歐洲將成立ChatGPT工作小組
聯合歐洲國家隱私監管機構的機構週四表示，已成立一個專門負責 ChatGPT 的工作小組
人工智慧利用推文幫助研究人員分析洪水情況
現今著名的社群網站，如 Facebook、Twitter 或 Instagram，因其對社會帶來的負面影響而日益面臨大量批評，包括詐欺、不實陳述、冒充，甚至人身攻擊、竊取用戶資料。然而，僅僅因為這一點就否認這些社群媒體平台的所有優點是不公平的。最近，全球第二大社交網站Twitter為一項對我們的生活影響巨大的研究計畫的成功做出了巨大貢獻。更具體地說，最近出現在Arxiv.org 上的一個科學研究項目的信息，標題為：“將社交媒體整合到泛歐洲洪水意識系統中：一種多語言方法”（粗略翻譯）。：將社交媒體整合到歐洲洪水預警中系統：一種多語言方法），使用一種稱為洪水風險社交媒體（SMFR）的方法，認識到它受到了氣象專家以及世界各地人們的廣泛關注。
據此，歐盟委員會下屬科學與知識研究中心聯合研究中心的科學家詳細描述了用戶在社群媒體平台（尤其是Twitter）上發布即時報告資訊如何有效幫助歐洲洪水預警系統（EFAS）。
事實上，這項工作主要是基於先前成功開展的其他三個研究項目的靈感而建立的。第一個是哈佛大學和谷歌在 2018 年 8 月發表的研究，詳細介紹了一個人工智慧模型，能夠預測地震後一年內餘震的位置。一場大地震發生了。第二個是Facebook AI研究人員去年12月進行的另一項研究，該研究成功開發了一種透過智慧模型更有效分析衛星影像的方法，可以幫助量化大規模森林火災以及其他自然災害造成的損失。準確。此外，Google的科學家最近發布了一份關於機器學習系統的回顧性報告，該系統能夠準確預測河流的洪水情況，準確率高達 100%，最高可達 75%。
在另一項相關研究中，英國的電腦專家使用了機器學習演算法，透過推文來尋找騷亂期間可能發生暴力的地點，同時讓他們能夠相對準確地預測何時可能發生大規模抗議活動，以及識別背後的煽動者。抗議活動。
「過去十年，社群媒體已成為災害資訊的相關來源，吸引了許多領域的研究人員。不同領域更感興趣的是如何利用這一有用的資訊來源。透過實際分析和評估，社交媒體平台在提供與時空、危機或任何災難相關的及時且有價值的信息，以及協助識別與該災難相關的重要事件方面表現出了巨大的潛力。」說
回到歐盟的新研究。如果您不知道，EFAS 是哥白尼緊急管理服務 (Copernicus EMS) 的一部分，由歐盟委員會緊急應變協調中心 (ERCC) 直接運作。同時，ERCC也是歐盟委員會的一部分，成立的目的是負責人道主義援助和保護活動，並支持在歐洲境內和境外發生災難之前、期間和之後的協調反應。更具體地說，ERCC的主要任務是監測潛在危險和風險，收集和分析災害數據，為及時支援部署方案製定計劃。此外，ERCC也將為EFAS提供預報——主要是風暴和洪水預報、季節性天氣預報，以及影響評估和預警。
一般來說，研究人員的預警系統負責確定某個地理區域的洪水風險何時超過安全閾值。這導致EFAS研究團隊提出了透過同時調整和選擇多達400個關鍵字的方式從社群網站尤其是Twitter收集相關數據的想法。
然而，對於EFAS 的研究人員來說，提取帶有相關關鍵字（即可能表明即將發生或最近發生的洪水信息的詞語）的推文並不是一件容易的事，因為歐洲是一個人口超過7.41 億、27使用不同的語言。這裡提出的解決方案是使用多語言分類系統。這個分類系統將使用非語言數學表示或詞嵌入來推斷四種主要歐洲語言的關鍵字之間的相似性：德語、英語、西班牙語和法語。
這個系統實際上是一個機器學習模型，為了訓練它，科學家必須使用一個包含 7,000 多個註釋訊息的資料庫（每種語言類型有 1,200 到 2,300 個訊息）。同時，他們也使用單獨的模型為預先確定和預測的洪水風險區域產生「代表性」訊息（至少 90% 可能性與洪水相關的推文）。
為了測試這種方法的可行性，科學家將SMFR 整合到EFAS 中，並在2018 年10 月初影響意大利卡拉布里亞的洪水期間進行部署。SMFR 獲得了2 天內總共14,347 條推文的有效信息，然後進行了相關分析。團隊報告說，該人工智慧模型過濾的訊息與現實生活中的洪水情況極其密切相關，這是一個有希望的開始，系統可以幫助顯著縮短災難早期階段的反應時間：
「在任何災難發生期間，收集到的資訊對於國際救援協調員來說都非常有價值，因為它們有助於更深入地了解當地的具體反應，以及受災難或災難警報影響的人們可能面臨的情況。面對。對於未來的研究，我們可以設想在全球範圍內應用類似的系統，涵蓋數十種不同的語言，同時促進多種語言的使用。此外，各種社交媒體平台作為資料來源，可以真正有效地為基於人工智慧的預測模型提供資訊。方式。”
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