一、前言
本報告由國際電信聯盟(International Telecommunication Union, ITU)、聯合國減災辦公室(UN Office for Disaster Risk Reduction, UNDRR)、世界氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)及紅十字會與紅新月會國際聯合會(International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies, IFRC)於2026年共同發布，旨在評估AI在多災害早期預警系統(MHEWS)四大支柱中的應用現況，指出可提升效能的操作缺口，並提出負責任且有效導入AI的條件。報告建立於「全民早期預警倡議(Early Warnings for All, EW4All)」架構之上，該倡議目標為確保地球上每一個人都能受到早期預警系統保護。

報告指出，截至2026年4月1日，已有128個國家具備某種程度的MHEWS能力(較2015年統計起點增加72國)，但許多社區仍未受到充分保護，此落差在中低收入國家、低度開發國家及小島嶼開發中國家尤為明顯，主因包括資料限制、基礎設施不足與能力落差。報告強調，AI應被理解為一種「賦能技術」，能提升速度、規模與分析能力，但仍高度依賴健全的制度、治理框架與人類專業判斷。

二、MHEWS四大支柱與AI應用重點
報告依循MHEWS既有的四大支柱架構，逐章分析AI在早期預警價值鏈各階段的貢獻。
(一) 支柱一：強化災害風險知識
AI協助處理大量且多元的資料集(包括地理空間、社經與歷史損失資料)，提升風險資料的可發現性、互通性與可用性；透過替代指標建立與更新暴露度與脆弱度基線；並加速災後損失評估與影響資料追蹤，支援衝擊導向預報(impact-based forecasting)及超前部署觸發機制的建立與驗證。惟此類應用仍受限於資料可得性、品質與代表性不足，尤其在資料稀缺地區，需強化治理、驗證與基礎資料系統投資。

(二) 支柱二：偵測、觀測、監測、分析與預報
AI在預報方面進展最為顯著，能以更快速度、更低運算成本產生更高技術水準的預報，提升對強烈風暴、洪水、熱帶氣旋等高衝擊事件的預測頻率與準確度。新興應用領域為「衝擊預報」，結合致災因子資訊與暴露度、脆弱度資料，銜接「災害本身」與「造成之衝擊」兩者。同時AI也強化觀測資料品質管控與即時監測。然而，觀測資料涵蓋不足、模型跨區域可推廣性有限，以及資料稀疏與偏誤(尤其在資料代表性不足地區)仍是主要限制，需加強AI與既有預報系統之整合。

(三) 支柱三：預警發布與溝通
準確預報唯有及時、可理解並促成行動，方能發揮救命效果。AI可支援多語言預警訊息生成、更精準的情境化訊息投放、通訊管道最佳化，以及即時調整發布策略，使警示更能觸及不同語言、識字程度與網路連線條件的社群。惟報告特別指出，全球仍有22億人處於離線狀態，此連線落差限制AI效益觸及最脆弱族群，亦造成訓練資料失衡。政策應同時著重強化通訊基礎設施與建立跨高、低連線環境皆可運作的多元管道發布模式。

(四) 支柱四：備災與應變
AI日益支援情境模擬、辨識應變能力缺口、優化資源配置，並協助超前行動(anticipatory action)架構的比較分析與精進。惟AI生成情境往往缺乏模擬未曾發生事件所需的反事實推理邏輯，須以符合倫理之方式應用，避免自動化模型忽略邊緣化族群或強化既有偏誤。報告強調，氣象人員、災害管理者與社區領袖仍是解讀預報、評估不確定性不可或缺的角色,人類決策者須對AI分析轉化為即時且可課責之行動負最終責任。

三、跨支柱挑戰
報告歸納四項橫跨各支柱的系統性挑戰：
1. 資料互通與系統整合：各機構平台與資料格式不相容，限制AI於整體價值鏈運作之能力。
2. 能力、基礎設施與資金缺口：許多國家欠缺運算基礎設施、技術人才與訓練資源，且AI基礎設施高耗能、耗水特性可能加劇在地環境脆弱性，加上資金分散，難以由試點擴大為常態運作系統。
3. 治理、課責與公眾信任：AI於攸關生命安全之場域運作，須建立涵蓋透明度、課責、偏誤緩解與資料保護之治理框架，確保決策可追溯、可稽核。
4. 公平與包容：連線、設備與數位服務近用不均，加上資料代表性不足所致之偏誤，可能使高風險脆弱族群被排除於AI導向預警系統之外。

四、政策建議與結論
報告最終提出五項優先行動建議：投資觀測網絡、數位基礎設施、資料系統、運算能力及各國機構的AI素養；將AI導入治理與責任歸屬機制，確保透明度、人類監督與明確作業程序；優先採行以人為本、公平導向之AI設計；自始即以跨支柱整合為原則設計AI早期預警系統，採用可互通架構與共通資料標準；並動員多元傳統與非傳統資金來源，支持以國家為主導的AI專案，特別聚焦中低收入國家、低度開發國家及小島嶼開發中國家。

報告總結指出，AI的快速發展為強化早期預警系統、加速邁向全民涵蓋提供獨特契機，但技術創新本身無法單獨帶來保護效果。有效的早期預警系統仰賴科學知識、在地知識、原住民與傳統知識的整合，並輔以健全治理、韌性通訊基礎設施與社區備災能力。AI可作為強大的「力量倍增器」，提升資料分析、預報品質與預警精準度，但最終成效仍須以能否實際挽救生命、保障生計並強化社區韌性來衡量，而非以技術本身之精密程度作為評判標準。

(運用AI工具輔助生成原文之摘要)