Izvor: UNDRR
Ured Ujedinjenih naroda za smanjenje rizika od katastrofa (UNDRR) je sudjelovao na Samitu o utjecaju umjetne inteligencije, koji je organizirala Vlada Indije u New Delhiju. To je uključivalo organiziranje popratnog događaja, s Nacionalnim tijelom za upravljanje katastrofama, o tome kako poboljšati korištenje novih tehnologija u smanjenju rizika od katastrofa. Predvodeći delegaciju UNDRR-a, specijalni predstavnik generalnog sekretara Kamal Kishore, sudjelovao je u raspravi u gradskoj vijećnici o korištenju umjetne inteligencije, surađivao s partnerima kao što su Koalicija za infrastrukturu otpornu na katastrofe i razgovarao s medijima te ponovno podijelio svoj članak o tome kako zemlje mogu koristiti umjetnu inteligenciju ne samo da bi postigle više, već i da bi postigle bolje rezultate.
Možemo – i moramo – iskoristiti snagu umjetne inteligencije kako bismo se uhvatili u koštac sa složenošću rizika od katastrofa
Reći da će umjetna inteligencija preoblikovati način na koji živimo i radimo znači reći nešto očito. Međutim, razmišljati o njezinim obećanjima i opasnostima za vlastito područje rada sasvim je druga stvar. Kako umjetna inteligencija prelazi iz prototipa u primjenu u velikim razmjerima, događaji poput AI Impact Expo 2026 nude ključne prilike za usmjeravanje ovog napretka prema koristi onim zajednicama koje su najizloženije i najranjivije na rizik od katastrofa.
Ovaj sam članak napisao u srpnju 2025., nakon summita 'AI for Good' u Ženevi, koji je organizirao ITU, gdje smo tijekom nekoliko sesija istražili mnoge načine na koje generativna, prediktivna i integrirana umjetna inteligencija obećava širok raspon koristi za smanjenje rizika od katastrofa i odgovor na katastrofe. Kasnije sam se u New Yorku pridružio raspravi sa studentima, akademicima i praktičarima u Nacionalnom centru za pripravnost za katastrofe Sveučilišta Columbia, gdje me je impresionirao – i uvelike ohrabrio – fokus na izgradnji multidisciplinarnih pristupa upravljanju sve složenijim i sistemskim rizicima.
Ono što mi je ostalo u sjećanju bio je osjećaj konvergencije: tehnološki skokovi u umjetnoj inteligenciji rastu kako bi se uskladili sa složenošću sistemskog rizika.
U nastavku donosim pet razmišljanja o tome kako bismo mogli koristiti umjetnu inteligenciju ne samo da bismo postigli više, već i da bismo postigli bolje rezultate.
Prvo: Počnimo postavljanjem pravih pitanja
Potreba za dubljim i većim dijalogom između proizvođača rješenja i korisnika takvih rješenja nije ništa novo – ali s alatima umjetne inteligencije ulozi mogu biti veći, a prilike dostupnije.
Problemi koji su se nekada smatrali nerješivima – oni koji zahtijevaju brzu analizu golemih i raznolikih podataka izvučenih iz raspršenih izvora – sada su dostupni. Ali moramo biti razboriti u tome kako raspoređujemo svoje resurse prema tim novim mogućnostima.
Mogli bismo koristiti nove alate za izgradnju epidemiološkog modela za potrese temeljenog na umjetnoj inteligenciji koji vrlo brzo procjenjuje vrstu i količinu potreba za potragom i spašavanjem te medicinskim potrebama nakon seizmičkog događaja. Možda bismo mogli razviti brže načine upozoravanja zajednica sklonih udarima groma prije električnih oluja. Mogli bismo pronaći načine za brzo identificiranje izvora i kontrolu širenja dezinformacija kako bismo izbjegli paniku tijekom izvanrednog stanja.
Da bismo odlučili kako i gdje ćemo primijeniti naše nove alate umjetne inteligencije, moramo artikulirati potražnju i praktičara za smanjenje rizika od katastrofa i zajednica u riziku te dati prioritet problemima koji su najvažniji.
Drugo: Moramo redefinirati upravljanje rizikom od katastrofa za eru umjetne inteligencije
Naši sustavi upravljanja rizikom rođeni su u jednostavnije vrijeme, stoga ih moramo preurediti za budućnost omogućenu umjetnom inteligencijom. Strojno učenje i umjetna inteligencija neće samo redefinirati tradicionalne profesije, već i tradicionalne institucije.
Na primjer, trenutno formalne državne institucije imaju ovlasti izdavati upozorenja i tražiti od ljudi da se evakuiraju nakon nadolazećeg ciklona. Već počinjemo vidjeti situacije u kojima su konkurentski izvori informacija ponekad agilniji, spretniji i točniji. Takav razvoj vjerojatno će istisnuti tradicionalne državne institucije koje imaju isključivu ovlast za radnje poput evakuacije ljudi u slučaju nadolazećeg opasnog događaja. Morat ćemo pronaći načine kako bismo osigurali da su odluke pojednostavljene, ali da institucionalna odgovornost ostane na snazi.
Vlasti i dalje moraju biti odgovorne za donošenje najboljih mogućih odluka - bez obzira donose li se te odluke u okruženjima s ograničenim ili bogatim podacima. Moramo se sjetiti da umjetna inteligencija nije ništa više od alata koji nam pomaže da bolje obavljamo svoj posao.
