Lợi nhuận:
- Khả năng xác định vai trò của AI trong việc tổng hợp dữ liệu và tạo kịch bản về rủi ro thiên tai, tác động của khí hậu và phân tích khả năng phục hồi đô thị
- Khả năng giám sát rõ ràng sự không chắc chắn và ranh giới dữ liệu khi chuẩn bị bản đồ rủi ro và các chỉ số phục hồi bằng AI
- Khả năng hiểu rằng các quyết định về thảm họa và an toàn tính mạng phụ thuộc vào chuyên gia có thẩm quyền, phân tích rủi ro chính thức và phê duyệt theo quy định và AI không thể thay thế điều này.
Bài kiểm tra khó khăn nhất của một thành phố là khả năng ứng phó của nó trước một cuộc khủng hoảng: động đất, lũ lụt, cháy rừng, nắng nóng. Lập kế hoạch là công cụ mạnh mẽ nhất để ngăn chặn những cuộc khủng hoảng này và giảm thiểu tác động của chúng. Đặt công trình cách xa đường đứt gãy, để trống lòng suối, giữ thông thoáng các đường sơ tán, tăng cây xanh và giảm đảo nhiệt; Đây đều là những quyết định về kế hoạch. Khu vực này được gọi là khả năng phục hồi đô thị; năng lực của thành phố để chống chọi với những cú sốc và phục hồi. AI là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc tổng hợp lượng lớn dữ liệu, tạo ra các kịch bản, chuẩn bị các chỉ số rủi ro và báo cáo trong phân tích thảm họa và khí hậu. Nhưng lĩnh vực này trực tiếp có nghĩa là an toàn tính mạng và giới hạn nghiêm ngặt nhất được áp dụng ở đây: đánh giá rủi ro thiên tai và các quyết định ràng buộc dựa trên nó thuộc về phân tích chính thức của các chuyên gia có thẩm quyền (địa chất, địa kỹ thuật, thủy văn, kỹ thuật động đất) và luật pháp. Đầu ra AI không thể thay thế cho việc phân tích và phê duyệt này.
Tại sao lại có biên giới nghiêm ngặt nhất ở đây?
Những sai lầm trong các quyết định về thảm họa và khí hậu là không thể sửa chữa được. Đường lũ không đúng, nhà ngập trong nước; Khoảng cách đứt gãy được đánh giá thấp có nghĩa là các tòa nhà bị sụp đổ. Chính vì thế mà khu vực này cũng nằm trong “vùng đỏ”. AI ở đây chỉ được sử dụng để sàng lọc trước, tổng hợp dữ liệu và liên lạc; AI không xác định giới hạn rủi ro, khoảng cách an toàn, cấm xây dựng.
Thận trọng: Bản đồ rủi ro hoặc điểm rủi ro do AI tạo ra không phải là bản phân tích thảm họa chính thức. Bạn không thể trực tiếp chuyển nó thành lệnh cấm xây dựng, kế hoạch sơ tán hoặc lệnh giữ khoảng cách an toàn. Những quyết định này được đưa ra dựa trên nghiên cứu chính thức của chuyên gia có thẩm quyền, dữ liệu thực địa và pháp luật hiện hành.
Vai trò phù hợp của AI
- Tổng hợp dữ liệu: Tập hợp và tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (động đất, lũ lụt, lở đất, khí hậu).
- Soạn thảo kịch bản: Xây dựng các kịch bản “lũ lụt 50 năm”, “sóng cực nóng”, “động đất lớn” (từ mô hình chính thức lõi số).
- Chuẩn bị chỉ số: Dự thảo các chỉ số về khả năng phục hồi (tỷ lệ không gian xanh, khả năng tiếp cận sơ tán, mật độ dân số dễ bị tổn thương).
- Sàng lọc trước bản đồ dễ bị tổn thương: Những khu vực lân cận nào có thể dễ bị tổn thương hơn; như một giả thuyết.
- Truyền thông: Bản thảo văn bản giải thích thông tin rủi ro cho người dân một cách đơn giản và không gây hoang mang.
- Tóm tắt nhanh sau thảm họa: Chỉnh sửa (xác nhận) báo cáo hiện trường và thông báo thiệt hại.
Các chỉ số về khả năng phục hồi
Khả năng phục hồi không phải là một khái niệm trừu tượng; Nó biến thành các chỉ số có thể đo lường được: diện tích cây xanh bình quân đầu người, khoảng cách đến khu vực tập trung mở gần nhất, mật độ dân số dễ bị tổn thương (người già, người khuyết tật, trẻ em), số khu dân cư có lối vào và lối ra duy nhất, dân số sống trong khu vực có nguy cơ lũ lụt/động đất, sự dư thừa của cơ sở hạ tầng quan trọng (bệnh viện, sở cứu hỏa). AI rất hữu ích trong việc tổng hợp các chỉ số này vào một bảng điều khiển và so sánh giữa các vùng lân cận. Nhưng số liệu của từng chỉ tiêu phải cập nhật và chính xác; Sự không chắc chắn phải được viết rõ ràng.
