AI and Generative AI Transforming Disaster Management: A Survey of Damage Assessment and Response Techniques

📄 arXiv: 2505.08202v1 📥 PDF

作者: Aman Raj, Lakshit Arora, Sanjay Surendranath Girija, Shashank Kapoor, Dipen Pradhan, Ankit Shetgaonkar

分类: cs.CY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-13

备注: Accepted in IEEE Compsac 2025

期刊: 2025 IEEE 49th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC)

DOI: 10.1109/COMPSAC65507.2025.00251

💡 一句话要点

综述AI与生成式AI在灾害管理中的应用，聚焦于灾害评估与响应技术。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 灾害管理 人工智能 生成式AI 灾害评估 应急响应

📋 核心要点

  1. 传统灾害评估方法效率低，难以快速准确地评估灾害强度，影响响应速度。
  2. 利用AI和GenAI融合多源异构数据，模拟灾害场景，快速识别灾害趋势，提升评估效率。
  3. 本文全面综述了AI和GenAI在灾害评估中的应用，分析了优势与局限，并探讨了伦理问题。

📝 摘要（中文）

本文全面综述了人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）在灾害管理中，特别是灾害评估方面的应用前景，着重分析了它们在应对地震、野火和飓风等自然灾害时的优势与局限性。文章探讨了AI和GenAI在处理文本、图像、视频和音频等多模态数据中的应用，并讨论了数据隐私、安全以及危机期间技术伦理使用等重要问题。此外，文章还指出了生成式AI被滥用的风险，例如传播虚假信息和进行对抗性攻击。最后，文章展望了未来的研究方向，强调需要安全、可靠和符合伦理的生成式AI系统来支持灾害管理。本文旨在成为首个全面综述生成式AI技术在灾害评估与响应领域应用的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自然灾害发生后，如何快速、高效地评估灾害损失程度的问题。现有方法往往依赖人工评估，效率低下，且难以处理大规模、多模态的灾害数据。此外，现有方法在数据隐私、安全和伦理方面也存在挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）技术，自动化和智能化灾害评估过程。通过AI和GenAI，可以整合来自不同来源和类型的数据（如文本、图像、视频、音频），模拟灾害场景，并快速识别灾害趋势，从而提高评估效率和准确性。

技术框架：论文没有提出一个具体的框架，而是一个综述性的研究，讨论了AI和GenAI在灾害管理中的应用。它涵盖了以下几个主要方面： 1. 多模态数据处理：利用AI和GenAI处理文本、图像、视频和音频等多种类型的数据。 2. 灾害模拟：使用GenAI模拟真实的灾害场景，以便进行更准确的评估。 3. 趋势识别：利用AI快速识别灾害发展趋势，为决策提供支持。 4. 伦理考量：讨论数据隐私、安全和伦理等问题。

关键创新：本文的主要创新在于它是首个全面综述生成式AI技术在灾害评估与响应领域应用的研究。它系统地总结了AI和GenAI在灾害管理中的应用现状、挑战和未来发展方向，为相关领域的研究人员和实践者提供了有价值的参考。

关键设计：由于是综述性文章，没有具体的技术细节。文章强调了数据质量、模型可靠性、伦理规范的重要性，并呼吁未来研究关注这些方面。例如，需要设计更鲁棒的模型来应对数据噪声和不确定性，需要建立完善的数据隐私保护机制，需要制定明确的伦理规范来防止AI被滥用。

📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于全面总结了AI和GenAI在灾害管理中的应用，并指出了未来的研究方向。文章强调了数据质量、模型可靠性和伦理规范的重要性，为未来的研究提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于灾害预警、灾情评估、应急响应和灾后重建等多个领域。通过AI和GenAI技术，可以更快速、准确地评估灾害损失，为政府和救援组织提供决策支持，从而更有效地应对自然灾害，减少人员伤亡和财产损失。未来，该技术有望在智慧城市、公共安全等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Natural disasters, including earthquakes, wildfires and cyclones, bear a huge risk on human lives as well as infrastructure assets. An effective response to disaster depends on the ability to rapidly and efficiently assess the intensity of damage. Artificial Intelligence (AI) and Generative Artificial Intelligence (GenAI) presents a breakthrough solution, capable of combining knowledge from multiple types and sources of data, simulating realistic scenarios of disaster, and identifying emerging trends at a speed previously unimaginable. In this paper, we present a comprehensive review on the prospects of AI and GenAI in damage assessment for various natural disasters, highlighting both its strengths and limitations. We talk about its application to multimodal data such as text, image, video, and audio, and also cover major issues of data privacy, security, and ethical use of the technology during crises. The paper also recognizes the threat of Generative AI misuse, in the form of dissemination of misinformation and for adversarial attacks. Finally, we outline avenues of future research, emphasizing the need for secure, reliable, and ethical Generative AI systems for disaster management in general. We believe that this work represents the first comprehensive survey of Gen-AI techniques being used in the field of Disaster Assessment and Response.