论文信息
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
论文解读
AI 辅助整理- 方法
- 文献综述,覆盖机器学习、计算机视觉、遥感、数字孪生与边缘AI等。
- 发现
- AI-for-SDG研究快速扩张,但社会包容、治理与AI自身环境足迹评估仍存缺口。
- 机会点
- 可量化AI自身能耗与碳足迹,并评估其在农业减排中的净环境效益。
论文摘要
摘要 人工智能正日益被视为加速可持续发展进程的工具。人工智能可以分析大型数据集、识别模式、预测事件、优化系统,并在农业、能源、水资源、医疗、教育、城市、工业与环境管理等领域支持决策。近期研究表明,人工智能促进可持续发展目标(SDG)的研究正在迅速扩展,同时也揭示了在社会包容、治理以及人工智能自身环境足迹评估方面的不足。本项目考察了人工智能赋能可持续发展的主要机遇,包括智慧农业、可再生能源优化、气候与灾害预测、智能废物管理、可持续城市、医疗和教育。项目还讨论了机器学习、计算机视觉、遥感、生成式人工智能、数字孪生和边缘人工智能等创新路径。研究强调,仅靠技术能力是不够的:负责任的人工智能需要可靠的数据、透明度、隐私保护、人类监督、公平获取、节能计算以及生命周期环境评估。
论文原文与出版信息
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)