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牝性 ペルソナ-，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。“试想牝性 ペルソナ-，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，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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