人工智能和 ML 如何促进社会公益和可持续发展

人工智能（AI）和机器学习（ML）有可能彻底改变健康、教育、环境和经济等领域。为了改善人类和环境的福祉，人工智能和机器学习还可用于社会公益和可持续发展。我们将探讨人工智能和机器学习对可持续发展和社会公益的潜在益处，以及它们带来的困难和可能性。

人工智能和机器学习促进社会公益

社会公益 “的理念是改善社会，特别是弱势群体。人工智能和机器学习可以为当今世界面临的一些最棘手的问题（如贫困、饥饿、疾病、不平等和不公正）提供创造性的答案，从而促进社会公益的发展。麦肯锡全球研究院的一份分析报告称，通过解决与联合国所有可持续发展目标相关的问题，人工智能有可能帮助发达国家和发展中国家的数亿人。

人工智能和机器学习促进社会公益的一些实例

医疗保健

特别是在资源匮乏的环境中，人工智能和机器学习可以加强对各种疾病的诊断、治疗和预防。利用人工智能的例子包括从血样检测疟疾、从胸部 X 光片诊断肺结核、从心电图信号预测心血管疾病风险，以及为癌症患者推荐个性化治疗方案。

教育

人工智能和机器学习可以提高教育的质量、平等性和可及性，尤其是对贫困学生和代表性不足的学生而言。例如，人工智能可用于设计个性化和适应性强的学习环境，为教师和学生提供反馈和指导，翻译语言和识别语音，以及促进终身学习和技能发展。

环境

特别是在气候变化和生物多样性丧失方面，人工智能和机器学习可以帮助监测、保护和恢复环境。例如，人工智能可用于监测和降低温室气体排放，最大限度地利用可再生能源，识别和制止偷猎和砍伐森林，以及模拟和预测环境状况。

人权

特别是对于边缘化和受压迫人群，人工智能和机器学习可以支持和捍卫人权。人工智能有可能加强社会运动和公民参与，揭露和打击仇恨言论和虚假信息，找到并解救人口贩运和网络性剥削的受害者，并改善诉诸司法和法律援助的途径。

人工智能和机器学习促进可持续发展

可持续发展的理念是在满足当前需求的同时，不危及子孙后代满足自身需求的能力。人工智能和机器学习可以促进更有效、更高效地利用人力资源和自然资源，最大限度地减少人类活动对环境和社会的有害影响，从而为实现可持续发展做出贡献。普华永道的一份分析报告称，到 2030 年，人工智能可使全球 GDP 增长 5.2 万亿美元，并使温室气体排放量减少 4%。

人工智能和机器学习促进可持续发展的一些实例

智能农业

利用人工智能和机器学习可以优化粮食生产和消费，特别是在人口增长和粮食不安全的情况下。人工智能有可能改善食品安全和可追溯性，预测并避免作物歉收和粮食浪费。人工智能还可用于监测和控制作物生长、灌溉和病虫害管理。

智能交通

特别是在城市化和交通方面，人工智能和机器学习可以加强人员和产品的流动。例如，人工智能可以促进共享汽车和无人驾驶汽车的发展，改善道路安全和安保，降低油耗和排放，优化交通流量、路线和停车位。

智能制造

在工业化和创新方面，人工智能和机器学习可以提高制造流程和产品的生产率和质量。人工智能可用于改善供应链和物流、自动化和补充人力、监控和维护设施和设备，以及促进减少废物和循环经济。

智能能源

特别是在整个能源转型和去碳化过程中，人工智能和机器学习可以帮助促进清洁和可再生能源的供应和需求。人工智能可协助完成多项任务，如整合和管理分布式能源资源、预测和平衡能源产出和消费、检测和防止能源欺诈和损失，以及实现智能电网和微电网。

人工智能和机器学习在可持续发展和社会公益方面的潜力和困难

尽管人工智能和机器学习在可持续发展和社会公益方面大有可为，但它们也带来了许多需要考虑和减少的危险。其中主要的困难和危险包括

数据与隐私

人工智能和机器学习需要大量不同的数据集来训练和测试其模型，这可能会带来数据安全、可用性、质量和可访问性方面的问题。此外，人工智能和机器学习对私人和敏感数据的收集和处理可能会侵犯个人和群体的隐私权和同意权，使其面临可能的风险和滥用。

偏见与公平

人工智能和机器学习有可能反映和放大数据、算法和系统中存在的偏见和成见，导致不公平和歧视性的结果，并对某些人和群体，特别是弱势群体和边缘化群体造成影响。此外，人工智能和机器学习缺乏透明度和问责制，可能会使识别和修正偏见和错误变得更加困难。

道德与价值观

基于人类尊严、自主、公平和团结等原则的社会公益和可持续发展目标可能会受到人工智能和机器学习的质疑和冲突。此外，人工智能和机器学习还可能带来效率与平等、创新与监管、短期利益与长期利益之间的伦理难题和权衡。

环境与社会

人工智能和机器学习对环境和社会的意外和有害影响可能包括资源和能源消耗增加、污染和电子垃圾的产生、人类劳动力和技能的丧失以及制度和社会规范的破坏。

要应对这些风险和挑战，充分利用人工智能和机器学习促进社会公益和可持续发展，就必须采取全面合作的方法，让研究人员、开发人员、用户、立法者、民间社会和公众等各种利益相关者和观点都参与进来。该战略的基本组成部分包括

认识与教育

必须在利益相关者和公众中传播更多关于人工智能和机器学习促进可持续性和社会公益的可能性和制约因素，以及伦理和社会影响和责任的知识。有几种方法可以做到这一点，包括通过媒体、运动、活动和课程。

包容和参与

为了设计、开发、实施和评估人工智能和机器学习，以促进社会公益和可持续发展，以及监督和管理这些技术，必须保证广泛的、有代表性的和不同的利益相关者和社区的参与。要做到这一点，可以采用多种技术，包括共同创造、协商、反馈和赋权。

创新与监管

为了促进社会公益和可持续发展，人工智能和机器学习的创新与监管必须平衡兼顾，使这些技术与当前和未来的法律法规相协调、相一致。为实现这一目标，可以使用多种工具，包括框架、审计、规则和激励措施。

评估和影响

为了促进可持续性和共同利益，必须评估和跟踪人工智能和机器学习的有效性，并识别和减少任何风险或负面影响。指标、测量、基准和影响评估是可用于此目的的几种工具。

结论

提高人类和环境福祉的目标可以通过可持续性和社会公益来实现，而人工智能和机器学习这两项强大的技术使之成为可能。人工智能和机器学习有可能极大地改善世界上最紧迫的问题，包括贫困、饥饿、疾病、不平等和不公正。它们还能促进更有效、更高效地利用人力和自然资源，减少人类活动对环境和社会的有害影响。

数据与隐私、偏见与公平、伦理与价值观、环境与社会，这些只是人工智能和机器学习带来的严重危害和担忧中的一小部分。这些问题必须得到解决。要克服这些障碍和危害，充分利用人工智能和机器学习的潜力和优势，促进社会公益和可持续发展，就必须采取全面合作的方式，让研究人员、开发人员、用户、立法者、民间社会和公众等各种利益相关者和观点参与进来。教育与认识、参与与包容、创新与监管、评估与效果都是这一战略的重要组成部分。