論文の概要: AI-Driven Climate Policy Scenario Generation for Sub-Saharan Africa

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18694v1
• Date: Sat, 24 May 2025 13:38:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.596952
• Title: AI-Driven Climate Policy Scenario Generation for Sub-Saharan Africa
• Title（参考訳）: サハラ以南のアフリカにおけるAIによる気候政策シナリオの生成
• Authors: Rafiu Adekoya Badekale, Adewale Akinfaderin,
• Abstract要約: 我々は、サハラ以南のアフリカの気候政策シナリオをシミュレートするために、ジェネレーティブAIを使用します。 このプロジェクトの目的は、地域気候の目標やエネルギーの課題に合わせて、多様で多様な政策シナリオを作成することである。 構造化された埋め込みベースの評価フレームワークは、生成AIが一貫性があり、関連性があり、信頼性があり、多様であるシナリオを効果的に生成していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.005755004576310333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate policy scenario generation and evaluation have traditionally relied on integrated assessment models (IAMs) and expert-driven qualitative analysis. These methods enable stakeholders, such as policymakers and researchers, to anticipate impacts, plan governance strategies, and develop mitigation measures. However, traditional methods are often time-intensive, reliant on simple extrapolations of past trends, and limited in capturing the complex and interconnected nature of energy and climate issues. With the advent of artificial intelligence (AI), particularly generative AI models trained on vast datasets, these limitations can be addressed, ensuring robustness even under limited data conditions. In this work, we explore the novel method that employs generative AI, specifically large language models (LLMs), to simulate climate policy scenarios for Sub-Saharan Africa. These scenarios focus on energy transition themes derived from the historical United Nations Climate Change Conference (COP) documents. By leveraging generative models, the project aims to create plausible and diverse policy scenarios that align with regional climate goals and energy challenges. Given limited access to human evaluators, automated techniques were employed for scenario evaluation. We generated policy scenarios using the llama3.2-3B model. Of the 34 generated responses, 30 (88%) passed expert validation, accurately reflecting the intended impacts provided in the corresponding prompts. We compared these validated responses against assessments from a human climate expert and two additional LLMs (gemma2-2B and mistral-7B). Our structured, embedding-based evaluation framework shows that generative AI effectively generate scenarios that are coherent, relevant, plausible, and diverse. This approach offers a transformative tool for climate policy planning in data-constrained regions.
• Abstract（参考訳）: 気候政策シナリオの生成と評価は、伝統的に、統合評価モデル(IAM)と専門家主導の質的分析に依存してきた。 これらの方法は、政策立案者や研究者のようなステークホルダーが影響を予測し、ガバナンス戦略を計画し、緩和策を開発することを可能にする。 しかし、伝統的な手法はしばしば時間集約的であり、過去の傾向の単純な外挿に依存しており、エネルギーと気候の問題の複雑で相互に結びついている性質を捉えることに制限されている。 人工知能(AI)の出現、特に膨大なデータセットでトレーニングされた生成AIモデルにより、これらの制限に対処し、限られたデータ条件の下でも堅牢性を確保することができる。 本研究では,サハラ以南のアフリカにおける気候政策シナリオをシミュレートするために,生成型AI,特に大規模言語モデル(LLM)を用いた新しい手法について検討する。 これらのシナリオは、歴史的な国連気候変動会議(COP)文書に由来するエネルギー移行テーマに焦点を当てている。 生成モデルを活用することで、このプロジェクトは、地域気候の目標やエネルギー問題に合わせた、可塑性で多様な政策シナリオを作成することを目指している。 人間の評価者へのアクセスが限られていたため、シナリオ評価には自動技術が用いられた。 llama3.2-3Bモデルを用いてポリシーシナリオを生成した。 34件の回答のうち、30件(88%)が専門家による検証に合格し、対応するプロンプトで提供される意図された影響を正確に反映した。 ヒトの気候専門家と2つのLCM(gemma2-2BとMistral-7B)による評価に対するこれらの評価結果と比較した。 構造化された埋め込みベースの評価フレームワークは、生成AIが一貫性があり、関連性があり、信頼性があり、多様であるシナリオを効果的に生成していることを示している。 このアプローチは、データ制約のある地域での気候政策計画のための変革的なツールを提供する。

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