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AI時代，應急管理工作如何應對機遇和挑戰(zhàn)？

■本報記者 羅地生

今年全國兩會期間，AI成為高頻詞。在數(shù)字化浪潮洶涌澎湃的當下，AI憑借極高的圖文生成效率、強大的數(shù)據(jù)分析能力，正在以前所未有的態(tài)勢融入我們的日常生活。

如何借助AI，做好應急管理工作？代表委員紛紛建言獻策。

用AI賦能安全生產(chǎn)

“做好安全生產(chǎn)工作要積極擁抱AI，這是提升安全生產(chǎn)治理能力和治理水平的有益探索?！比珖f(xié)常委，中國安全生產(chǎn)科學研究院名譽院長、首席科學家張興凱表示，AI可以助力規(guī)范執(zhí)法，“如果執(zhí)法文書與法律法規(guī)存在偏差，我們可以借助AI及時發(fā)現(xiàn)”。

AI在風險隱患分析、管道巡查、復雜區(qū)域救援等方面也能發(fā)揮積極作用。張興凱表示，未來，可以由負有安全監(jiān)管職責的部門提出集“宜人、安全、功能”為一體的需求，由相關企業(yè)研發(fā)AI產(chǎn)品。

全國政協(xié)委員、中國礦業(yè)大學（北京）原副校長姜耀東認為，用AI賦能安全監(jiān)管，可以提升安全性。

華為盤古大模型已在礦山監(jiān)管中取得實效，特別是在多繩摩擦提升系統(tǒng)中，它解決了人工巡檢精度低、實時性差的問題。在立井提升井底堆煤監(jiān)測中，AI能根據(jù)堆煤情況分級預警，提醒員工及時清運，有效避免相關安全隱患。

在工業(yè)領域，通鼎互聯(lián)智慧安監(jiān)系統(tǒng)結(jié)合百度深度學習技術(shù)，實現(xiàn)對儀表、人員行為和著裝的實時監(jiān)控，并能夠智能分析監(jiān)控畫面，一旦發(fā)現(xiàn)隱患或危險行為，可實時報警?！癆I的應用不僅減少了用工成本，還提升了監(jiān)管效率?！苯珫|說。

全國政協(xié)委員、甘肅省工業(yè)和信息化廳副廳長黃寶榮表示，AI還能開展自動化巡檢與應急處置，替代員工進入高危區(qū)域執(zhí)行巡檢任務。

以AI推動事前預防

根據(jù)企業(yè)用電情況，判斷其是否違規(guī)生產(chǎn)，是應急管理部門打擊違法違規(guī)行為的重要手段。全國政協(xié)委員、民建廣東省委會副主委姚建明認為，相關部門可利用AI對燃氣設備設施運行等數(shù)據(jù)，以及涉企執(zhí)法、事故隱患等情況進行分析，以發(fā)現(xiàn)潛在風險，推動公共安全治理從“亡羊補牢”向“未雨綢繆”轉(zhuǎn)變。

全國政協(xié)委員、西安交通大學公共政策與管理學院教授杜海峰表示，可以利用AI“學習”安全監(jiān)管相關案例，總結(jié)規(guī)律，為預防同類事故提供決策支撐。“比如，利用AI構(gòu)建孿生數(shù)字系統(tǒng)，讓應急管理、安全監(jiān)管具體工作變得‘數(shù)字化’，通過更真實的系統(tǒng)模擬孿生、總結(jié)分析隱患機理、風險原因、事故規(guī)律，將結(jié)果和現(xiàn)實發(fā)展變化進行動態(tài)比對，從而找到更恰當?shù)慕鉀Q辦法，使應急管理、安全監(jiān)管工作更‘智能’?！倍藕７逯赋觥?/p>

“AI在災害監(jiān)測領域同樣潛力巨大。”全國人大代表、河南理工大學學術(shù)副校長金雙根說，在地質(zhì)災害防治中，“北斗+AI”邊坡監(jiān)測系統(tǒng)可捕捉0.1毫米級的巖體位移，使預警響應時間縮短至3分鐘以內(nèi)；在防汛抗洪中，相關部門可通過AI分析實時水位、降水量等信息，預測洪水漫延路徑和受災范圍，提前轉(zhuǎn)移群眾，調(diào)配應急資源……“面對森林草原火災、氣象災害等，我們也能利用AI，打足預報預警的提前量，提升精準度?！苯痣p根告訴記者。

科學規(guī)范使用AI

“AI再先進，也只是一種工具。我們要規(guī)范、科學使用，趨其利、避其害。”張興凱認為，現(xiàn)實的安全監(jiān)管情況很復雜，而AI只能遵循設定的流程，因此我們還不能只靠AI來生成執(zhí)法文書或提出整改建議，其提出的措施也未必適合企業(yè)。