Từng bước: Phân tích khả năng phục hồi được hỗ trợ bởi AI
- Xác định rủi ro. Những loại thiên tai, khí hậu nào tác động?
- Thu thập dữ liệu chính thức. Dữ liệu về động đất, lũ lụt, lở đất và khí hậu từ các tổ chức được ủy quyền.
- Tổng hợp dữ liệu với AI. Tổ chức, kết hợp, biểu đồ.
- Cài đặt một bộ đo. Các chỉ số về khả năng phục hồi, trên cơ sở khu vực lân cận.
- Sàng lọc trước các khu vực dễ bị tổn thương. Đánh dấu là giả thuyết.
- Nhận nó được chấp thuận bởi một chuyên gia. Nghiên cứu có thẩm quyền về giới hạn rủi ro và quyết định.
- Báo cáo sự không chắc chắn; Để lại quyết định cho quá trình chính thức.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Lời nhắc yếu: "Khu vực này có nguy cơ xảy ra động đất không, có nên cấm xây dựng không?"
AI không biết dữ liệu cũng như không thể đưa ra quyết định đó; Một tuyên bố rủi ro bịa đặt là nguy hiểm.
Lời nhắc mạnh mẽ: "Dưới đây là dữ liệu rủi ro [ẩn danh] từ các cơ quan có thẩm quyền (loại nguy cơ động đất, vùng ngập lũ, mật độ dân số dễ bị tổn thương - từng vùng lân cận). Sắp xếp chúng thành một bảng thông tin về khả năng phục hồi và đánh dấu dưới dạng danh sách sàng lọc trước mà các vùng lân cận CŨNG có thể yêu cầu đánh giá của chuyên gia. Thiết lập giới hạn rủi ro, khuyến nghị các lệnh cấm xây dựng; chỉ ra trong mỗi phát hiện rằng những điều này thuộc về nghiên cứu và luật pháp có thẩm quyền của chuyên gia. Dữ liệu: […]"
Lời nhắc thứ hai ép AI vào vai trò tổng hợp và quét trước; Nó để lại quyền ra quyết định cho chuyên gia và quy trình.
Bốn mẫu có thể sao chép
Nhiệm vụ: Sắp xếp dữ liệu rủi ro [ẩn danh] sau đây vào bảng điều khiển khả năng phục hồi theo khu vực lân cận. Các chỉ số: tỷ lệ diện tích cây xanh, khoảng cách khu tập trung, mật độ dân số nhạy cảm, dân số khu vực rủi ro. Đối với mỗi vùng lân cận, hãy đánh dấu vào "Có nên đánh giá bổ sung từ chuyên gia không?" XÁC ĐỊNH giới hạn rủi ro. Dữ liệu: […]
Nhiệm vụ: Kết hợp dữ liệu về thảm họa/khí hậu sau đây từ các nguồn khác nhau và đánh dấu những điểm không nhất quán, thiếu sót và những điểm có tính cập nhật đáng ngờ. Ra quyết định; Chỉ cần kiểm tra chất lượng dữ liệu. Dữ liệu: […]
Nhiệm vụ: Viết DỰ THẢO trung thực nhưng không gây hoang mang về những phát hiện rủi ro sau đây đối với người dân. Tuyên bố rủi ro dứt khoát; duy trì khuôn khổ “theo phân tích chính thức của cơ quan có thẩm quyền”. Các phát hiện: […]
Nhiệm vụ: Giải thích các thuật ngữ về khả năng phục hồi, nguy hiểm, tính dễ bị tổn thương, mức độ phơi nhiễm và rủi ro đô thị bằng tiếng Thổ Nhĩ Kỳ trong từ điển. Giải thích rủi ro trong mối quan hệ = nguy hiểm x mức độ phơi nhiễm x mức độ dễ bị tổn thương trong một câu.
Bảng: loại rủi ro và trách nhiệm pháp lý
Rủi ro
Nguồn dữ liệu
Vai trò của AI
Chủ sở hữu quyết định
trận động đất
Lỗi hoạt động, mặt đất, bản đồ nguy hiểm
Tổng hợp dữ liệu, sàng lọc trước
Địa chất/địa kỹ thuật + kỹ thuật động đất.
lụt
Khảo sát thủy văn, vùng ngập lũ
chỉ báo, giao tiếp
Nghiên cứu của tổ chức có liên quan (ví dụ DSI)
lở đất
độ dốc, địa chất, kỷ lục
Sàng lọc trước điểm yếu
nhà địa chất
nhiệt độ/khí hậu
nhiệt độ, màu xanh lá cây, đảo nhiệt
Chỉ số, kịch bản
Chuyên gia về khí hậu/môi trường + chính sách
ngọn lửa
thảm thực vật, truy cập
Bản thảo phân tích quyền truy cập
Sở cứu hỏa/cán bộ lâm nghiệp
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Khoảng cách an toàn giả định. Người lập kế hoạch hỏi AI về “khoảng cách xây dựng an toàn” tới đường đứt gãy; AI đưa ra một con số đáng tin cậy. Người lập kế hoạch đưa việc này vào cuộc khảo sát địa chất chính thức; Tình hình thực tế phức tạp hơn nhiều tùy thuộc vào hình dạng mặt đất và lỗi, đồng thời con số duy nhất do AI đưa ra là không có cơ sở. Việc đưa ra các con số hỏi AI trong lĩnh vực này là nguy cơ trực tiếp đến an toàn tính mạng.
