AIJIM：面向环境新闻的实时 AI 可扩展模型

Torsten Tiltack

AIJIM：面向环境新闻的实时 AI 可扩展模型

计算机与社会 2025-04-29 v5 人工智能人机交互

作者: Torsten Tiltack

摘要

本文介绍了 AIJIM，即人工智能新闻集成模型（Artificial Intelligence Journalism Integration Model）——一种集成实时人工智能技术于环境新闻创作的新型框架。AIJIM 融合了基于 Vision Transformer 的危害检测技术、由 252 位众包验证者提供的验证支持，以及自动化报道功能，构建于可扩展、模块化的架构之中。双层可解释性方法确保通过快速基于 CAM 的可视化叠加层和可选的基于 LIME 的框级解释，实现伦理透明。该模型于 2024 年在马耳他岛的 NamicGreen 平台上进行了验证实验，AIJIM 实现了 85.4% 检测准确率和 89.7% 的专家注释一致性，同时将报道延迟降低了 40%。不同于数据驱动新闻或 AI 事实核查等传统方法，AIJIM 提供了一个可迁移的模型，支持以参与式、社区驱动的方式进行环境报道，推动了新闻学、人工智能与可持续发展，契合联合国可持续发展目标及欧盟 AI 法规。

关键词

AI 新闻集成模型 Vision Transformer 环境新闻实时人工智能可解释性联合国可持续发展目标

引用

@article{arxiv.2503.17401,
  title  = {AIJIM: A Scalable Model for Real-Time AI in Environmental Journalism},
  author = {Torsten Tiltack},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17401},
  year   = {2025}
}

备注

22 pages, 10 figures, 5 tables. Keywords: Artificial Intelligence, Environmental Journalism, Real-Time Reporting, Vision Transformers, Image Recognition, Crowdsourced Validation, GPT-4, Automated News Generation, GIS Integration, Data Privacy Compliance, Explainable AI (XAI), AI Ethics, Sustainable Development

AIJIM：面向环境新闻的实时 AI 可扩展模型

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关键词

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