كشف بحث جديد قادته جامعة كورنيل عن أن فعالية استخدام الذكاء الاصطناعي في التخطيط للطوارئ الحرارية تعتمد بشكل حاسم على السياق المستهدف والجمهور المستفيد، متحدياً الفكرة الشائعة التي تفترض تفوق الخوارزميات التنبؤية دائماً على المؤشرات التقليدية. واطُلبت النتائج خلال مؤتمر ACM للعدالة والمساءلة والشفافية في مونتريال خلال الفترة من 25 إلى 28 يونيو، بقيادة الباحثة جينا غوسياك والأستاذة ألين كوينيكي. ركز البحث على تقييم مؤشرات المخاطر الحالية في مدينة نيويورك، وتحديداً مؤشر الضعف الحراري الذي يعتمد على خمس معطيات رئيسية تشمل درجة الحرارة السطحية، ونسب التكييف والمساحات الخضراء، والدخل المتوسط، والتركيب الديموغرافي. قورن الفريق هذا المؤشر بخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤية ومؤشرات فيدرالية أخرى، ووجد أن كلاً من الأسلوبين يتسمان بحساسية عالية تجاه أي تغيير طفيف في البيانات الداخلة. ومع ذلك، برزت فروق جوهرية في التطبيق العملي؛ حيث تفوق الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات فورية تستجيب للأزمات الجارية وتحسين استهداف الإنذارات والتوصيلات الميدانية، بينما أثبت المؤشر المبسط ملاءمة أكبر لقياس مفاهيم مجردة طويلة المدى مثل الضعف الحراري المجتمعي، ولتخطيط البنية التحتية ومبادرات تبريد الأحياء. شدد الباحثون على أن اعتماد نموذج دون آخر لا يعكس تفوقاً مطلقاً، بل يتعلق بمدى توافق الأداة مع الهدف السياسي أو التشغيلي. ونصحت الدراسة صناع القرار بمراعاة سبع مقارنات جوهرية عند الاختيار، أبرزها التوازن بين القدرة التنبؤية الدقيقة والشفافية التي تتيح للمواطنين فهم آلية اتخاذ القرار. كما أشارت إلى أن منهجية المقارنة هذه يمكن تعميمها على قطاعات سياسة بيئية أخرى وتخصيص الموارد، مشيرة إلى ضرورة إعادة تقييم الأدوات القائمة لا من خلال مقاييس التحيز أو الكفاءة فقط، بل من خلال تحليل مقايضاتها الحقيقية في الميدان. وتؤكد الدراسة أن الانتقال نحو الاعتماد الكلي على الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الحرارية قد لا يحقق النتائج المرجوة إذا تم إهمال الأدوات التقليدية التي أثبتت جدواها في التخطيط الاستراتيجي طويل الأمد.