人工智能带来的不确定性：地理信息科学先驱Michael GOODCHILD教授剖析过去、现在与未来发展

地理空间信息的应用渗透城市规划、环境管理、灾害应变和交通运输等多个领域，利用空间运算支持各行各业的决策。然而，空间及／或时间信息的数据中的误差、不精确性和复杂性可以影响空间数据和分析的质量和可靠性。美国加州大学圣塔芭芭拉分校地理系荣休杰出教授Michael GOODCHILD教授表示，随着人工智能在地理空间（GIS）领域的应用越趋普遍，这不确定性问题或许会变得更为棘手。

2025年8月1日（星期五），Goodchild教授以「地理空间未来」为题，主讲第42场PAIR杰出讲座。本次讲座吸引76名现场参加者和15,310名在线观众，回顾了GIS在演进中的关键发展和传统惯例，并揭示了该领域的新方向和未来前景。讲座中，Goodchild教授简单介绍了GIS的发展历史，并探讨了测量、命名规格、电子计算、全球定位系统（GPS）和定位测量技术等方面的创新如何推进GIS发展。

Goodchild教授指出，随着当今时代大数据爆炸式增长，以及机器学习、生成式人工智能和数字孪生等先进技术的普及，GIS将面临诸多新技术难题，当中包括地理偏差、机器学习的透明度、环境影响、预测模型的不确定性等，对地理信息系统的适用性带来了挑战。讲座中，他强调GIS的方向和前景取决于计算机运算在提升性能、降低成本方面的发展，从而实现具更高分辨率的数据，以及更佳的模型、机器学习和3D图像真实感。为了带出电子计算突破对GIS的重要性，他分享了几个数字孪生模型范例，这些模型能够将火山、沿海地区和城市环境等实体景观以数字方式呈现。在讲座结束前，Goodchild教授再三强调了GIS领域的道德问题：「虽然软件开发人员正大力推动社会使用通用GIS软件，但大众也应肩负责任，妥善使用软件，令科技应用不偏离原意。」

Goodchild教授为理大高等研究院高级院士、潘乐陶慈善基金智慧城市研究院国际顾问委员会主席。