利用人工智能：如何开发和整合用于人道主义预期行动的自动化预测系统

主要内容与关键数据总结

1. 背景与挑战

   • 全球面临不断升级的人道主义危机，包括武装冲突、气候灾害和政治不稳定，导致数百万人流离失所。
   • 每五名儿童中就有一名生活在或逃离冲突区（联合国，2024）。
   • 冲突和气候灾害的影响相互加剧，导致更大程度的苦难。

2. 自动化预测系统的应用

   • 传统自然和人为灾害预报系统通过高级数据分析和机器学习得到增强，提高了预测性能和提前预警时间。
   • 自动化预测系统旨在预测趋势和异常情况，包括冲突爆发和内部流离失所等领域。
   • 这些系统能够提供早期预警，帮助组织更有效地分配资源和制定干预措施，最终减少人道主义影响。

3. 人道主义先期行动（AA）的重要性

   • 人道主义先期行动通过在危机发生前采取行动，可以更快地响应并减少危机的影响。
   • 然而，人道主义先期行动的资金占比仍然很小，2021年整体人道主义资金为200亿美元，其中用于先期行动的资金仅为7.8亿美元，占比不到0.4%。

4. 决策过程中的挑战

   • 人道主义领域的主要决策者面临如何确定介入地点、时机和工具的选择。
   • 人道主义响应注重紧急性和不确定性，而先期行动则侧重于预防和预先规划。
   • 长期危机（如气候变化导致的干旱）有更多时间监测预警信号，但预警信号往往被忽视，导致干预延迟。

5. 决策中的直觉与分析

   • 决策过程中存在直觉和分析两种方法的对立，有时在一个组织内部也会出现这两种方法之间的分歧。
   • 直觉决策依赖于经验判断，而分析决策依赖于数据和模型。

6. 未来展望

   • 学术界和实践者需要共同努力，开发新的预测系统，以提高人道主义先期行动的效果。
   • 建议建立共同的术语词汇表，促进人道主义领域内对预测系统的有效沟通。