責任あるGeoAIを解き放つ：気候極端現象と災害マッピングをナビゲートする

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a conceptual framework for responsible GeoAI governance, useful for researchers in AI ethics, GIS, and climate adaptation.

🏢実務担当者:Practitioners deploying GeoAI for disaster mapping should consider the governance dimensions (data, application, society) to avoid ethical pitfalls and ensure sustainability.

🏛政策担当者:Policymakers should develop regulatory frameworks that embed responsible AI principles in disaster management and climate adaptation.

気候極端現象および災害事象がより頻繁かつ激しくなるにつれ、地理空間人工知能（GeoAI）は大規模な災害マッピングとリスク軽減のための変革的アプローチとして浮上している。しかし、GeoAIモデルの純粋に機械的で性能主導の展開は、内在する空間的不平等を増幅し、効果的な緊急時の意思決定を妨げ、深刻な環境炭素フットプリントを生み出す可能性がある。責任あるGeoAIの概念を解明するため、本ポジションペーパーは、批判的GISの視点から、気候極端現象および災害マッピングなどにおけるその新たな役割を検討する。我々は、責任あるGeoAIの結節点を、具体的には代表性、説明可能性、持続可能性、倫理という4つの相互に関連する理論的次元に整理し、気候極端現象および災害マッピングからの例を挙げる。さらに、運用実践を対象として、我々はその後、そのガバナンス実践をデータ、アプリケーション、社会のスコープに分類する、責任あるGeoAIの概念的ガバナンスモデルを提案する。最後に、本ポジションペーパーは、より広いGISコミュニティにおいて、気候レジリエンスの未来はより良いアルゴリズムの構築だけでなく、GeoAIが責任を持って、倫理的に、かつ持続可能に展開されるガバナンスエコシステムの育成に依存するという認識を高めることを目的とする。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

As climate extreme and disaster events become more frequent and intense, Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) has emerged as a transformative approach for large-scale disaster mapping and risk reduction. However, the purely mechanical, performance-driven deployment of GeoAI models can result in amplifying inherent spatial inequalities, preventing effective emergency decision-making, and producing severe environmental carbon footprint. To unbox the concept of responsible GeoAI, this position paper examines its emerging role, e.g., in climate extreme and disaster mapping, from a critical GIS perspective. We address the nexus of responsible GeoAI into four interrelated theoretical dimensions, specifically Representativeness, Explainability, Sustainability, and Ethics, with examples from climate extreme and disaster mapping. Moreover, targeting at the operational practice, we then propose a conceptual governance Model of responsible GeoAI that categorizes its governance practices into Data, Application, and Society scopes. Last, this position paper aims to raise the attention in the broader GIS community that the future of climate resilience relies not just on building better algorithms, but on fostering a governance ecosystem where GeoAI is deployed responsibly, ethically, and sustainably.

• semanticscholar https://doi.org/10.48550/arxiv.2605.00315first seen 2026-07-13 07:23:16 · last seen 2026-09-21 05:14:19