随着极端天气频发、灾害响应压力上升，人工智能正加速进入亚洲灾害管理体系。近日，OpenAI在泰国曼谷举办首场面向灾害管理专业人士的AI Jam活动，联合盖茨基金会、亚洲防灾中心（ADPC）与DataKind，试图推动AI从概念验证和零散试点，走向更具可操作性的前线应用。
此次活动共聚集来自13个国家的50名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。参与者来自政府部门、多边机构及非营利组织，许多人长期直接参与灾害现场的信息协调、社区支持与紧急决策工作。
从“试试看”走向“能落地”
本次AI Jam的核心问题非常明确：AI能否真正帮助灾害响应和灾后恢复，让机构在生死攸关的时刻反应更快、更有效。这一议题并非停留在技术展示层面，而是强调如何将AI嵌入日常工作流，服务早期预警、态势报告、需求评估和公众沟通等高频任务。
OpenAI表示，这一计划与其此前在达沃斯提出的OpenAI for Countries Program相呼应，重点在于帮助公共机构跨过“实验阶段”，把AI能力融入实际治理与应急体系中。对于灾害响应团队而言，当前普遍面临数据碎片化、流程手动化以及基础设施有限等问题，这些短板在危机快速演化时，往往会拖慢协同效率并影响关键判断。
亚洲灾害风险持续攀升
推动AI进入灾害管理的背景，是亚洲地区不断上升的灾害暴露水平。原文指出，亚洲仍是全球灾害最频发的地区，约占全球受灾人口的75%。与此同时，世界银行估算，过去数年灾害已给东盟国家造成超过110亿美元的损失，显示出灾害不仅是人道挑战，也是严峻的经济议题。
尤其在去年下半年，南亚和东南亚多次遭遇台风和强风暴冲击，暴露出灾害系统在数据整合、跨部门协调和应急扩容方面的不足。对于政策制定者和技术提供方而言，这也意味着，灾害科技不再只是“创新项目”，而逐渐成为提高治理韧性的现实需求。
AI已在灾害中被公众主动使用
值得关注的是，AI并不仅仅由机构自上而下推动，普通用户也开始在灾害期间主动使用相关工具获取信息。报道提到，在斯里兰卡遭遇Cyclone Ditwah期间，平台内部数据显示，与气旋相关的ChatGPT消息量激增17倍。而在2025年11月泰国Cyclone Senyar发生期间，同类消息量也较此前数月上升了3.2倍。
这些数据表明，民众在紧急状态下越来越倾向于通过数字渠道和对话式界面获取帮助。当传统信息源因负载过高或通信中断而受限时，AI平台可能成为新的信息入口。对灾害响应机构来说，这既意味着需求增长，也提示官方灾害信息传播未来需要与AI接口、在线平台及现场指挥系统更好衔接，以避免信息不一致或传播失真。
AI Jam聚焦定制化工具与现场流程
在具体实践层面，曼谷活动并未从头开发全新系统，而是鼓励参与团队与OpenAI导师共同探索定制化GPT工具和可复用工作流，优先匹配现有业务场景。讨论内容涵盖预警信息处理、灾情通报、需求分析、恢复规划以及公众沟通等多个环节，这些领域往往恰恰是重大灾害中最容易形成瓶颈的流程。
活动同时强调负责任使用、透明度和安全保障。对高风险场景而言，AI系统的价值不仅取决于模型能力，更依赖于机构内部是否建立足够信任，包括输出可解释性、错误边界认知、人工复核机制以及培训支持。换言之，AI在灾害响应中的角色更接近“决策辅助”，而非替代一线专业人员。
合作方：区域经验与技术能力结合是关键
OpenAI公共政策负责人Sandy Kunvatanagarn表示，亚洲市场对AI的兴趣和动能都很强，但真正的机会在于把技术潜力转化为现实能力。通过直接与灾害响应从业者合作，团队能够更早发现工具在可用性、风险控制和培训需求上的问题，从而减少大规模部署时的偏差。
盖茨基金会紧急响应副主任Valerie Nkamgang Bemo则指出，为最接近社区的一线人员提供数字工具和新技术能力，是提升灾害准备和应急能力的重要投入。与此同时，ADPC执行主任Aslam Perwaiz提到，该机构已将AI应用于地理空间工具和风险分析，通过卫星和地球观测数据提炼可执行洞察，并希望借此强化早期预警、风险地图和快速决策支持。
市场影响：AI基础设施叙事向公共治理延伸
从市场角度看，这类项目释放出一个值得关注的信号：AI的应用场景正从企业效率工具、消费级助手，进一步扩展至公共治理和应急管理基础设施。虽然本次新闻并非直接的加密资产动态，但对加密与Web3行业而言，长期影响体现在两方面。
其一，灾害响应对可信数据、跨机构协同和可审计流程的需求增强，可能为链上身份、灾害捐助追踪、物资分发透明化等Web3应用留下空间。其二，随着AI在高敏感场景中的部署增加，市场会更关注底层算力、数据治理、模型安全和数字基础设施投资，这也将间接影响与AI叙事相关的加密板块估值逻辑。
不过，现阶段这一趋势仍处于早期。OpenAI及合作伙伴已表示，未来数月将推进第二阶段工作，重点放在试点部署与更深入的技术协作上，以测试新工具与现有流程的整合效果。如果这些试点取得可复制成果，亚洲灾害管理领域或将成为AI从实验室走向日常公共服务的重要样板。
总体来看，亚洲灾害应对体系正尝试把AI变成真正可用的 operational capability（运营能力）。在灾害高发、资源有限且信息复杂的现实背景下，谁能更快建立安全、可信、贴近一线需求的AI工具，谁就更有机会提升区域危机管理的效率与韧性。