Trường hợp 2 - Dễ vỡ rõ ràng. Một nhóm thiết lập bảng thông tin về khả năng phục hồi theo khu vực lân cận; Dữ liệu do AI tổ chức tiết lộ rằng một khu dân cư có lối vào và lối ra duy nhất và lượng người già đông đúc là rất quan trọng cho việc sơ tán. Đây không phải là quyết định mà là sàng lọc sơ bộ; Nhóm chỉ đạo khu vực lân cận tiến hành kiểm tra chuyên môn và lập kế hoạch tuyến đường sơ tán thứ hai. AI đã làm cho điểm mù có thể nhìn thấy được.
Trường hợp 3 - Giao tiếp trung thực. Khi một đô thị thông báo thông tin về nguy cơ lũ lụt cho người dân, đô thị đó sẽ chuẩn bị một văn bản rõ ràng, không gây hoang mang bằng AI, đóng khung “theo phân tích chính thức của cơ quan có thẩm quyền” và xác nhận từng con số bằng một nghiên cứu chính thức. Giao tiếp minh bạch và trung thực làm tăng cả sự tin cậy và bảo mật.
Những lỗi thường gặp
- Để AI yêu cầu giới hạn rủi ro/khoảng cách an toàn. Những giá trị này thuộc về nghiên cứu của chuyên gia có thẩm quyền; AI làm được điều đó.
- Nhầm bản đồ rủi ro là một nghiên cứu chính thức. Sàng lọc trước AI không thể là cơ sở để đưa ra quyết định.
- Che giấu sự không chắc chắn. Sự không chắc chắn về dữ liệu thảm họa là rất quan trọng; nên viết rõ ràng.
- Bỏ qua cập nhật dữ liệu. Dữ liệu rủi ro lỗi thời tạo ra niềm tin sai lầm chết người.
- Tạo ra sự hoảng loạn hoặc thờ ơ. Giao tiếp phải trung thực nhưng bình tĩnh và dựa trên các nguồn chính thức.
- Lãng quên các nhóm dễ bị tổn thương. Mật độ người già, người khuyết tật và trẻ em là cốt lõi của sự mong manh.
Tóm lại
Phân tích thảm họa, khí hậu và khả năng phục hồi là lĩnh vực lập kế hoạch liên quan nhiều nhất đến an toàn tính mạng và giới hạn nghiêm ngặt nhất được áp dụng ở đây. AI là công cụ hỗ trợ đắc lực trong việc tổng hợp dữ liệu đa nguồn, chuẩn bị các chỉ số phục hồi, sàng lọc trước các khu vực dễ bị tổn thương và truyền đạt rủi ro một cách trung thực. Nhưng AI không xác định giới hạn rủi ro, khoảng cách an toàn và quyết định ràng buộc; Đây là nghiên cứu chính thức của các chuyên gia có thẩm quyền (địa chất, thủy văn, kỹ thuật động đất) và pháp luật. Việc bắt AI phải hỏi số là một rủi ro trực tiếp về an toàn tính mạng trong lĩnh vực này. Viết rõ ràng những điều không chắc chắn, cập nhật dữ liệu và để quy trình chính thức đưa ra quyết định.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn rủi ro thiên tai/khí hậu (ví dụ: lũ lụt hoặc nắng nóng cực độ). (1) Xây dựng bảng điều khiển khả năng phục hồi từ dữ liệu khu vực lân cận giả định bằng mẫu đầu tiên và gắn cờ khu vực lân cận cần “được chuyên gia đánh giá thêm”. (2) Yêu cầu mẫu thứ hai kiểm tra sự không nhất quán của dữ liệu. (3) Lập dự thảo thông tin công dân trung thực theo mẫu thứ ba và kiểm tra khuôn khổ “theo phân tích chính thức”. (4) Liệt kê những quyết định nào thuộc về chuyên gia có thẩm quyền và AI sẽ đứng ở đâu.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi không nhờ AI xác định giới hạn rủi ro và khoảng cách an toàn; Tôi để nó cho chuyên gia.
- [ ] Tôi chỉ sử dụng AI để tổng hợp dữ liệu, sàng lọc trước và liên lạc.
- [ ] Tôi đã nhận được dữ liệu rủi ro từ các tổ chức được ủy quyền và đã kiểm tra tính cập nhật của nó.
- [ ] Tôi đã báo cáo rõ ràng về sự không chắc chắn.
- [ ] Tôi đã đưa các nhóm dễ bị tổn thương (người già, người khuyết tật, trẻ em) vào phân tích tính dễ bị tổn thương.
- [ ] Tôi giữ cho việc giao tiếp với người dân một cách trung thực và bình tĩnh, với khuôn khổ "dựa trên phân tích chính thức".
- [ ] Tôi để lại các quyết định ràng buộc cho nghiên cứu của chuyên gia có thẩm quyền và quy trình chính thức.