Towards Democratized Flood Risk Management: An Advanced AI Assistant Enabled by GPT-4 for Enhanced Interpretability and Public Engagement

要約

リアルタイムの洪水予測は、タイムリーかつ効果的な緊急対応を可能にする上で重要な役割を果たします。
しかし、複雑な数値洪水モデルと実際の意思決定との間のギャップを埋めるには、大きな課題が存在します。
意思決定者は、洪水軽減戦略を最適化するためにこれらのモデルを解釈するために専門家に依存することがよくあります。
そして、社会文化的要因や制度的要因を調査して理解するには複雑な手法が必要であり、多くの場合、洪水リスクに対する国民の理解が妨げられています。
これらの課題を克服するために、私たちの研究では、GPT-4 大規模言語モデルを利用したカスタマイズされた AI アシスタントという革新的なソリューションを導入しました。
この AI アシスタントは、専門知識を必要とせずに、意思決定者、一般大衆、洪水予報担当者間の効果的なコミュニケーションを促進するように設計されています。
新しいフレームワークは、GPT-4 の高度な自然言語理解機能と関数呼び出し機能を利用して、即時洪水警報を提供し、さまざまな洪水関連の問い合わせに対応します。
私たちが開発したプロトタイプは、リアルタイムの洪水警報と洪水マップおよび社会的脆弱性データを統合します。
また、複雑な洪水地帯情報を実用的なリスク管理アドバイスに効果的に変換します。
そのパフォーマンスを評価するために、関連性、エラー耐性、コンテキストの理解という 3 つの主要カテゴリ内の 6 つの基準を使用してプロトタイプを評価しました。
私たちの研究は、洪水リスク管理において、よりアクセスしやすくユーザーフレンドリーなアプローチに向けた重要な一歩を示しています。
この研究は、情報を民主化し、重要な社会問題や環境問題への国民の関与を強化する上で、GPT-4 のような高度な AI ツールの可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Real-time flood forecasting plays a crucial role in enabling timely and effective emergency responses. However, a significant challenge lies in bridging the gap between complex numerical flood models and practical decision-making. Decision-makers often rely on experts to interpret these models for optimizing flood mitigation strategies. And the public requires complex techniques to inquiry and understand socio-cultural and institutional factors, often hinders the public’s understanding of flood risks. To overcome these challenges, our study introduces an innovative solution: a customized AI Assistant powered by the GPT-4 Large Language Model. This AI Assistant is designed to facilitate effective communication between decision-makers, the general public, and flood forecasters, without the requirement of specialized knowledge. The new framework utilizes GPT-4’s advanced natural language understanding and function calling capabilities to provide immediate flood alerts and respond to various flood-related inquiries. Our developed prototype integrates real-time flood warnings with flood maps and social vulnerability data. It also effectively translates complex flood zone information into actionable risk management advice. To assess its performance, we evaluated the prototype using six criteria within three main categories: relevance, error resilience, and understanding of context. Our research marks a significant step towards a more accessible and user-friendly approach in flood risk management. This study highlights the potential of advanced AI tools like GPT-4 in democratizing information and enhancing public engagement in critical social and environmental issues.

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