ReliefWeb và Amazon phân phối các thông tin cứu sinh nhanh hơn với generative AI

by Abby Daniell on 14 APR 2025 in Amazon Bedrock, Amazon Titan, Artificial Intelligence, Customer Solutions, Generative AI, Generative AI, Nonprofit, Public Sector Permalink  Share

Khi các thảm họa thiên nhiên và xung đột tạo ra tình huống sống còn, phản ứng nhanh của hàng trăm tổ chức nhân đạo trên thế giới cứu sống. Những tổ chức này có thể cứu sống thậm chí nhiều người hơn khi họ có được thông tin theo nhịp với tình hình đang phát triển nhanh chóng trên thực địa. Amazon đang đầu tư 25.000 đô la dưới dạng tín dụng AWS và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật trực tiếp để giúp dịch vụ báo cáo khẩn cấp của Liên Hợp Quốc, ReliefWeb, cung cấp thông tin khủng hoảng cập nhật cho tất cả những ai cần—và đảm bảo rằng không có tình huống nào bị lãng quên.

Gần ba thập kỷ qua, ReliefWeb đã cung cấp thông tin thời gian thực bằng cách tổng hợp kỹ thuật số các báo cáo của các nhân viên cứu trợ làm việc trong các khu vực khẩn cấp. Được khởi động bởi Văn phòng Liên Hợp Quốc về Phối hợp về các vấn đề Nhân đạo vào năm 1996, nó đã giúp cách mạng hóa việc cung cấp viện trợ bằng cách làm cho thông tin trước đây bị chôn vùi trong các báo cáo fax có sẵn cho tất cả các tổ chức nhân đạo trực tuyến.

Những nhóm quản lý thông tin của ReliefWeb đang làm việc với Amazon để biến đổi những gì những tổ chức này có thể làm với nội dung mà họ thu thập. Bằng cách mở khóa tiềm năng của generative AI và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), họ có thể làm cho các thông tin cứu sinh dễ tìm kiếm và dễ thực hiện hơn. Lần khởi động đầu tiên của ReliefWeb đã giảm thời gian cần để phát hành các báo cáo tình huống từ 2 tuần xuống còn 24 giờ. Generative AI có thể cắt giảm thời gian cần để các tổ chức nhân đạo nhận được thông tin cần thiết từ vài giờ xuống còn vài giây.

“Không có lý do để phát minh lại bánh xe khi các nguyên liệu đã có sẵn,” Sandra Dacosta, người làm việc cho Norwegian People’s Aid ở Iraq, giải thích. “ReliefWeb tiết kiệm nhiều giờ của tôi để tôi có thể tập trung vào các vấn đề quan trọng khác. Các trang web khác nhắm mục tiêu đến các nhân viên cứu trợ cụ thể. ReliefWeb nhắm mục tiêu đến tất cả mọi người. Nó đa dạng và bao gồm.”

Mang tiếng nói cho những người trên thực địa—tại mọi tình huống khẩn cấp

ReliefWeb có hơn 18,2 triệu người dùng, hơn 14 triệu trong số đó tích cực tải xuống các báo cáo tình huống khẩn cấp. Trong năm 2023, 50.950 báo cáo như vậy đã được thêm vào trang web, cho phép các nhóm ở các khu vực như Yemen, Ethiopia, Haiti và Myanmar đưa tin về các tình huống khẩn cấp của họ—ngay cả khi ánh mắt của phương tiện truyền thông thế giới tập trung vào các vấn đề có ảnh hưởng lớn hơn. Thông tin họ chia sẻ giúp đảm bảo rằng loại hỗ trợ nhân đạo phù hợp đến đúng nơi: rằng các trại tị nạn được thiết lập ở những nơi tị nạn có thể đến được một cách an toàn, hoặc rằng các xe buýt cứu thương được triển khai ở các khu vực có cơ sở hạ tầng bệnh viện còn tồn tại để hỗ trợ họ. Sau các thảm họa thiên nhiên, các báo cáo như vậy có thể giúp xác định các hình thức thông tin liên lạc nào vẫn hoạt động và các con đường nào vẫn có thể tiếp cận.

Khi các cảnh báo thời tiết được ban hành về tác động có thể có của mưa El Niño ở Somalia, Liston Mwabi, nhân viên đánh giá tại REACH Initiative, cần phải nhanh chóng phát triển một chiến lược để sử dụng hỗ trợ tiền mặt để giảm bớt tác động. Thách thức là không có thông tin nào có sẵn về tác động có thể có của loại hỗ trợ này ở khu vực của ông.

“Tôi đã quay sang ReliefWeb để khám phá cách các quốc gia khác đã tiếp cận các đánh giá loại này,” Mwabi giải thích. “Tôi đã xem xét các tình huống tương tự ở Ukraine, Haiti và Afghanistan. Tập đoàn Tiền mặt Somalia đã sử dụng các báo cáo để giúp hướng dẫn sự sẵn sàng, và tôi tin rằng các báo cáo của chúng tôi có thể phục vụ như một tiêu chuẩn cho các đánh giá tương tự trong các bối cảnh khác.”

“Không có tình huống khẩn cấp nào bao giờ bị chúng tôi lãng quên,” Andrew Alspach, trưởng Chi nhánh Quản lý Thông tin (IMB) tại UNOCHA, nói. “ReliefWeb tồn tại để cung cấp một nền tảng cho những người theo dõi các tình huống này và tập hợp thông tin theo cách tạo ra sự khác biệt. Thu hút sự chú ý của các chính trị gia, phương tiện truyền thông và các nhà tài trợ viện trợ thường là một thách thức, và thậm chí còn nhiều hơn khi xung đột lan rộng và tác động của biến đổi khí hậu được cảm nhận rộng rãi hơn. Đó là lý do tại sao việc ReliefWeb tiếp tục đổi mới để làm cho thông tin của chúng tôi dễ tiếp cận—và đẩy ra cho tất cả những ai cần—là rất quan trọng.”

