NF | 以负责任的态度运用AI与机器学习搭建粮食安全预警体系

人工智能与机器学习算法已在数据获取、事件监控和趋势预测等环节实现改进，有效提升了粮食安全预警系统的能力。不过，为规避高风险失误，AI和ML技术应当与专家指导、规范的治理机制以及公开透明的实践原则相融合，并以审慎的态度选择性部署，确保人道主义决策的可问责性与实效性。

将人工智能（AI）与机器学习（ML）手段同行业专家进行整合，能够搭建出值得信赖且具备担当的预警框架，在突发性粮食危机的监控与预报领域体现出可观的应用前景。然而，若对AI/ML驱动的方法缺乏审慎评估便草率使用，极易引发损失严重且后果不堪的失误。人道主义援助预算正遭遇大幅缩减，这使粮食安全预警体系承受沉重负担，被迫转向借助AI来削减运营成本。本文梳理了AI/ML技术在哪些应用场景中能够增强预警系统的韧性与实用价值，以及在哪些环节不宜贸然引入AI/ML。我们提议，在粮食安全预警体系中数据资源充裕的部分，例如依托气候模型和卫星遥感技术的模块，应采用AI/ML来优化监控与预测算法。对于数据格式不统一且