人工智慧（AI）工具在災害管理上的應用日益普及，但一份最新研究指出，這些看似先進的解決方案，其可靠性卻可能受制於對網際網路的高度依賴。隨著氣候變遷導致極端天氣事件增加，例如 2024 年秋季颶風海倫在美國佛州登陸後，橫掃北卡羅來納州並帶來嚴重降雨，凸顯了停電與通訊中斷在災區的普遍性，進而挑戰了 AI 防災系統的有效性。
AIDE Initiative 的一項研究共盤點了來自超過 710 家公司的近 1,179 種 AI 產品，這些產品均應用於緊急災害管理。研究結果令人擔憂，其中 78% 的 AI 產品需要持續的網際網路連線才能運作。這些 AI 防災系統，簡單來說，就是利用人工智慧技術分析大量資料，來協助政府或救援團隊進行災害預防、應變與復原，例如預測天氣模式、協調物資分配或改善通訊等。然而，當災害發生，電力中斷或通訊失效時，這些高度依賴網路的工具恐將束手無策。
蘭德公司（RAND）資深政策研究員 Jessica Jensen 指出，若 AI 工具是用於災害復原階段，由於復原過程可能長達數年，網路連線的問題或許不大。但對於緊急應變階段的產品而言，網路中斷將構成實質性的巨大阻礙。Land of Sky Regional Council 的能源與經濟發展專案經理 Sara Nichols 也曾提到，當災害發生導致通訊中斷時，居民無法求助，各協調單位也難以相互聯繫，使得依賴網路運作的系統失去作用。
研究發現，大多數 AI 工具都將其功能主打在災害應變階段，這與災區頻繁發生的網際網路中斷情況形成鮮明對比。僅約 11% 的 AI 工具能在間歇性網路連線下勉強運作。不過，阿斯彭研究所（Aspen Institute）資深顧問 Jeremy Greenberg 補充說，有些評估過的工具雖然需要網路，但設計上可在離線狀態下運作，待連線恢復後再重新同步，因此網路連線本身不應完全阻礙 AI 工具的採用。
除了網路依賴，AI 防災工具還衍生了資料隱私問題，因其可能收集地理位置與個人身份資訊等敏感資料。這些數據通常由供應商持有，引發了資料使用權限的疑問。此外，多數地方緊急管理機構僅有少數人力，甚至不到一名全職員工，資源匱乏。Jessica Jensen 建議，資源有限的單位可從成本較低且使用者友善的通用型 AI 工具著手，例如翻譯軟體，作為導入 AI 的起點。
AIDE Initiative 目前正著手編寫一份實務手冊，指導各機構如何評估 AI 工具，並將舉辦高峰會，期盼激發更多關於 AI 在防災領域應用的對話。Jeremy Greenberg 表示，這項研究的目標並非解決所有問題，而是希望透過研究作為基礎，促使各界共同研擬未來的行動方案。