隱患是動態(tài)的，風險是變化的，特別是針對新領域、新業(yè)態(tài)，AI可能缺乏足夠的數(shù)據(jù)，導致判斷不準或無法識別風險。“在安全生產(chǎn)這樣人命關天的大事上，不可完全信奉AI?！睆埮d凱提醒，雖然AI有時很“準”，但安全生產(chǎn)復雜性、事故偶然性等因素決定我們必須依靠人的豐富經(jīng)驗、敏銳洞察力來作出決策。

杜海峰表示，安全監(jiān)管人員要提升駕馭AI的能力，“若一味依賴AI，忽視自身的學習提升和實踐總結(jié)，可能在面對復雜情況時手足無措”。他建議，相關人員要加強事故災害風險研判，將一些規(guī)律性、特殊性質(zhì)的內(nèi)容提供給AI“學習”，并從技術(shù)層面改進AI，讓其越來越“聰明”，成為防范風險、消除隱患的好幫手。

如何利用AI應對新型安全風險？姜耀東表示，要不斷促使AI“學習”新的安全標準和風險特征，為避免AI變成“數(shù)據(jù)孤島”，須統(tǒng)一系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)格式，以實現(xiàn)跨領域數(shù)據(jù)整合和協(xié)同監(jiān)管。

由于AI是基于互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)有的內(nèi)容來進行深度學習與內(nèi)容生成的，若其獲取的信息存在問題，生成的內(nèi)容也會不準確，甚至會出現(xiàn)監(jiān)控畫面被偽造或數(shù)據(jù)被篡改的情況。“須確保AI的透明性和可解釋性，避免因算法偏見或數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導致誤判?！苯珫|強調(diào)。

對此，黃寶榮也建議，要提升算法精度，優(yōu)化其可靠性，提高復雜場景下的識別準確率，降低誤報漏報風險；明確人機協(xié)同邊界，明確AI預警與人工處置的職責劃分，例如異常情況監(jiān)測可由AI負責，但高風險決策仍需由人工來確認。

■本報記者 肖艷鵬

AI憑借強大的數(shù)據(jù)處理、分析預測和智能決策能力，為提升基層應急救援能力開辟了新路徑、帶來了新機遇?！搬槍鶎蝇F(xiàn)存問題，相關部門單位可以探索應用AI來補短板、強弱項，建立適用模型，為提升基層應急救援能力賦能?！比珖f(xié)委員、農(nóng)業(yè)和農(nóng)村委員會委員周國平表示。

基層仍存短板弱項

周國平在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，在應急救援方面，基層目前還存在一些短板弱項，特別是在AI技術(shù)應用方面尚顯不足。

基層應急救援意識不強、常識不足?；鶎尤罕姾筒糠謶惫芾砣藛T對災害事故風險的認知主要來自傳統(tǒng)媒體、宣傳手冊等?；鶎吁r少使用AI等新技術(shù)開展科普宣傳，而傳統(tǒng)科普方式覆蓋面有限、互動性較差。“基層在應急管理、災害防治、人工智能等方面，也普遍缺乏專業(yè)人才，不利于工作開展?！敝車秸f。

“應急預案數(shù)字化程度相對偏低?！敝車奖硎?，應急預案需投入人力資源進行編制，其效果受編制者經(jīng)驗多少、專業(yè)水平高低等因素影響。現(xiàn)有的基層應急預案多是紙質(zhì)文檔，難以實現(xiàn)動態(tài)更新、快速調(diào)用，影響實際應用效果。

周國平表示，實戰(zhàn)化演練常需要模擬真實的災害事故場景，往往涉及多個部門和單位，資金投入大、協(xié)調(diào)難度大，演練中也存在一定的安全風險。而部分基層單位支撐保障能力不足，導致實戰(zhàn)化演練難以有效開展，使得基層的真實應急救援能力無法得到及時檢驗和提升。

借助AI提質(zhì)強能

周國平認為，可以充分利用AI，建立科普、預案、演練等模型，并加大支持力度，進一步提升基層應急救援能力。

建立科普模型，提升基層應急救援基本能力。相關部門可利用AI構(gòu)建多領域融合的應急知識科普模型，建設適用于基層的法律法規(guī)庫、典型案例庫、防災減災救災知識庫、專家咨詢庫等數(shù)據(jù)庫，助力基層開展應急科普、預警“叫應”、風險評估和決策等?！癆I具備圖像識別功能，可開展智能巡檢并自動識別風險隱患，深度挖掘歷史災害數(shù)據(jù)，為基層人員提供風險評估和決策支撐。”周國平說。

