論文の概要: AEJIM: A Real-Time AI Framework for Crowdsourced, Transparent, and Ethical Environmental Hazard Detection and Reporting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17401v2
• Date: Sun, 30 Mar 2025 11:33:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 15:20:32.616945
• Title: AEJIM: A Real-Time AI Framework for Crowdsourced, Transparent, and Ethical Environmental Hazard Detection and Reporting
• Title（参考訳）: AEJIM:クラウドソーシング、透明性、倫理的環境ハザード検出とレポートのためのリアルタイムAIフレームワーク
• Authors: Torsten Tiltack,
• Abstract要約: 本稿では,AI環境ジャーナリズム統合モデル(AEJIM)を紹介する。 リアルタイムのハザード検出、自動レポート、クラウドソースによるバリデーション、エキスパートレビュー、透過的な普及が組み合わさっている。 AEJIMは従来の手法に比べて、環境リスクレポートのスピード、正確性、透明性を著しく向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Environmental journalism is vital for raising awareness of ecological crises and driving evidence-based policy, yet traditional methods falter under delays, inaccuracies, and scalability limits, especially in under-monitored regions critical to the United Nations Sustainable Development Goals. To bridge these gaps, this paper introduces the AI-Environmental Journalism Integration Model (AEJIM), an innovative framework combining real-time hazard detection, automated reporting, crowdsourced validation, expert review, and transparent dissemination. Validated through a pilot study on Mallorca, AEJIM significantly improved the speed, accuracy, and transparency of environmental hazard reporting compared to traditional methods. Furthermore, the model directly addresses key ethical, regulatory, and scalability challenges, ensuring accountability through Explainable AI (XAI), GDPR-compliant data governance, and active public participation. AEJIM's modular and technology-agnostic design provides a transparent and adaptable solution, setting a new benchmark for AI-enhanced environmental journalism and supporting informed global decision-making across diverse socio-political landscapes.
• Abstract（参考訳）: 環境ジャーナリズムは、生態危機の認識を高め、エビデンスベースの政策を推進するために不可欠であるが、従来の手法は遅延、不正確さ、スケーラビリティの限界に悩まされている。 これらのギャップを埋めるために、リアルタイムハザード検出、自動レポート、クラウドソースによる検証、専門家レビュー、透過的拡散を組み合わせた革新的なフレームワークであるAI-Environmental Journalism Integration Model (AEJIM)を導入する。 AEJIMは、Mallorcaのパイロット研究を通じて検証され、従来の方法と比較して、環境リスクレポートのスピード、正確性、透明性を著しく改善した。 さらに、モデルは、重要な倫理的、規制、スケーラビリティの課題、説明可能なAI(XAI)による説明責任の確保、GDPRに準拠したデータガバナンス、アクティブな公開参加といった、直接的に対処する。 AEJIMのモジュラーおよび技術に依存しない設計は、透明で適応可能なソリューションを提供し、AIによって強化された環境ジャーナリズムの新しいベンチマークを設定し、多様な社会・政治の状況における情報的グローバルな意思決定をサポートする。

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