ИИ показал, как стихийные бедствия усиливают неравенство в восстановлении

Исследование с использованием искусственного интеллекта для анализа исторических изображений Google Street View показало, что восстановление после стихийных бедствий в США значительно усиливает социально-экономическое неравенство.

Доля повреждённых зданий, превратившихся в пустые участки или улучшенные строения, в ходе восстановления после 12 экстремальных событий в США. Автор: Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-09804-3

Учёные из Стэнфордского университета использовали мультимодальную модель GPT-4 для оценки более 106 000 объектов недвижимости в 16 штатах, пострадавших от экстремальных погодных явлений в период с 2007 по 2023 год. ИИ анализировал, как менялись повреждённые здания с течением времени.

Временные ряды изображений Google Street View и демонстрация идентификации восстановления после стихийных бедствий. Автор: Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-09804-3

Результаты, опубликованные в журнале Nature, показали резкий контраст. В районах с высоким медианным доходом почти 82% повреждённых зданий были восстановлены в виде более крупных и улучшенных структур. В районах со средним доходом этот показатель составил 56%, а в бедных — лишь 33%.

При этом более 37% повреждённых зданий в бедных районах годами оставались пустыми участками. В районах со средним и высоким доходом такие «замороженные» участки составляли 22% и 7% соответственно.

После катастрофы неравенство в доходах усиливается.

— говорит ведущий автор исследования Тяньюань Хуан.

По словам соавтора работы, профессора социологии Стэнфорда Джекилин Хван, текущая система помощи при стихийных бедствиях фактически помогает богатым районам становиться ещё богаче, поддерживая стоимость жилья даже в климатически рискованных зонах.

Нынешние подходы к помощи в восстановлении после климатических катастроф в бедных районах несправедливы.

Дополнительный анализ показал, что больше восстановления происходит в районах, где больше жителей имеют страхование домовладельцев и от наводнений. Владельцы недвижимости в бедных кварталах часто такого страхования не имеют, что резко снижает их шансы на восстановление.

Исследование подтверждает гипотезу «машины восстановления», согласно которой после катастрофы девелоперы, риелторы и банкиры, следуя про-ростовым интересам, отстраивают всё лучше прежнего, что в первую очередь выгодно людям с доступом к финансовым ресурсам.

Учёные указывают на важность субсидирования страховки для домовладельцев с низким доходом, что могло бы значительно улучшить процесс восстановления уязвимых сообществ.