联合国灾害管理与应急响应天基信息平台(UN-SPIDER)北京办公室主任哈米德·麦哈穆德表示,在数据、算力、算法进步的驱动下,人类正迎来对地观测的黄金时代。目前有上千颗在轨卫星服务于对地观测领域,持续产出不同精度的观测数据,全球每日可获取的开放数据总量约100TB,现有算力足以应对这些海量数据的处理。
“传统机器学习模型往往需要整夜训练,次日才能得到结果。大模型的出现改变了这一局面,但也带来了新挑战。”哈米德·麦哈穆德举例说,AI决策过程存在不透明性。处理对地观测数据的模型如同“黑箱”山河同在演员表,用户输入海量数据、得到输出结果后,却无从知晓运算逻辑。“试想,若该算法用于灾害损失评估,关系到人员疏散与救助部署,而我们却无法知晓评估依据,这将带来巨大未知风险。”此外山河同在演员表,受数据偏见影响,全球南方国家在应用新一代对地观测基础模型时也面临诸多困境。
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