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比利时人道主义援助战略的评估
Organisation for Economic Co-operation and Development Official Development Aid Occupied Palestinian Territory Post-Distribution Monitoring Persons of Concern Psycho-Social Support Persons living with Disabilities Royal Decree Reference Group Rode Kruis Vlaanderen Rapid Response Mechanism Special Evaluation Office of the Belgian Development Cooperation Special Fund for Emergency and Rehabilitation Sexual and Gender-Based Violence Senior Officials Meeting Tear Fund Belgium Terms of Reference United Nations Central Emergency Response Fund United Nations Development Programme联合国灾害风险降低联合国人口基金联合国人道主义航空公司联合国难民高级专员联合国儿童基金会儿童基金会人道主义事务协调联合国救济与工程局在近乎东部的巴勒斯坦难民委员
现代人工智能与社会人文主义的矛盾
摘要 目的——本文旨在提出一种有效的人工智能（AI）方法，解决由非形式化表征组成的社会人文现实问题。新任务是描述人工智能和人类在混合系统框架中的融合过程。 设计/方法/方法——社会人文动态与人工智能的传统特征相矛盾。建议的方法将形式化和非形式化部分作为一个整体。全息和特殊收敛方法相结合，以确保集体决策的目的性和可持续性。拓扑空间、控制热力学和非形式化（考虑量子和相对论）语义上的逆问题求解包括现实特征形式的观察者。 发现——集体决策不能仅通过形式化手段来表示。因此，本文提出了混合现实方程（HyR），它集成了形式化和非形式化部分，传达和融合了全息方法、热力学理论、认知建模和逆问题求解。特殊的收敛方法使该方程的解具有目的性和可持续性。研究局限性/含义——就目前最先进的技术而言，所建议的方法影响深远；在认知语义学的创建中，预计存在中期局限性。 实际意义——社会人道主义事件涵盖与个人和集体人类行为和决策有关的所有现象。本文将对深度网络化的专家、人群、救援队、研究人员、专业社区、社会和环境产生影响。 原创性/价值——先进人工智能实现有目的和可持续的社会人道主义主题的新可能性。集体决策过程中特殊的收敛信息结构为实现目标创造了必要条件。 关键词 人工智能、收敛方法、全息方法、混合现实、特征形式、三阶控制论、集体行为、建构主义、自主代理、反身主动环境、具身智能、认知语义学 论文类型 概念论文
2022 年 3 月至 5 月乌克兰新出现的人道主义优先事项
这项快速审查由英国人道主义创新中心委托和支持，并得到了英国外交、联邦和发展办公室的援助。研究团队由 Abby Stoddard、Paul Harvey、Nigel Timmins、Varvara Pakhomenko、Meriah-Jo Breckenridge、Monica Czwarno 和 Eta Pastreich 组成。英国人道主义创新中心的赞助商和团队提供了研究方向、质量保证和管理支持。我们非常感谢所有花时间接受采访的人（其中一些人希望保持匿名）和我们的从业同行评审员。该报告代表了作者基于收集到的证据的观点。有关方法的更多详细信息，请在此处查看。有关更多信息，请联系 info@humanitarianoutcomes.org 或 info@ukhih.org。
利用人工智能的潜力......
摘要 数据驱动的人工智能 (AI) 技术正在逐步改变人道主义领域，但这些技术为保护冲突和危机局势中的弱势个人和群体带来了重大风险。本文探讨了在人道主义行动中使用人工智能的机遇和风险。它研究了是否以及在什么情况下可以安全地部署人工智能来支持实地人道主义行为者的工作。本文认为，人工智能有潜力支持人道主义行为者实施从被动到预测的人道主义行动范式转变。但是，它建议，如果要将人工智能服务于人道主义行动而不是以牺牲人道主义为代价，则必须优先解决现有风险，包括与算法偏见和数据隐私问题有关的风险。通过这样做，本文为当前关于是否有可能利用人工智能的潜力在人道主义行动中负责任地使用的辩论做出了贡献。
数字技术和人道主义反应中的包容
数字技术正在成为人道主义反应不可或缺的一部分，并越来越有助于在危机中获得关键支持。艾里斯（Iris）扫描和援助接收者的指纹被送入由世界上最大的人道主义机构运行的生物识别验证系统，从而改变了人们的识别方式以及他们与服务提供者的互动方式。基于预测的融资模型使用机器学习（ML）触发可能遭受干旱和粮食不安全的社区的资金释放。来自世界各地的“数字人道主义者”的全球网络自愿生产最新的数字地图，以告知响应，从而改变了努力的协调和实施方式。并非总是以有组织或系统的方式应用，但数字化的过程正在加速整个人道主义系统，几乎影响了其运作方式的各个方面。
