IJCAIOct, 2022

Good AI for Good: 北欧国家的 AI 战略如何应对可持续发展目标

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TL;DR本文基于话题建模技术对 10 个不同国家或组织的现有 AI 建议进行分析，以确定这些战略文件参考联合国可持续发展目标的程度。该分析未发现这些文档与 SDG 有实质性区别。此外，缺少指导 AI 发展和使用对 SDG 5（性别平等）、SDG 10（不平等）以及 AI 发展和使用的环境影响，特别是对地球生命带来的后果的参考。
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发现论文，激发创造
  • 人工智能在实现可持续发展目标中的作用

    人工智能对可持续发展目标的积极或消极影响需要得到评估，然而，应该通过适当的政策和监管支持其快速发展，否则，由于人工智能技术的透明度、问责制、安全性和道德标准等方面的缺陷，会对其发展和可持续应用产生不利影响。需要重视全球关于人工智能使用的辩论，并为基于人工智能的技术制定必要的监管洞察和监督。

    Apr, 2019

  • 基于人工智能的框架在孟加拉实现可持续发展目标

    本研究探讨了人工智能在可持续发展的三大支柱（社会、环境、经济）中的影响，以及在农业、废物分类、智慧水管理和暖通空调系统等多个领域中的应用案例，并提出了基于人工智能的可持续发展目标策略。该框架可以减少人工智能的负面影响并促进其长期积极作用，尤其对像孟加拉国这样的发展中国家具有实际意义。

    Apr, 2023

  • 人工智能贡献可持续城市（SDG11）的实证分析

    本文分析了人工智能对可持续城市和社区 (SDG11) 的进展的贡献，并通过实证分析 AI 系统从 AIxSDG 数据库和 CORDIS 数据库中 (N = 29) 获得的结果，揭示出 AI 系统在废物管理、空气质量监测、灾害响应管理、交通管理等方面确实有助于推进可持续城市发展，但仍有许多项目在为公民而不是和公民一起工作，该文有助于我们对人工智能系统对社会公益的影响进行更成熟的系统和研究。

    Feb, 2022

  • 欧洲人工智能战略：我们真正促进社会福祉了吗？

    本文主要探讨 15 个欧洲国家在人工智能领域的投资规划和国家战略，并通过定性分析的方式来总结研究结果。

    Nov, 2020

  • 利用人工智能技术将研究与可持续发展目标进行映射：案例研究

    本研究利用 82000 多篇澳大利亚大学的出版物作为案例研究，通过相似度度量与 OpenAI GPT 模型将这些出版物与可持续发展目标（SDGs）进行映射，结果显示采用相似度度量的模型能够补充 GPT 模型进行 SDG 分类，此外，深度学习方法在处理敏感数据方面更加可靠，并且无需使用商业人工智能服务或部署昂贵的计算资源来运行大型语言模型。研究表明，两种方法的结合可以实现可靠的研究到 SDGs 的映射结果。

    Nov, 2023

  • 基于 AI 的可持续发展目标评估：以地球观测数据作物检测为例

    本文介绍了应用 AI 和地球观测数据对可持续发展目标进行监测的方法，提出了一种基于 U-net 和 SE 块的卫星图像分割模型用于作物检测，同时提出了建立评估基础设施以实现更好实现 SDGs 的未来研究方向。

    Jul, 2019

  • 为社会公益让雨水流淌

    本论文提出了 “负责任规范（RAIN）” 框架，填补人工智能伦理和高水平政策目标之间的缺口，从而实现对人工智能影响的高水平控制，使其服务于全球可持续发展。

    Jul, 2022

  • 人工智能可持续性研究综述：学习算法的新兴趋势和研究挑战

    本文着眼于 AI 的可持续性发展问题，分析了解决该问题的机器学习方法和算法，并提出对可持续 AI 技术研究的挑战和发展方向的建议。

    May, 2022

  • 拓展可持续人工智能视角：人工智能系统综合可持续性标准和指标

    本文提出基于 19 项可持续性标准和 67 个指标的 “可持续人工智能 (SCAIS)” 框架，为意识到 AI 系统的开发和应用提供了实用的标准和工具。

    Jun, 2023

  • 利用人工智能推动非洲可持续农业发展：机遇、挑战与影响

    探讨人工智能在非洲不同地区可持续农业发展中的转型潜力，研究了人工智能在农业中的应用机会、挑战和影响，对精准农业、作物监测和适应气候的实践等机会进行了考察，同时研究了与技术基础设施、数据可访问性和技能差距相关的挑战。文章分析了人工智能对小农户、供应链和包容性增长的影响，讨论了伦理考虑和政策影响，为非洲农业可持续发展中利用人工智能的讨论做出了贡献。

    Jan, 2024