随着极端天气与自然灾害频发，亚洲正成为人工智能灾害管理落地的重要试验场。近日，OpenAI在泰国曼谷举办首届面向灾害管理专业人士的“AI Jam”，并与盖茨基金会、亚洲防灾中心（ADPC）及DataKind合作，尝试推动AI从概念验证走向一线应急响应的实际部署。
曼谷会议聚焦AI救灾落地
此次活动汇集了来自13个国家的约50位灾害管理负责人和从业者，覆盖孟加拉国、印度、印度尼西亚、老挝、马来西亚、缅甸、尼泊尔、巴基斯坦、菲律宾、斯里兰卡、泰国、东帝汶和越南。参会者来自政府部门、多边机构及非营利组织，不少人直接参与灾情信息汇总、社区协助和紧急决策。
会议的核心议题很明确：当重大危机发生时，AI能否帮助机构更快、更有效地做出响应与恢复决策。与一般技术论坛不同，这次讨论并未停留在愿景层面，而是围绕可操作场景展开，包括预警支持、灾情报告、需求评估、公众沟通以及灾后恢复规划等。
从实验性探索走向制度化应用
这一行动也延续了OpenAI此前在达沃斯提出的OpenAI for Countries Program扩展方向，即帮助公共机构把AI嵌入日常运营，而非停留在实验项目。对灾害响应团队而言，这一目标尤为现实，因为他们长期面对数据碎片化、流程依赖人工、基础设施薄弱等问题，而这些瓶颈恰恰会在灾害高峰期放大，拖慢跨部门协调与关键判断。
活动中，各参与团队与OpenAI导师共同探索如何构建适用于应急部门的定制化GPT工具以及可重复调用的工作流。重点不在于以AI取代现场人员，而是让其与既有系统协同，辅助专业人员提升处理速度和信息整合能力。这种定位反映出当前公共部门对生成式AI的普遍态度：重视增效，但更强调可控性、透明度和问责机制。
亚洲灾害压力推动技术升级
推动这一议题升温的背景，是亚洲在全球灾害版图中的高风险地位。根据文中数据，亚洲约占全球受灾人口的75%，而世界银行估计，东盟国家过去数年因灾害造成的经济损失已超过110亿美元。去年下半年，南亚和东南亚接连遭遇台风与强风暴，灾害响应体系在数据整合、资源调度和应急扩容方面的短板再次暴露。
与此同时，公众在灾害期间获取信息的方式也在变化。随着移动网络普及和数字工具渗透，越来越多民众在紧急情况下通过在线平台和对话式界面寻求信息与指引，这意味着AI不再只是后台分析工具，也正逐步成为前端信息触达的一环。
灾害期间AI使用量显著上升
相关案例显示，这一趋势已相当明显。斯里兰卡遭遇Cyclone Ditwah期间，内部数据显示，ChatGPT上与气旋相关的信息交互量激增至平时的17倍。而在2025年11月泰国发生Cyclone Senyar期间，同平台相关消息量较此前月份增长了3.2倍。
这些数据表明，民众在危机时刻已主动将AI视为信息获取渠道之一。对官方应急机构来说，这既是机会也是挑战。一方面，AI有望成为补充传统信息发布系统的新接口；另一方面，如果缺乏与官方口径、现场流程和可信数据源的对接，也可能造成信息不一致或误导风险。因此，建立更结构化的AI应急通信机制，正成为未来部署中的关键议题。
合作机构强调“本地知识+算法能力”
OpenAI公共政策负责人Sandy Kunvatanagarn表示，亚洲各地对AI兴趣浓厚，但真正的价值在于把技术热情转化为面向现场需求的实际能力。通过与灾害响应人员直接合作，开发团队能够更早发现系统限制、训练需求与潜在风险，从而提升工具的可用性和机构信任。
盖茨基金会紧急响应副主任Dr. Valerie Nkamgang Bemo则强调，让最靠近社区的一线人员掌握数字工具和新兴技术，是提升防灾准备和应急响应能力的重要投入。
ADPC执行主任Aslam Perwaiz进一步指出，AI已被用于地理空间工具和风险分析，可将卫星与地球观测数据转化为可执行洞察。未来若能将先进模型与区域经验、长期合作网络相结合，将有助于增强早期预警系统、改进风险地图绘制，并帮助政府和社区更快做出判断。
对市场与行业的影响
尽管这并不是一则直接涉及加密资产价格波动的消息，但其对数字技术市场仍具启示意义。首先，AI在公共治理和灾害应对中的实际应用，正在拓展生成式AI的产业边界，强化市场对“AI基础设施”长期需求的预期。其次，跨国机构、公益组织与技术平台的协同，也凸显出未来数据治理、可信计算和跨系统协作的重要性，这些议题与Web3、去中心化身份及链上数据验证等方向存在潜在交集。
从投资和产业观察角度看，若AI在高风险场景中逐步建立可信度，其商业落地逻辑将更加清晰。尤其是在需要可追溯、可验证与多方协同的公共服务领域，市场可能进一步关注AI与分布式技术结合的可能性。不过，从当前信息来看，本次项目仍处于原型验证和试点规划阶段，短期更大的意义在于方法论验证，而非直接形成成熟商业模式。
下一阶段：从原型到试点部署
OpenAI表示，未来数月将与合作伙伴推进第二阶段工作，重点是开展试点部署，并与参与机构进行更深入的技术协作，以测试这些工具如何接入现有工作流程。最终目标是打造能够在真实灾害环境中被信任和复用的AI管理工具，并把试点经验沉淀为可扩展方案，供更多地区和机构借鉴。
总体来看，这场曼谷AI Jam释放出的信号十分明确：在亚洲这一全球最易受灾地区，AI正从“值得尝试的新技术”转向“可能成为日常基础设施的实用工具”。若后续试点能够证明其在准确性、时效性和安全性上的价值，AI有望成为未来危机管理体系中的关键组成部分。