聯合國各機構長期蒐集健康、貧窮、教育與氣候等全球發展統計，但資料分散於不同格式與系統，跨域整合往往耗時數月。隨使用者轉向 AI 查找數據，資料可追溯性更受重視；UNICEF 測試六款大型語言模型逾 13.3 萬次回答，平均準確率僅 21.2%。
聯合國與 Google 於 2026 年 9 月 17 日推出 UN System Data Commons，整合近 20 個聯合國實體資料，提供自然語言查詢，並以 MCP 讓 AI agent 直連來源。Google.org 提供 200 萬美元，目標 2027 年涵蓋全系統 80% 統計資料。
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這個事件的歷史脈絡Google 推出 Groundsource 框架，利用 Gemini AI 將全球新聞轉化為天災數據
山洪來得快、範圍小，傳統監測資料常有地理涵蓋不足與紀錄粗疏問題，使預測模型缺少可驗證的歷史基準。Google Research 因此打造 Groundsource，以 Gemini 從全球新聞萃取地點與時間並交叉驗證，供水文研究、都市規劃、政府預警及緊急應變使用。
Google Research 於2026年3月12日發布 Groundsource，分析逾500萬篇新聞，建立涵蓋2000年至今、超過150國的260萬筆歷史山洪事件資料並開放存取。人工審查顯示，60%紀錄的地點與時間皆準確，82%已具實務分析價值；相關模型可在 Flood Hub 提供最長24小時前的都市山洪預測。
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