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第二十九期上海交通大学大学生创新实践计划
应急管理领域大模型的生成机制、赋能路径及算法治理研究
创新训练项目
管理学
公共管理类
创新类
国际与公共事务学院
于峰
指导教师
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- 1. 国家自然科学基金面上项目，经验短缺情形下复合灾害风险控制的策略迁移模型研究（72274123），2023/01/01-2026/12/31，在研，主持
- 2. 国家自然科学基金青年项目，案例驱动下韧性城市应对级联灾害风险的情景设计方法（71904121），2020/01-2022/12，已结题，主持
- 3. 上海市软科学研究项目（青年项目），情景驱动的上海市巨灾应急预案编制方法及数字化路径研究（23692116200），在研，主持
- 4. 上海市软科学研究项目（青年项目），科技创新驱动下上海应急管理数字化转型的赋能路径研究（22692195800），已结题，主持
指导教师将对本项目提供背景介绍、理论解释、撰写指导等帮助，并根据项目需要，提供必要的经费支持。
本项目研究内容包括三个方面：
（1）应急管理领域大模型的生成机制：结合一般化大模型ChatGPT，参考若干领域大模型的生成经验，探讨应急管理领域大模型生成的必要性、可行性、生成方式。
（2）应急管理领域大模型的赋能路径：假定应急管理领域拥有类似ChatGPT的大模型，从城市“一网统管”的角度出发，探讨如何应用该模型提升应急能力、促进智慧应急建设。
（3）应急管理领域大模型的算法治理：应急管理领域大模型势必要服务于应急决策，然而模型的可靠性决定了决策风险，模型依赖算法，故需提出相应的算法治理策略以求避免决策风险带来衍生的社会安全事件。
本项目特色是关注应急管理领域大模型（目前还未查找到相关模型的提出），创新点在于从生成机制、赋能路径、算法治理三方面进行完备性探讨，并面向可能出现的应急管理领域大模型给出相应的政策建议。
本项目要求学生对人工智能及GPT类大模型有一定兴趣，了解应急管理的预防、准备、响应、恢复机制流程，喜欢有挑战类的研究，能够付出时间耐心钻研，力求有所突破。