摩加迪沙的安全和人道主义局势 - 索马里
“[然而]我们面前的证据并不支持少数族群的网络或关系根本没有帮助的说法。相反，这可能是一个需要族群做出一些积极、实际或其他昂贵贡献的问题。如果存在需要解决的争议，或者需要族群提供某种形式的实际帮助才能获得住宿或服务，在这种情况下，作为一般规则，少数族群提供的援助可能低于多数族群在相应情况下提供的援助。但没有证据支持少数族群成员无法充当担保人的观点，无论是正式的还是非正式的......'（第 241 段）
2015 年至 2019 年人道主义危机中疫苗的使用情况
背景：人道主义危机爆发和持续过程中出现的风险因素使人们面临疫苗可预防疾病 (VPD) 过高发病率和死亡率的风险。目前尚不清楚世界各地的危机中使用了哪些疫苗，以及疫苗接种决策是否与当地疾病威胁相对应。本综述旨在收集和分析此类信息。方法：我们审查了 2015 年 1 月至 2019 年 6 月期间所有 25 个人道主义响应的疫苗接种服务，这些响应在此期间已启动协调机制。我们咨询了人道主义部门内的各种在线来源和线人，以汇编有关每次危机中提供哪些疫苗以及疫苗提供方式和时间的数据。然后将每次危机开始以来的疫苗接种服务包与当地疾病负担（基线 + 危机出现的风险因素导致的过高）进行比较。结果：人道主义危机中使用的疫苗范围似乎有限。疫苗接种时主要通过预先存在的常规计划进行，很少采取补充措施，以认识到需要迅速提高人群免疫力。疫苗包大多没有解决可能导致重大疾病风险的实际 VPD 范围。结论：本综述表明，向受危机影响的人群提供疫苗存在不一致和不公平现象。需要在危机中使用一致、标准化和更广泛的疫苗使用方法。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
人道主义援助的数字化
在过去 20 年中，人道主义需求一直在以越来越快的速度增长（Pusterla 和 Pusterla 2021）。COVID-19 加上现有危机，导致 2020 年的人道主义需求比以往任何时候都高，估计有 2.438 亿人需要人道主义援助，而经历长期危机的国家在过去 6 年中翻了一番，达到 34 个（发展倡议 2021）。现在，一场人道主义危机平均持续 9 年以上（欧盟科学中心 2020）。截至 2020 年底，全球共有 8240 万被迫流离失所者（联合国难民署 2021）。因此，向受人道主义危机影响的人们提供及时和充足的人道主义援助是一项日益艰巨的任务。全球可用资源与人道主义需求之间的差距正在迅速扩大（EC 2021）。这种情况对所谓的被遗忘的危机来说尤其具有风险。被遗忘的危机是指严重的、旷日持久的人道主义危机局势，受影响的民众得不到任何国际援助或援助不足，而且由于媒体缺乏关注，也没有政治承诺解决危机（DG ECHO nd）。欧盟将初始年度人道主义预算的 15% 分配给被遗忘的危机（EC 2020a；EC 2021）。负责任的数字化和创新技术越来越多地被视为缓解这些前所未有的挑战的推动因素。数字技术有望以快速且经济高效的方式大规模提供救援。它们以不同的方式展现出前景——例如，在连接性、收集和分析数据、向受助人安全转移数字支付或使用生物特征验证受助人以提高效率和安全性方面（Willitts-King 等人，2019 年）。最终，这些工具可以促进解决人道主义资金缺口的新方法（凯捷咨询公司，2019 年），甚至可以实现更好的预防和准备。2021 年 3 月，欧盟委员会 (EC) 关于欧盟人道主义行动的通报和随后的欧盟外交事务理事会结论承诺进一步扩大安全高效的数字工具在人道主义行动中的使用，并鼓励进一步使用创新解决方案
在人道主义背景下的使用卫星。
各国和私人参与者越来越多地投资于卫星 (SAT) 技术。本文分析了 SAT 技术传播和战略价值的根本原因，特别是信息和数据在国际政策和人道主义危机与问题管理中的重要性。人道主义紧急情况的特点是存在不确定因素，可以通过使用具有预测结果潜力的客观分析工具来缓解这些因素。所研究的动态涉及空间技术（特别是合成孔径雷达）和数据处理的重叠功能。对 SAT 技术的投资增加是由于成本降低、在管理资源和资产以应对各种危机方面的公私伙伴关系，特别是双重用途或军民框架。空间研究领域的国际竞争仍然激烈，这推动了空间探索和控制论的进步。本文探讨了 SAT 技术在人道主义工作中的潜力，同时考虑到每一项伟大技术创新中共存的风险和机遇，并塑造了各个参与者对其开发和使用的期望。
参与式人工智能助力人道主义创新
本简报由英国人道主义创新中心 (UKHIH) 资助。UKHIH 由英国外交、联邦和发展办公室 (FCDO) 资助，由 Elrha 主办，Elrha 是一家全球人道主义组织，也是英国领先的人道主义创新和研究独立支持者。它是为期一年的“加速创新合作”的初步背景研究和分析的一部分，旨在研究、设计和测试用于社区和一线人道主义响应的集体危机情报 (CCI) 解决方案。该项目的合作伙伴是 Nesta 和红十字会与红新月会国际联合会 (IFRC) 索尔费里诺学院，并得到了艾伦图灵研究所和数字公民中心（由纽卡斯尔大学开放实验室领导）的额外支持。