ME News 消息，4 月 3 日（UTC+8），斯坦福大学研究人员近日利用人工智能分析了美国16个州在2011年至2018年间受损建筑的谷歌街景图像，以研究自然灾害的长期影响。研究使用多模态模型GPT-4自动识别了超过17,000栋明显受损的建筑并评估其重建情况。结果显示，低收入地区超过37%的受损建筑在灾后多年仍为空地，而高收入地区这一比例仅为7%；同时，高收入地区近82%的受损建筑被改建成更优结构，而低收入地区仅为33%。文中观点指出，现有灾害救助体系倾向于使富裕社区受益，贫困社区因缺乏保险等资源而重建困难。研究人员强调，为低收入房主提供保险补贴对促进公平恢复至关重要。这项研究支持了“恢复机器”假说，即灾后重建过程可能加剧收入不平等。（来源：ME）