[論文レビュー] Transforming disaster risk reduction with AI and big data: Legal and interdisciplinary perspectives

Kwok Pan Chun, Thanti Octavianti+25 more|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2024

Insurance and Financial Risk Management被引用数 5

ひとこと要約

論文は災害リスク低減におけるAI/ビッグデータの統合を目指し、法・環境・社会の安全で信頼できるAI活用災害管理のための principled で学際的なアプローチを提案する。

ABSTRACT

Managing complex disaster risks requires interdisciplinary efforts. Breaking down silos between law, social sciences, and natural sciences is critical for all processes of disaster risk reduction. This enables adaptive systems for the rapid evolution of AI technology, which has significantly impacted the intersection of law and natural environments. Exploring how AI influences legal frameworks and environmental management, while also examining how legal and environmental considerations can confine AI within the socioeconomic domain, is essential. From a co-production review perspective, drawing on insights from lawyers, social scientists, and environmental scientists, principles for responsible data mining are proposed based on safety, transparency, fairness, accountability, and contestability. This discussion offers a blueprint for interdisciplinary collaboration to create adaptive law systems based on AI integration of knowledge from environmental and social sciences. Discrepancies in the use of language between environmental scientists and decision-makers in terms of usefulness and accuracy hamper how AI can be used based on the principles of legal considerations for a safe, trustworthy, and contestable disaster management framework. When social networks are useful for mitigating disaster risks based on AI, the legal implications related to privacy and liability of the outcomes of disaster management must be considered. Fair and accountable principles emphasise environmental considerations and foster socioeconomic discussions related to public engagement. AI also has an important role to play in education, bringing together the next generations of law, social sciences, and natural sciences to work on interdisciplinary solutions in harmony.

研究の動機と目的

• 災害リスク低減における法学・社会科学・自然科学の学際的協力の必要性を動機づける。
• AIが法的枠組みと環境管理にどのように影響し、法的制約がAIの利用をどのように形作るかを探る。
• 災害文脈での責任あるデータマイニングのための principled で共同制作されたガイドラインを提案する。
• 環境科学・社会科学の知識を統合する適応的な法制度の設計図を提供する。

提案手法

• 共創的なレビューとして、弁護士・社会科学者・環境科学者の洞察を統合する。
• 安全性・透明性・公正性・説明責任・異議申立性を責任あるAI/データ実践の核心原則として特定する。
• 環境科学者と意思決定者との言語差がAIの有用性と法的考慮にどう影響するかを論じる。
• 災害リスク低減に社会的ネットワークを活用する際のプライバシーと責任の影響を分析する。
• 法・社会科学・自然科学の横断的解決策を Bridge するためのAIを活用した教育を提唱する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIとビッグデータは現行の法的・環境的枠組みにおいて災害リスク低減をどう変革するか？
• RQ2 安全性・透明性・公正性・説明責任・異議申立性を担保するための学際的原則は何か？
• RQ3 科学者と意思決定者の間の言語・コミュニケーションのギャップは、災害におけるAIアプリケーションの有効性と法的性質にどう影響するか？

主な発見

• AI活用による災害リスク低減には、適応的システムを可能にするため法・社会科学・自然科学の垣根を超えた統合が不可欠である。
• 複数の学問分野と共同制作することで、安全性・透明性・公正性・説明責任・異議申立性を中心とした責任あるデータマイニングの原則が得られる。
• 環境科学者と意思決定者の言語使用の不一致はAIの有用性を妨げ、法的考慮の枠組みを形成する際の障壁となる。
• 社会ネットワークを災害管理に活用する際にはプライバシーと責任の問題が生じる。
• 公正で説明責任のある実践は環境配慮と公共参加を社会経済的議論に統合すべきである。
• AIを用いた教育は法・社会科学・自然科学の未来世代を結びつけ、学際的な解決策を生み出す。