生后的前72小时（即黄金72小时）至关重要，应急管理团队必须相互协调、迅速行动与寻找幸存者，从而将灾害损失降到最低。人工智能技术是灾中应急响应的基础，运用无人机与卫星图像、物联网基础设施数据、人工智能驱动的聊天机器人、社交媒体数据与在线热图等，它能有效帮助救援团队确定紧急需求及响应优先顺序以免浪费精力。根据卫星图像和天气预报，人工智能还可以即时评估洪水、建筑物和道路损坏，帮助救援人员更有效调配救济资源及应急决策。机器人、传感器或无人机能够提供有关景观和受损建筑物准确信息，有助于救援人员迅速了解情况与确定破坏程度，从而制定应急针对性行动计划，救援工作因此更省时、更安全与更协调。尤其是无人飞行器（UAV）捕获的航空图像在应急响应中发挥了越来越重要的作用，与卫星图像不同，它能在数小时而不是数天之内捕获并处理航空图像，及时发现困在残骸中的受害者，救援人员可以迅速找到他们。在灾难期间，一些最可行的信息来自社交媒体用户，AI可以分析和验证社交媒体实时图像和评论信息的真伪，从而减少救援人员寻找受害者所需的时间，AI还可以查看社交媒体图片和视频等非结构化数据以查找失踪人员，聊天机器人可以通过社交媒体与受害者或附近民众进行互动，并要求他们上传信息，从而实时评估损坏情况并确定应急行动的优先顺序。2015年9月，智利遭受了8.3级大地震袭击，在人工智能应急响应系统帮助下，救援人员迅速作出了反应，使得数千人迅速撤离了危险区，在地震发生后的几分钟，灾难警报声响彻了整个受灾地区，同时该地区的移动电话发出了可能发生次生灾害—海啸的警告信息。

第三，灾后恢复。灾难后恢复（PDR）是一个复杂、持久、资源密集且知之甚少的过程，它不限于物理重建（物理恢复），还包括相关过程，例如经济和社会（功能恢复）过程。随着人工智能的使用，它创新了灾后恢复策略，使得灾后重建速度与效率得到了大大提高。就灾后预测而言，人工智能（如深度神经网络）可以预测灾害发生后潜在结果及预测灾害何时恢复正常，它比最熟练的IT专业人员更能分析数据并做出更有针对性的重建决策，因此，AI系统更容易确定灾后威胁即原生灾害引发的次生、衍生形成的复合型灾害，进而创建强大的灾难恢复计划，以应对后危机时代的灾害治理挑战，就灾后恢复计划而言，通过对灾难场景进行建模、测试与识别灾区弱点和痛点，进而制订以较低投资为基础恢复措施，帮助治理者制订更好的灾后恢复计划。就灾后恢复过程而言，AI使灾难恢复过程自动化，AI可自动化控制灾后恢复计划的各个部分，它不仅有助于防止已经出现问题，而且能够自动执行与主动恢复，从而促使灾难恢复更快与更有效。就后危机学习而言，人工智能有效吸取重要的经验教训，用于灾后恢复AI系统配备了机器学习机制，机器学习系统在获取巨量后，可以创建有效的灾后学习机制，能有效地从每个事件中进行学习，避免类似灾害不再发生。（周利敏系广州大学教授、南方灾害治理研究中心主任）

来源|《中国社会科学报》2020-08-19

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