新冠病毒疫情暴露出全球范围在应对防灾问题时缺乏准备能力。根据全球防备监测委员会2019年的一份报告，大流行事件呈上升趋势。然而，总体而言，全球的反应是危险的、缺乏协调性并受到“缺乏持续政治意愿”的破坏。这些同样的问题在我们面对其他重大灾害的反应中也很明显，无论是在地方、国家或全球范围的灾难，例如大规模的天气或地震事件或地缘政治紧张局势。
幸运的是，我们拥有可以利用的工具，其中包括人工智能，通过它可以实现支持和扩展现有系统和人员在灾难的生命周期里每个阶段的能力。
人工智能可监控正在发生的灾难
全球性灾难往往始于一个超局部的热点地区。人工智能模型可以在一组已识别的区域中寻找一系列提及率或事件的峰值，然后与相关数据点交叉引用，从而在潜在灾难发生之前通知我们。
例如，在流行病疫情场景中，人工智能可以挖掘社交媒体数据、新闻报道、公共卫生数据或搜索引擎输入，以跟踪疾病报告或与症状相关的查询。这些数据，连同医院入院数据等信息，可以用来监测疾病的传播，当达到一定密度或地理定位数据显示某个受影响区域的个体正在进入一个新的区域时，就会发出警报。事实上，人工智能系统是最早识别新冠病毒爆发的系统之一，它还需要人类的眼睛来理解其重要性。
人工智能在突出潜在环境灾难方面也有价值，比如地震。最近的一个神经网络项目探测到的地震比传统方法多17倍，帮助科学家围绕地震活动建立更精确的模型。人工智能模型还可以识别网络攻击、中断和供应问题等，使本地和国际各类实体组织都能做好准备，以防发展成更多问题。
人工智能可帮助报警
当灾难真的来袭时，及时并具有协调性的警报也是至关重要的。人工智能可以与现有的技术系统相结合，扩大应用范围，用更低的成本提供更快的响应速度。例如，电信运营商和人工智能平台之间的合作模式，正被一些易受灾的地区和国家作为一种经济的、无障碍的方式，向公民发出有关地震和海啸的警报。
同样，人工智能可以帮助填补例如美国紧急警报系统等的漏洞。美国紧急警报系统依靠手机或无线电广播，通常无法与建筑物内的人取得联系。最近的一个系统包含使用人工智能实时分析闭路电视画面，以识别自然灾害等紧急情况，并能够在建筑物内发出警报。在疫情情况下，当感染者进入某个区域或当病例达到需要新的安全措施的密度时，人工智能可以发出警报。
人工智能可支持救灾
一旦灾难发生，人工智能可以用来支持前线和其他地方的救援工作。它可以绘制、分析和模拟灾区，提供最新的旅行建议，帮助动员和寻找公民，并确保灾害应对组织了解需要部署哪些资源。例如，在2015年尼泊尔地震之后，人工智能灾害响应系统使用志愿者标记的社交信息和图像来识别紧急需求和基础设施破坏情况，并根据需要调动资源。
人工智能还可以用来扩展应急人员的能力。例如，人工智能支持的语音文本识别已经被广泛应用于帮助不堪重负的紧急线路运营商处理大量呼叫。该技术将呼叫转换为文本并将其输入程序，然后指导操作员如何响应。在新冠疫情这样的情况下，这种技术可以帮助支持医疗机构收集患者信息，以便做出适当的分诊和决策。
目前的许多救援工作都以人工智能为基矗一家韩国生物技术公司利用人工智能技术快速追踪其新冠病毒检测试剂盒，将开发时间从3个月缩短至3周;类似的方法还可能用于治疗。与此同时，美国发布了一个机器可读的疫情数据集，其中包含2.9万多篇文章，帮助研究人员回答有关该病毒的重要问题。
结语
人工智能不是万能对的，但它为人类提供了至关重要的支持。人工智能快速、智能地分析大型数据集，这种能力使其在灾难发生时成为宝贵的资源。通过将其应用于重要和时间紧迫的情况，人工操作人员可以快速移动并基于所有可用数据做出决策。虽然人工智能并不能消除对协调一致、资金充足的备灾需求，但它可以帮助填补空白和缺口，并在灾难生命周期的每一点上改善成果。
