رؤية الكوارث: كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل سرديات وإدارة مخاطر الكوارث العالمية

من "التسجيل" إلى "الفهم": الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل البنية التحتية لبيانات الكوارث العالمية

في عام 2015، اعتمدت الأمم المتحدة إطار سينداي للحد من مخاطر الكوارث، وكان أحد التزاماته الأساسية هو استبدال التفكير أحادي الخطر بنهج "متعدد المخاطر ومنهجي". لكن بعد مرور عشر سنوات، ما زالت البيانات التي تدعم هذا الالتزام في معظمها "جداول تسجيل أحداث" معزولة. الفيضانات والزلازل وحجم الخسائر — تُوضع بدقة في قواعد البيانات، لكنها نادرًا ما تجيب على أسئلة أكثر أهمية: كيف ترتبط الكوارث ببعضها البعض؟ وكيف تعمل قابلية التأثر الاجتماعي على تضخيم الصدمات؟

دراسة نُشرت في مارس 2026 في مجلة "ساينتفك داتا" (Scientific Data) تعمل على سد هذه الفجوة. استخدم فريق بحثي أوروبي نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG) لاستخراج أكثر من 3000 حدث كارثي وقع بين عامي 2014 و2024 تلقائيًا من ملايين المصادر الإخبارية حول العالم، وتوليد "خطوط سردية" منظمة لكل حدث، وتحويلها إلى مخطط معرفي. لا تقتصر أهمية هذه البيانات المفتوحة على كونها بيانات "أسرع وأكثر"، بل تكمن في أن أبحاث مخاطر الكوارث العالمية تنتقل من إحصاء "ماذا حدث" إلى فهم "لماذا حدث" و"ماذا سيحدث بعد ذلك".

التأثيرات المتتالية المُهمَلة: القيود الهيكلية لأنظمة البيانات القديمة

أنظمة تسجيل الكوارث أحادية الخطر ناضجة نسبيًا في الأطر الدولية، لكن الكوارث في العالم الحقيقي نادرًا ما تظل "أحادية". فالإعصار يتسبب في فيضانات، والفيضانات تؤدي إلى انقطاع الكهرباء، وانقطاع الكهرباء يولّد حوادث ثانوية — هذه التأثيرات المتتالية تظهر مرارًا وتكرارًا في أحداث مناخية حديثة. ومع ذلك، فإن معظم قواعد البيانات الوطنية تعتمد على خطر واحد كوحدة تسجيل، مما يجعل التفاعلات بين الكوارث والارتباطات الزمنية وقابلية التأثر الاجتماعية شبه غير مرئية.

يكمن نهج مخطط المعرفة في تفكيك أحداث الكوارث إلى كيانات وعلاقات، مثل "الفيضانات تؤدي إلى انهيارات أرضية" و"موجات الحر تزيد الجفاف". لا تضم هذه البيانات الأحداث نفسها فحسب، بل تشمل أيضًا البنية السردية لـ"خط القصة"، مما يحول الإدخالات الثابتة إلى حبكة ديناميكية. بالنسبة لصانعي السياسات، فإن العلاقات في شكل الرسوم البيانية تكشف عن مصادر المخاطر بسهولة أكبر من جدول الخسائر.

لماذا الآن: القفزة الذكية لـ LLM وRAG

استخراج معلومات الكوارث من الأخبار ليس بالأمر الجديد. فقد كان نظام رصد وسائل الإعلام الأوروبي (EMM) يجمع المحتوى الإعلامي منذ فترة طويلة، لكن الأدوات التقليدية للمعالجة اللغوية الطبيعية (NLP) كانت عاجزة عن استخلاص "من ومتى وأين وما الأثر" بدقة من النصوص الحرة وتوحيدها في بنية واحدة.

غيّرت نماذج اللغة الكبيرة هذا الواقع: فهي قادرة على فهم السياق، وتحديد العلاقات السببية، وتوليد الملخصات. أما توليد الاسترجاع المعزز (RAG) فيرسخ عملية الاستخراج في نصوص أخبار محددة، مما يقلل من خطر "الهلوسة" (الاختلاق). استخدم الباحثون هذا المسار لتوليد أحداث مكملة لتلك الموجودة في قاعدة بيانات EM-DAT، واختبروا جودة البيانات عبر تقييم الخبراء ووضع علامات مستقلة. وهذا في جوهره صورة مصغرة لانتقال الذكاء الاصطناعي من "استرجاع المعلومات" إلى "بناء المعرفة".

