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
AI 气候模型新纪元：AIMIP 第一阶段评估报告
（加 EarthAi 微信交流群 + 商务合作，请备注：姓名 - 行业 - 单位）这项研究标志着人工智能气候模型发展历程中的一个关键节点——AIMIP（人工智能天气与气候模型比对项目）第一阶段正式拉开帷幕。AIMIP 的提出，核心旨在解答一个根本性问题：当 AI 模型开始尝试"模拟"地球气候系统时，其可靠性究竟如何？传统气候科学主要依托物理基础模型（例如 CMIP 系列），这些模型基于流体力学、热力学等物理法则构建，并经过了数十年的验证。然而近年来，以 NeuralGCM、ACE2、DLE