論文の概要: Artificial Intelligence in Environmental Protection: The Importance of Organizational Context from a Field Study in Wisconsin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04902v1
- Date: Thu, 09 Jan 2025 01:27:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-10 13:59:37.790000
- Title: Artificial Intelligence in Environmental Protection: The Importance of Organizational Context from a Field Study in Wisconsin
- Title（参考訳）: 環境保護における人工知能 : ウィスコンシン州のフィールドスタディからの組織的文脈の重要性
- Authors: Nicolas Rothbacher, Kit T. Rodolfa, Mihir Bhaskar, Erin Maneri, Christine Tsang, Daniel E. Ho,
- Abstract要約: 農業廃棄物の投棄を検出するための衛星画像ベースのAIツールのユニークなケーススタディの結果を報告する。
この道具は2023年2月から3月にかけて投棄が禁止された際に現場調査に使用された。
AIツールは環境保護資源の割り当てを優先することを約束するが、既存の法律の重要なギャップを露呈する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.529400240074136
- License:
- Abstract: Advances in Artificial Intelligence (AI) have generated widespread enthusiasm for the potential of AI to support our understanding and protection of the environment. As such tools move from basic research to more consequential settings, such as regulatory enforcement, the human context of how AI is utilized, interpreted, and deployed becomes increasingly critical. Yet little work has systematically examined the role of such organizational goals and incentives in deploying AI systems. We report results from a unique case study of a satellite imagery-based AI tool to detect dumping of agricultural waste, with concurrent field trials with the Wisconsin Department of Natural Resources (WDNR) and a non-governmental environmental interest group in which the tool was utilized for field investigations when dumping was presumptively illegal in February-March 2023. Our results are threefold: First, both organizations confirmed a similar level of ground-truth accuracy for the model's detections. Second, they differed, however, in their overall assessment of its usefulness, as WDNR was interested in clear violations of existing law, while the interest group sought to document environmental risk beyond the scope of existing regulation. Dumping by an unpermitted entity or just before February 1, for instance, were deemed irrelevant by WDNR. Third, while AI tools promise to prioritize allocation of environmental protection resources, they may expose important gaps of existing law.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進歩は、環境の理解と保護を支援するAIの可能性に対する幅広い熱意を生み出している。
このようなツールは、基本的な研究から、規制執行など、より簡潔な設定へと移行するにつれて、AIの利用方法、解釈、デプロイに関する人間のコンテキストがますます重要になる。
しかし、AIシステムの展開におけるそのような組織的目標とインセンティブの役割を体系的に検討する研究はほとんどない。
2023年2月から3月にかけては, 農業廃棄物の投棄を検出するための衛星画像ベースAIツールをウィスコンシン州天然資源省(WDNR)と非政府環境利害団体と共同で実施し, 投棄が違法であった場合に, 現場調査に利用した事例を報告する。
まず、どちらの組織も、モデルの検出に対して、同じレベルの地道的正確性を確認しました。
第二に、WDNRは既存の法律の明確な違反に関心を持ち、利害団体は既存の規制の範囲を超えて環境リスクを文書化しようとした。
例えば、2月1日直前の無許可の団体によるダンピングは、WDNRによって無関係とみなされた。
第3に、AIツールは環境保護リソースの割り当てを優先することを約束する一方で、既存の法律の重要なギャップを露呈する可能性がある。
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