建立預案模型，增強基層應急預案精準性。各地各部門應抓緊學習《國家突發(fā)事件總體應急預案》，借助AI建立應急預案模型，實現(xiàn)在系統(tǒng)中輸入相關條件，即可快速查詢和獲取所需信息，助力基層編制標準化的應急預案。此外，可建立多部門協(xié)同編制預案模塊，以自動審核應急預案的邏輯合理性、內(nèi)容完整性等，從而提高應急預案質(zhì)量。

建立演練模型，解決基層演練組織難問題。周國平表示，可以集成課程庫、腳本庫、情景庫、評估庫等資源，開發(fā)桌面推演系統(tǒng)，以此引導相關人員按流程實施演練，降低演練成本和安全風險。在開展演練和災害應對中，推演系統(tǒng)可根據(jù)實時獲取的災害信息、資源狀況等數(shù)據(jù)，快速生成決策建議。相關部門單位還可以據(jù)此建立“學、練、考、評”一體化智能培訓體系，為基層應急救援人員提供豐富多樣的培訓課程，推送個性化練習和模擬演練任務，全程進行考核評估，并生成針對性提升方案，從而不斷提高基層應急救援實戰(zhàn)能力。

“要加大對AI的應用支持力度，出臺相關政策法規(guī)，培養(yǎng)一批既懂應急管理又懂AI應用的復合型人才?！敝車奖硎?。

■本報記者 肖艷鵬

隨著AI快速發(fā)展，其在災害監(jiān)測領域已展現(xiàn)出巨大潛力?！敖Y(jié)合地震波監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建的AI模型，可實現(xiàn)秒級地震預警；通過衛(wèi)星遙感圖像智能分析系統(tǒng)，可實時識別災害前兆。”近日，在談及AI在防災減災方面的應用時，全國人大代表、河南理工大學學術(shù)副校長金雙根說。

金雙根舉例說，在地震風險智能預警方面，AI可以利用歷史地震數(shù)據(jù)，構(gòu)建更精準的三維地質(zhì)模型，以提前預警破壞性地震；在氣象災害動態(tài)感知方面，AI可以實時監(jiān)測氣象變化，幫助相關機構(gòu)快速有效開展數(shù)據(jù)分析和處理，例如日本氣象廳融合衛(wèi)星云圖、海洋溫度、大氣壓等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建臺風路徑預測模型，使臺風路徑預測誤差得以進一步縮小。

金雙根指出，AI在應用過程中需注意以下幾個關鍵問題：

一是數(shù)據(jù)質(zhì)量與多樣性面臨挑戰(zhàn)。監(jiān)測系統(tǒng)過度依賴單一數(shù)據(jù)源易造成誤判?！?020年，某地山火預警系統(tǒng)因未整合氣象數(shù)據(jù)，導致漏報率達15%?！苯痣p根舉例說，相關部門需建立多模態(tài)數(shù)據(jù)融合機制，整合衛(wèi)星、傳感器等多維度觀測信息，以進一步提升AI監(jiān)測效能。

二是模型可解釋性與可靠性存疑。“AI算法黑箱可能隱藏關鍵決策邏輯，導致決策結(jié)果和可靠性存疑?！苯痣p根說，美國地質(zhì)調(diào)查局在開發(fā)地震預測模型時，要求算法須通過地質(zhì)學原理驗證。他建議，可采用可解釋性AI框架，確保相關模型決策過程透明、可追溯。

三是隱私保護與倫理邊界需注意。金雙根介紹，使用無人機和攝像頭進行災情監(jiān)測時，需遵循我國相關法律法規(guī)要求，對涉及公民個人的圖像數(shù)據(jù)實施去標識化處理。

四是人機協(xié)同機制建設有待加強。“過度依賴AI可能導致應急響應能力退化?！苯痣p根坦言。如何解決這一問題？他表示，德國應急管理部門規(guī)定，AI預警必須經(jīng)人工復核后方可發(fā)布，并定期組織無AI參與的應急演練，這一做法或可借鑒。

金雙根表示，在利用AI提升災害監(jiān)測效率的同時，需警惕技術(shù)依賴導致的系統(tǒng)性風險。他建議，構(gòu)建“監(jiān)測—預警—決策”三級智能系統(tǒng)架構(gòu)，在數(shù)據(jù)采集層可應用聯(lián)邦學習技術(shù)保障隱私，在預警層采用混合專家模型提升準確性，在決策層保留人工干預通道。

“技術(shù)創(chuàng)新應與制度建設同步推進，建議制定智能監(jiān)測系統(tǒng)安全標準，建立AI倫理審查委員會，確保技術(shù)應用始終服務于公共安全目標?！苯痣p根說。

■本報記者 肖艷鵬