负责任地实施具有行业影响力的人工智能
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Dr. Nadine Alameh是Open Geospatial Consortium（OGC）的首席执行官，Lokendra Chauhan是OGC GeoAI工作组的联合主席。他们在地理空间行业拥有丰富的经验，Alameh博士目前还在联合国和美国政府的委员会中担任职务，并在OGC的工作中发挥作用；而Chauhan还是Qen Labs, Inc.的创始人兼首席执行官，该公司构建面向卫星图像的人工智能应用程序。OGC是一个专家组织，致力于改善对地理空间或位置信息的获取，通过连接人们、社区和技术来解决全球挑战和应对日常需求。
地理空间行业借助人工智能（AI）能够做到在几年前无法实现的最重要的事情是什么？
AI和相关技术最近在以下四个方面使地理空间行业受益，提供了在规模、速度、一致性和复杂性方面的改进：
规模：AI使得该行业能够利用传感器和图像捕捉设备每天产生的海量地理空间数据，从地面到天空甚至更远的范围，为决策者提供新的详细见解。
速度：AI还提供了一种利用这些数据丰富的方法，及时（在许多情况下是实时的）解决问题或提供建议。即使给予人类数月甚至数年的时间，也无法完成许多这样的任务。
一致性：一旦问题被定义并采用了解决方法，AI不会产生人为误差导致结果的差异。这种方法还有助于在FAIR数据原则中实现“可重复使用”的目标，并提高科学研究的可再现性。
复杂性：AI使我们能够发现复杂数据中隐藏的模式，并利用这些模式改进预测，例如在灾害准备、气候变化适应和缓解等方面。人类的思维无法理解AI所能处理的复杂程度。
值得关注的是，人类思维只能在三个空间（以及一个时间）维度上进行可视化，而AI算法使用数百甚至数千个维度来更好地解决问题、识别模式和理解数据之间的关系。然而，这也使AI成为一个黑盒：我们无法理解如此复杂的过程，因此只能通过监控其输出来排除和测试其方法。
将人工智能（AI）引入地理空间工作流程的最大好处是什么？
将AI引入地理空间工作流程的最大好处是，它使我们能够以惊人的速度和一致性进行涉及大量数据的极其复杂的计算。这减少了人们在乏味、重复的任务上所需花费的时间，并使他们能够更多地专注于关键任务，如运用专业判断或识别和定义需要解决的问题。
此外，AI还为地理空间数据和服务开启了一个全新的一代企业、研究者和市场。
关于人工智能（AI）及其潜力和/或陷阱，在地理空间行业中的情绪是怎样的？
关于AI及其潜力和可能的问题，地理空间行业存在着强烈的机遇感。前述的好处正在改变地理空间行业，而地理空间行业也通过让AI应用可以访问地理空间工具和分析方法，为AI应用添加了全新的维度。但我们也明白，我们需要以道德和公平的方式应对这种技术变革。
标准，例如OGC的用于人工智能的训练数据标记语言（TrainingDML-AI）和最佳实践，可以帮助提供更一致、透明和可解释的AI方法，从而有助于遵守预期的AI法规以管理伦理问题。
在地理空间行业中，你对近期AI的应用有什么期待？
利用AI来拯救生命，协助灾害减轻、评估和应对工作。还有相关应用方面，例如改进气候变化模型和缓解策略的准确性和规模。地理空间和空间数据科学界也在探讨使用GPT4（生成式AI）进行地理数据发现的应用，以及应用于地球观测数据的新型AI模型Meta Segment Anything Model（SAM）！
OGC将如何帮助地理空间行业应对这些快速变化？
首先，OGC为地理空间社区提供一个中立的论坛，让大家可以公开讨论GeoAI（地理空间人工智能）- 机遇、风险、挑战和应用。OGC将社区聚集在一起，以便我们可以共同确定最佳实践、避免陷阱，并一同设计所需的标准，而不是逐个解决。这创建了巨大的效率，并加速了我们行业中每个参与者的影响力。更重要的是，早期引入多元化观点增加了最终标准的实用性和相关性。
从互操作性的角度来看，OGC正在以创新的步伐制定有用的与人工智能（AI）相关的标准。这些标准包括：用于训练数据一致性的Training DML-AI；旨在缩短捕获和决策之间时间的Analysis Ready Data标准；以及简化访问和发布、支持“云原生”范式的各种Web API等。此外，OGC最近还举办了一次“GeoAI圆桌会议”，讨论了以下问题并为未来的解决方案铺平了道路：
训练数据的获取和可用性：缺乏经过良好注释的训练数据集；
模型和数据漂移：由于数据和输入输出变量之间的变化，导致AI模型的性能随时间（或空间）的降低；
互操作性挑战：需要有用的数据格式、元数据、注释以及GeoAI微服务之间的通信的标准。
GeoAI圆桌会议的下一步工作包括努力实现数据注释和元数据格式的标准化，以及建立模型和数据的溯源记录，以提高模型的透明度和可解释性。