لقد حدد النضج التقني أن هذه الدراسة لا يمكن أن تظهر إلا في الوقت الحالي. فبعد عام 2024، أدى انتشار نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر وأطر عمل RAG إلى تمكين الفرق الأكاديمية من معالجة عشرات الملايين من المقالات بتكلفة منخفضة. كما أصبحت تقنيات مخطط المعرفة تتجه نحو إدارة البيانات العلمية. تتلاقى عدة اتجاهات هنا لتشكيل "بنية تحتية سردية عالمية للكوارث".## كوارث من، وسرديات من: بيانات الأخبار والجنوب العالمي

يعود نص هذه المجموعة البيانية إلى EMM، وهو نظام مراقبة يجمع ملايين المواقع الإخبارية. التغطية الإخبارية لا تساوي التغطية الواقعية، فهي تميل إلى المناطق ذات البنية التحتية الإعلامية الأقوى. لكن مقارنة بالتقارير الحكومية التقليدية، تتمتع المصادر الإخبارية بميزة فريدة في التقاط الأحداث غير الرسمية والهامشية. تفتقر العديد من أحداث الكوارث في الجنوب العالمي إلى تقارير إحصائية، لكن غالبًا ما يكون لها تغطية إعلامية محلية. لذلك، يعوّض التنقيب الآلي في الأخبار إلى حد ما "عجز الرؤية" في قواعد البيانات الدولية.

وهذا يطرح أيضًا مشكلة جيوماتية جديدة: من يملك النماذج والقدرة الحاسوبية، قد يكون هو من يحدد سرديات الكوارث. إن اختيار هذه الدراسة لجعل البيانات والرمز البرمجي مفتوحين، مع لوحة تحكم تفاعلية، هو شكل من أشكال المقاومة ضد "حوكمة الصندوق الأسود". على المدى الطويل، سيؤثر إضفاء الطابع الديمقراطي على بيانات الكوارث على توزيع موارد الإغاثة الدولية، وسيؤثر أيضًا على وجهة صناديق التكيف المناخي العالمية.

من سجل المخاطر إلى مسرح القرار

الأهمية النهائية لهذه الدراسة لا تكمن في رسم خرائط جميلة، بل في الإشارة إلى مستقبل آخذ في الظهور: خريطة معرفية عالمية للكوارث تُحدَّث في الوقت الفعلي، قد تصبح نظام التشغيل الأساسي لآليات الحد من الكوارث الدولية. إذا تم، بعد إصدار توقعات تسونامي، تمكين النظام من استدعاء أحداث مماثلة تاريخيًا وعواقبها المتسلسلة تلقائيًا، وتوليد "مسرح سيناريوهات"، فإن القرار لن يعتمد على المعلومات الحالية فحسب، بل سيشمل أيضًا حكمة تاريخية منظمة.

بطبيعة الحال، فإن الخرائط المعرفية التي يولدها الذكاء الاصطناعي لا تزال غير مثالية. تختلف سرديات الكوارث باختلاف اللغات والثقافات، وقد تضخم النماذج التحيزات. لكن كونها أول مجموعة بيانات واسعة النطاق لخرائط معرفية للكوارث مبنية على الأخبار العالمية، فإنها توفر معيارًا قابلًا للتحقق لتقييم مخاطر الكوارث المتعددة. ويشير الباحثون على وجه التحديد إلى أن هذه المجموعة البيانية مكملة للموارد التقليدية مثل ملفات معلومات الكوارث الصادرة عن UNDRR (HIPs)، وليست بديلة عنها. وهذا يعكس ضبط النفس الواجب في المجتمع العلمي.

في عصر أصبحت فيه أحداث المناخ المتطرفة أمرًا معتادًا، لا ينقص المجتمع البشري التحذيرات، بل القدرة على تحويل التحذيرات إلى إدراك بنيوي. عندما تبدأ نماذج اللغة الكبيرة في قراءة كل تقرير في العالم عن الفيضانات والزلازل، ونسجها في شبكة معرفية مترابطة، فربما نشهد تحولًا صامتًا في حوكمة المخاطر العالمية: من معرفة ما حدث، إلى فهم كيف يحدث كل شيء.