Treće: Umjetna inteligencija postat će kritična infrastruktura
Da - umjetna inteligencija ima veliko obećanje za smanjenje rizika od katastrofa i za gotovo svaki drugi sektor, a u mnogim slučajevima se dobro koristi kako bi složeni sustavi nesmetano funkcionirali.
Moramo se sjetiti da se sama umjetna inteligencija oslanja na infrastrukturu - podatkovne centre, energetsku infrastrukturu, infrastrukturu digitalne povezivosti - i ona također mora biti otporna na fizičke opasnosti i klimatske rizike. Infrastruktura umjetne inteligencije brzo raste, obuhvaćajući više geografskih područja diljem svijeta. Kao rezultat toga, neizbježno će biti izložena nizu opasnosti – mnoge od njih sve češće i intenzivnije.
Moramo osigurati da planiramo, lociramo, dizajniramo i gradimo infrastrukturu umjetne inteligencije kako bismo upravljali tim rizicima – sada i u budućnosti. Budući da se neizbježno sve više oslanjamo na sustave umjetne inteligencije za upravljanje rizicima od katastrofa, ako ih katastrofe ugroze, ovi sustavi mogli bi pokrenuti složene kaskadne rizike koji vode do potencijalno katastrofalnog sistemskog kvara.
Ova infrastruktura donosi izazove održivosti i, ako se ne upravlja, stvorit će nove rizike. Podatkovni centri troše ogromne količine energije i vode. Kako potražnja za umjetnom inteligencijom raste, trebat će nam veća ulaganja u zeleno računalstvo i rješenja s niskim resursima – uključujući zaštitne mjere kako troškovi zaštite okoliša ne bi pali.
na one koji već nose najteži teret.
Četiri: Vrijeme je da se preispita obrazovanje o katastrofama za eru umjetne inteligencije
Tijekom protekla dva desetljeća formalno obrazovanje o smanjenju rizika od katastrofa brzo se proširilo.
Samo u Indiji više od dva tuceta sveučilišta ili fakulteta nudi magisterije iz upravljanja rizicima od katastrofa. No, mnogi predmeti koji se predaju - poput multisektorske analize politika za smanjenje rizika od katastrofa; procjene opasnosti, ranjivosti i rizika; planiranja smanjenja rizika od katastrofa; sustava ranog upozoravanja - vjerojatno će se sve više izvoditi umjetnom inteligencijom. Takvi će programi morati osposobiti studente za korištenje novih alata i daljnje prilagođavanje budućem razvoju.
Ove se vještine moraju podučavati ne samo u elitnim institucijama - kako bismo izbjegli nejednakost u znanju, moramo osigurati da je pristup široko rasprostranjen. To je dio mnogo šireg izazova - zajednice koje će najviše dobiti od umjetne inteligencije su one koje su trenutno najmanje uslužene: nedostaje im povezanost, žive u zonama siromašnim podacima i čiji glasovi nisu zastupljeni i ignorirani.
Postoje inicijative u nastajanju za modele umjetne inteligencije za javno dobro koji su obučeni za služenje prioritetnim potrebama u ranjivim regijama, a one se moraju podržati i poticati kako bismo mogli popuniti te praznine.
Peto: Moramo zadržati znanje o riziku utemeljeno na ljudima
Postoji dublji problem: Ako postoji ijedna jedina lekcija iz prakse smanjenja rizika od katastrofa tijekom posljednja tri desetljeća, to je da je rizik od katastrofa društveno konstruiran.
Ponašanje ljudskih bića u društvenoj, ekonomskoj, političkoj i kulturnoj sferi dovodi do akumulacije rizika u društvu. Do danas su slučajevi korištenja umjetne inteligencije za smanjenje rizika od katastrofa uvelike usmjereni na razumijevanje, promatranje i predviđanje opasnosti. U najboljem slučaju usredotočeni su na predviđanje utjecaja na temelju ljudi, kapitalne imovine i ekonomske aktivnosti na putu opasnosti i koliko su ranjivi. To nam ne pomaže da shvatimo zašto su tamo gdje jesu i zašto su uopće krhki.
Ako ćemo koristiti umjetnu inteligenciju za poticanje djelovanja pojedinaca, osoba, kućanstava, zajednica i lokalnih vlasti da poduzmu mjere koje smanjuju rizik - moramo ciljati ne samo na kratkoročne akcije već i na dugoročne razvojne izbore. Umjetna inteligencija može raditi samo s podacima koji su joj dani, a rizik je često nedovoljno zastupljen ili pogrešno predstavljen u marginaliziranim područjima. Ovo je i tehničko i društveno pitanje: moramo osigurati da se podaci koje generira zajednica uklapaju u rješenja podržana umjetnom inteligencijom i da svi ljudi imaju mogućnost djelovanja – a ne samo da budu analizirani.
Moramo pronaći načine korištenja umjetne inteligencije za podršku dubljim transformacijama u našem društvu koje smanjuju rizik i grade otpornost za sve. Ako to ne uspijemo učiniti, naši će se napori uglavnom usredotočiti na učinkovitija rješenja.
Umjetna inteligencija otvara snažne nove mogućnosti za smanjenje rizika od katastrofa. Ali pravi napredak neće doći samo od algoritama. Doći će od postavljanja boljih pitanja, stvaranja jačih partnerstava i održavanja pravde, jednakosti i dugoročne otpornosti u središtu naših inovacija.