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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精品日产一匹二匹三匹四匹五匹，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”，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精品日产一匹二匹三匹四匹五匹，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，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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