本研究では、交通事故対応GPTシステムを提案しています。このシステムは、リアルタイムの交通事故報告と地域固有の対応ガイドラインを統合し、迅速で適応性のある交通事故対応計画を生成することで、交通管理当局の効率性と安全性を向上させることを目的としています。
交通事故対応GPTの核心は、ChatGPTのような生成型言語モデルによって駆動されています。生成された対応計画は、入力された事故情報と地域固有の対応ガイドラインに基づいているだけでなく、オペレーターからのリアルタイムフィードバックや事故の進行状況も考慮しています。このような適応性により、対応計画の柔軟性と状況適応性が向上し、交通の安全性向上、渋滞の削減、経済的・環境的影響の軽減につながります。
生成された対応計画は、交通シミュレーションによる実証的な評価プロセスを経て検証されます。これにより、システムの意思決定プロセスの正直性と有効性が担保されます。さらに、AI の意思決定過程を可視化するメカニズムを備えることで、透明性と説明可能性も確保されます。
交通事故対応GPTの導入により、交通事故への迅速かつ適応的な対応が可能となり、交通の安全性と効率性の向上が期待できます。この研究は、複雑な現実世界の課題に対するAIシステムの実用的な適用例を示すものです。
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by Artur Grigor... um arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.18550.pdfTiefere Fragen