Forschende der University at Buffalo haben OpenAIs ChatGPT-Sprachmodell darauf trainiert, Standorte in Social-Media-Beiträgen während Naturkatastrophen zu erkennen. Durch gezielte Fragestellungen gelang es den “geoknowledge-geführten” GPT-Modellen, Standortdaten aus Tweets während des Hurrikans Harvey mit einer um 76 % höheren Genauigkeit als herkömmliche GPT-Modelle zu extrahieren. Das Ziel des Forschungsteams ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die soziale Medien automatisch für Rettungsdienste verarbeiten und so Ersthelfern dabei helfen, Opfer schneller zu lokalisieren und zu unterstützen. Obwohl es Bedenken hinsichtlich des Missbrauchs von Sprachmodellen wie ChatGPT gibt, zeigt diese Studie das Potenzial für den positiven Einsatz solcher Modelle. Die Forschenden betonen die Bedeutung einer genauen und umfassenden Anleitung des Modells, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Weitere Forschung ist erforderlich, um Opfer zu lokalisieren und irrelevante oder falsche Beiträge herauszufiltern. Diese Arbeit zielt darauf ab, den Einsatz von KI-Technologien für Krisenmanager zu vereinfachen, damit diese sich auf das Retten von Leben konzentrieren können. Die Studie wurde vom National Science Foundation unterstützt.

Einführung

Übersicht über die Forschung an der University at Buffalo, bei der das ChatGPT-Modell von OpenAI zur Erkennung von Orten in Social-Media-Beiträgen während Naturkatastrophen eingesetzt wird.

Hintergrund

Erklärung der Bedeutung von Social-Media-Daten während Naturkatastrophen und der potenziellen Vorteile von KI-Systemen bei der Verarbeitung dieser Daten für Rettungsdienste.

Ziel

Erläuterung des Ziels des Forschungsteams, KI-Systeme zu entwickeln, die Social-Media-Daten automatisch verarbeiten können und damit Ersthelfern bei der Lokalisierung und Hilfeleistung von Opfern effizienter unterstützen können.

Geoknowledge-geführte GPT-Modelle

Erläuterung der von den Forschern entwickelten geoknowledge-geführten GPT-Modelle, die darauf trainiert wurden, Ortsdaten aus Tweets während des Hurrikans Harvey zu extrahieren.

Trainingsprozess

Beschreibung, wie die GPT-Modelle trainiert wurden, einschließlich der Verwendung sorgfältig konstruierter Anleitungen, um die Modelle im Erkennen von Orten in Social-Media-Beiträgen zu schulen.

Verbesserte Genauigkeit

Diskussion über die signifikante Verbesserung der Genauigkeit, die durch die geoknowledge-geführten GPT-Modelle im Vergleich zu den Standard-GPT-Modellen erreicht wurde, mit einer um 76% besseren Genauigkeitsrate.

Potentielle Anwendungen für Rettungsdienste

Erkundung der potentiellen Anwendungen des von dem Forschungsteam entwickelten KI-Systems für Rettungsdienste und Ersthelfer.

Lokalisierung und Hilfeleistung von Opfern

Erläuterung, wie das KI-System Rettungsdienste dabei unterstützen kann, Opfer schneller zu lokalisieren und zu helfen, indem es Social-Media-Daten verarbeitet und analysiert.

Herausfiltern irrelevanter oder falscher Beiträge

Diskussion über die Bedeutung des Herausfilterns irrelevanter oder falscher Social-Media-Beiträge und wie das KI-System bei diesem Prozess helfen kann, Zeit und Ressourcen für Einsatzleiter zu sparen.

Ethnische Überlegungen

Berücksichtigung der potenziellen negativen Anwendungen von Sprachmodellen wie ChatGPT und der Notwendigkeit einer verantwortungsvollen Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien.

Modellanweisungen und gewünschte Ergebnisse

Bedarf an genauen und umfassenden Anweisungen für das Sprachmodell, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, Hervorhebung der Notwendigkeit einer sorgfältigen Umsetzung.

Lokalisierung von Opfern

Betonung der Bedeutung weiterer Forschung zur Entwicklung von KI-Systemen, die Opfer basierend auf Social-Media-Daten präzise lokalisieren können, um während Naturkatastrophen gezielte Hilfe zu leisten.

Fazit

Zusammenfassung der Forschung an der University at Buffalo unter Verwendung des ChatGPT-Modells von OpenAI zur Erkennung von Orten in Social-Media-Beiträgen während Naturkatastrophen und der potenziellen Vorteile für Rettungsdienste. Betonung des Bedarfs an weiterer Forschung zur Weiterentwicklung dieser KI-Systeme und der Bedeutung einer verantwortungsvollen Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien.

Unterstützung durch die National Science Foundation

Hinweis auf die Unterstützung, die die National Science Foundation für die Forschung an der University at Buffalo bereitgestellt hat.

Quelle

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

You May Also Like

Machine-Learning-Ansatz zur Berechnung von Übergangszuständen in chemischen Reaktionen

Forscher vom MIT haben eine maschinelle Lernmethode entwickelt, um Übergangszustände in chemischen…

Ein potenzieller Wirkstoffkandidat zur Behandlung der Amyotrophen Lateralsklerose (ALS)

Forscher der Universität Helsinki haben einen potenziellen Wirkstoff entdeckt, der zur Behandlung…

Von der Verbrennung angetriebener insektengroßer Roboter: Ein Durchbruch in der Robotik

Forscher der Cornell University haben einen robotischen Insekt entwickelt, der durch Verbrennung…

Die Rolle des Retinsäurerezeptors Alpha (RARα) bei der T-Zell-Aktivierung und Immunantwort

Eine neue Studie, veröffentlicht im Journal Immunity, zeigt, dass der nukleare Rezeptor…