論文の概要: Community-Led AI Integration for Wildfire Risk Assessment: A Participatory AI Literacy and Explainability Integration (PALEI) Framework in Los Angeles, CA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17755v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 03:16:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.675855
• Title: Community-Led AI Integration for Wildfire Risk Assessment: A Participatory AI Literacy and Explainability Integration (PALEI) Framework in Los Angeles, CA
• Title（参考訳）: ワイルドファイアリスクアセスメントのためのコミュニティ主導型AI統合: カリフォルニア州ロサンゼルスの参加型AIリテラシーと説明可能性統合(PALEI)フレームワーク
• Authors: Sanaz Sadat Hosseini, Mona Azarbayjani, Mohammad Pourhomayoun, Hamed Tabkhi,
• Abstract要約: 火災リスクコミュニケーションツールは、アクセス不能な設計、不透明なアウトプット、コンテキスト関連性の制限により、公共の信頼を得られないことが多い。 本研究では、参加型AIリテラシーと説明可能性統合フレームワークを用いて、AIを山火事リスク評価に統合するためのコミュニティ主導のアプローチを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.828654519487229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate-driven wildfires are intensifying, particularly in urban regions such as Southern California. Yet, traditional fire risk communication tools often fail to gain public trust due to inaccessible design, non-transparent outputs, and limited contextual relevance. These challenges are especially critical in high-risk communities, where trust depends on how clearly and locally information is presented. Neighborhoods such as Pacific Palisades, Pasadena, and Altadena in Los Angeles exemplify these conditions. This study introduces a community-led approach for integrating AI into wildfire risk assessment using the Participatory AI Literacy and Explainability Integration (PALEI) framework. PALEI emphasizes early literacy building, value alignment, and participatory evaluation before deploying predictive models, prioritizing clarity, accessibility, and mutual learning between developers and residents. Early engagement findings show strong acceptance of visual, context-specific risk communication, positive fairness perceptions, and clear adoption interest, alongside privacy and data security concerns that influence trust. Participants emphasized localized imagery, accessible explanations, neighborhood-specific mitigation guidance, and transparent communication of uncertainty. The outcome is a mobile application co-designed with users and stakeholders, enabling residents to scan visible property features and receive interpretable fire risk scores with tailored recommendations. By embedding local context into design, the tool becomes an everyday resource for risk awareness and preparedness. This study argues that user experience is central to ethical and effective AI deployment and provides a replicable, literacy-first pathway for applying the PALEI framework to climate-related hazards.
• Abstract（参考訳）: 特に南カリフォルニアのような都市部では、気候変動による山火事が激化している。 しかし、従来の火災リスクコミュニケーションツールは、アクセシブルデザイン、透明でない出力、コンテキスト関連性の制限により、一般に信頼を得られないことが多い。 これらの課題は、信頼がいかに明確かつ局所的な情報が提示されるかに依存しているハイリスクなコミュニティにおいて特に重要である。 ロサンゼルスのパシフィック・パサデナ、パサデナ、アルタデナなどの近隣地域はこれらの状況を実証している。 本研究では、参加型AIリテラシーと説明可能性統合(PALEI)フレームワークを用いて、AIを山火事リスク評価に統合するためのコミュニティ主導のアプローチを紹介する。 PALEIは、予測モデルをデプロイする前に、早期リテラシー構築、価値アライメント、参加評価を強調し、明確性、アクセシビリティ、開発者と住民間の相互学習を優先する。 初期のエンゲージメントの発見は、信頼に影響を与えるプライバシーやデータセキュリティの懸念とともに、視覚的、コンテキスト固有のリスクコミュニケーション、ポジティブフェアネスの認識、明確な採用関心を強く受け入れていることを示している。 参加者は、局所的なイメージ、アクセス可能な説明、地域固有の緩和指導、不確実性の透明なコミュニケーションを強調した。 その結果は、ユーザや利害関係者が共同で設計したモバイルアプリケーションで、住民が目に見えるプロパティの機能をスキャンし、カスタマイズされたレコメンデーションで解釈可能な火災リスクスコアを受け取ることができる。 デザインにローカルコンテキストを埋め込むことで、このツールはリスク認識と準備のための日々のリソースとなる。 この研究は、ユーザーエクスペリエンスが倫理的かつ効果的なAIデプロイメントの中心であり、PALEIフレームワークを気候関連の危険に適用するための、複製可能なリテラシー優先の経路を提供する、と論じている。

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