要点总结 #
随着不确定性的增加，应急管理决策面临新的挑战，特别是在突发性公共事件中。 传统应急管理决策依赖于人类智能（HI），但由于信息处理能力的限制，往往难以应对复杂的突发事件。人工智能（AI）的发展为应急管理提供了新的工具，但如何将AI与HI有效结合，提升决策效率，仍是一个亟待解决的问题。本研究从动态能力的视角出发，探索了AI与HI融合在应急管理决策中的作用，提出了两种应急决策策略：HI主导AI辅助和AI主导HI辅助。
通过构建博弈模型，研究发现AI与HI的融合能够显著提升应急管理决策的动态能力。 在HI主导AI辅助的策略中，AI通过大数据分析为HI提供决策支持，而HI则凭借经验和价值判断进行最终决策。在AI主导HI辅助的策略中，AI通过自主学习和信息抓取，快速感知突发事件，HI则负责监控和干预AI的决策过程。研究结果表明，AI与HI的融合能够通过智能匹配、情景感知、信息分发和应急响应等机制，显著提升应急管理的效率和准确性。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究为应急管理决策提供了新的理论视角和实践指导。 随着AI技术的快速发展，AI与HI的融合已成为提升应急管理效率的重要手段。本研究通过动态能力视角，揭示了AI与HI融合在应急管理中的作用机制，为未来的应急管理决策提供了理论支持。此外，研究还提出了两种应急决策策略，为实际应用提供了参考。未来研究可以进一步探索AI与HI融合在不同应急场景中的应用，以及如何通过技术手段提升AI与HI的交互效能。
深度解读 #
人机融合决策 #
本论文从动态能力的视角探讨了人工智能（AI）与人类智能（HI）融合在应急管理决策中的作用。AI 和 HI 的融合不仅仅是简单的工具辅助，而是通过两者的能力互补，形成动态的决策机制。论文通过构建博弈模型，提出了两种应急决策策略：‘HI 主 AI 辅’和’AI 主 HI 辅’。研究发现，人机融合的动态能力能够显著提升应急管理的决策效率，特别是在突发性公共事件中，AI 和 HI 的协同作用能够帮助管理者更好地感知环境变化、快速响应并制定有效的应急方案。然而，这种融合也面临挑战，例如如何平衡 AI 和 HI 的能力匹配问题，避免过度依赖某一方导致的决策偏差。未来的研究可以进一步探索 AI 和 HI 在不同应急场景中的最佳协作模式，以及如何通过技术手段提升两者的交互效能。
动态能力理论 #
论文基于动态能力理论，分析了 AI 和 HI 融合在应急管理中的应用。动态能力理论强调组织在动荡环境中感知、响应和整合资源的能力，而 AI 和 HI 的融合正是这一理论在应急管理中的具体体现。研究发现，AI 的动态能力主要体现在其强大的数据处理和风险识别能力上，而 HI 则凭借其经验和直觉在复杂情境中做出判断。两者的结合能够弥补彼此的不足，形成更为灵活的应急决策机制。然而，论文也指出，动态能力的构建并非一蹴而就，需要通过不断的反馈和迭代来优化 AI 和 HI 的协作模式。未来的研究可以进一步探讨如何通过技术手段提升 AI 的动态能力，以及如何在不同的应急场景中动态调整 AI 和 HI 的角色分配。
应急决策策略 #
论文通过博弈模型分析了两种应急决策策略：‘HI 主 AI 辅’和’AI 主 HI 辅’。在’HI 主 AI 辅’策略中，AI 主要作为辅助工具，提供数据分析和预警信息，而 HI 则负责最终的决策。这种策略的优势在于能够充分发挥人类的经验和判断力，但缺点是可能因信息处理能力不足而导致决策滞后。在’AI 主 HI 辅’策略中，AI 负责主要的决策任务，而 HI 则通过监控和干预确保决策符合人类价值观。这种策略的优势在于能够快速响应突发事件，但缺点是可能因 AI 的认知局限而导致决策偏差。论文通过案例仿真验证了这两种策略在不同情境下的有效性，并提出了未来研究的方向，例如如何通过技术手段提升 AI 的决策透明度和可信度。
案例仿真分析 #
论文通过杭州市智慧安防系统的案例仿真，验证了 AI 和 HI 融合在应急管理中的实际应用效果。仿真结果表明，AI 和 HI 的交互效能对应急决策的成功率具有显著影响。在 AI 识别风险精确率高且 AI 和 HI 交互效能高的情况下，安防部门更倾向于采用’AI 主 HI 辅’策略，从而有效避免突发事件在核心区域发生。然而，当 AI 识别风险精确率低时，安防部门则更倾向于采用’HI 主 AI 辅’策略，以确保决策的灵活性和适应性。这一发现为未来的应急管理实践提供了重要启示，即应根据具体情境动态调整 AI 和 HI 的角色分配。未来的研究可以进一步探索如何通过技术手段提升 AI 的识别精确率和交互效能，以应对更为复杂的应急场景。
未来研究方向 #
论文提出了未来研究的几个重要方向。首先，如何通过技术手段提升 AI 的动态能力，使其在应急管理中发挥更大的作用。其次，如何在不同应急场景中动态调整 AI 和 HI 的角色分配，以实现最佳的决策效果。第三，如何通过反馈和迭代优化 AI 和 HI 的协作模式，提升应急管理的整体效能。此外，论文还指出，未来的研究应关注 AI 和 HI 融合的伦理问题，例如如何确保 AI 的决策符合人类价值观，以及如何避免因过度依赖 AI 而导致的决策偏差。这些研究方向的探索将为应急管理领域的智能化发展提供重要的理论支持和技术指导。
完整论文 #