Nhận thông tin tức thì bằng ngôn ngữ tự nhiên với Amazon Titan

ReliefWeb và Amazon đã phát triển Ask ReliefWeb, một ứng dụng dựa trên trò chuyện được cung cấp bởi AI, cho phép người dùng đặt câu hỏi về nội dung của bất kỳ báo cáo nào trên trang web và nhận được câu trả lời tức thì với thông tin họ cần. Được xây dựng sử dụng tập hợp các mô hình cơ sở (FMs) Amazon Titan có sẵn trong Amazon Bedrock, Ask ReliefWeb trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó làm như vậy thông qua một phương pháp Retrieval Augmented Generation (RAG) trong đó các câu trả lời chỉ dựa trên nội dung của các báo cáo ReliefWeb và các LLM Amazon Titan đã được lựa chọn cẩn thận. Điều này duy trì sự toàn vẹn quan trọng của nội dung ReliefWeb trong khi triển khai generative AI để nhanh chóng trình bày các chi tiết cứu sinh.

“Sự khởi động của Ask ReliefWeb thực sự là bước đầu tiên trong một quá trình đổi mới lặp đi lặp lại mà chúng tôi đã phát triển với Amazon,” Alspach nói. “Chúng tôi sẽ có thể phân tích các loại câu hỏi mà người dùng của chúng tôi đặt ra và hiệu suất của các mô hình của chúng tôi trong việc trả lời chúng một cách chính xác. Khi chúng tôi có được thông tin này, chúng tôi có thể khám phá xem liệu chatbot có thể trả lời một phạm vi rộng hơn các câu hỏi bằng cách sử dụng thông tin từ nhiều báo cáo khác nhau cùng một lúc hay không.”

Chuẩn bị dữ liệu để tạo ra sự khác biệt

Không chỉ là trợ lý dựa trên trò chuyện Ask ReliefWeb mà cho phép người dùng truy cập vào thông tin ReliefWeb nhanh hơn. Amazon đã cung cấp tín dụng và các đội ngũ kỹ thuật chuyên dụng để làm việc với ReliefWeb trên việc vector hóa cơ sở dữ liệu mà họ lưu trữ trên AWS. Điều này liên quan đến việc sử dụng học máy (ML) để phân loại dữ liệu không cấu trúc, nắm bắt ý nghĩa và tầm quan trọng của nó, và làm cho nó có sẵn cho các tổ chức nhân đạo như một API.

“Điều này tạo ra sự khác biệt rất lớn đối với các loại tổ chức mà chúng tôi làm việc, những tổ chức này không có ngân sách riêng để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu,” Alspach nói. “Có dữ liệu ReliefWeb có sẵn như một API có nghĩa là họ có thể viết mã AI sinh tạo riêng của họ để phân tích và giải thích nó, cho phép họ làm thậm chí nhiều hơn với thông tin mà chúng tôi cung cấp.”

Bên cạnh việc nhanh chóng đưa thông tin cho những ai cần, generative AI cũng có thể giúp biến đổi tốc độ mà ReliefWeb biên soạn thông tin. Nhóm của Alspach khám phá tiềm năng của LLMs để phân tích các tài liệu PDF đã quét và tạo ra các tóm tắt tức thì của các điểm chính để xuất bản nhanh hơn. Đồng thời, họ làm việc với AWS để phát triển các mô hình phân loại và gắn thẻ hàng chục ngàn việc làm và cơ hội đào tạo nhân đạo được đăng trên ReliefWeb, kết nối những người có kỹ năng liên quan với các tình huống cần họ.

“Sự hỗ trợ của Amazon đã rất có giá trị trong việc giúp chúng tôi phát triển các chứng minh khái niệm như thế này và giải quyết các rào cản khác nhau mà chúng tôi đang phải đối mặt,” Alspach nói. “Chúng tôi có thể bắt đầu bằng việc kiểm tra hiệu quả của LLM Amazon Titan để phân loại các đơn xin việc, và nếu điều đó thành công, chúng tôi có thể xem xét phân loại các báo cáo của chúng tôi theo cách tương tự, giúp các tổ chức nộp và phân phối chúng nhanh hơn. Đây là một quá trình liên tục nhằm mục đích mở khóa tiềm năng của AI để cung cấp phân tích nhân đạo quy mô lớn.”

Truy cập ReliefWeb và AWS để tìm hiểu thêm về cách AI được sử dụng để đáp ứng các thảm họa và cứu sinh.

TAGS: Artificial Intelligence, AWS for nonprofits, AWS Public Sector, customer story

---

Abby Daniell

Abby là giám đốc của nhóm Tổ chức đa quốc gia tại AWS, chịu trách nhiệm thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số cho các tổ chức như Liên Hợp Quốc, Ủy ban châu Âu và Ngân hàng Thế giới. Trước đây, Abby đã lãnh đạo nhóm chương trình khu vực công AWS Latin America, Canada và Caribbean chịu trách nhiệm thực hiện các chương trình phát triển lực lượng lao động, đa dạng hóa và hòa nhập, chuẩn bị sẵn sàng cho thảm họa, bền vững, an ninh mạng và các chương trình khác.