報告將聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標劃分為社會、經(jīng)濟和環(huán)境三大領域

左側綠色a部分表示AI對SDGs的積極影響占比79%，右側橘黃色b部分表示AI對SDGs的消極影響占比達35%。餅狀圖代表17項SDGs目標，分別從社會、經(jīng)濟和環(huán)境三個領域維度表示AI的正面和負面影響。就積極影響而言，人工智能可以促進實現(xiàn)134個細分目標，分別占比達到82%、70%和93%；就消極影響而言，人工智能可能抑制59個細分目標，占比分別達38%、33%和30%。

人工智能在社會領域的影響

將17項SDGs目標中的目標1、目標2、目標3、目標4、目標5、目標6、目標7、目標11、目標16劃入社會領域，綠色部分表示AI扮演積極角色，橘黃色部分表示AI扮演消極角色。

在社會領域中有67項細分目標（占比達82%）可以從人工智能中獲益。例如目標1（消除貧困）、目標4（優(yōu)質(zhì)教育）、目標6（清潔水源與環(huán)境）、目標7（可持續(xù)能源）、目標11（可持續(xù)宜居城市）。例如人工智能既可以助力低碳系統(tǒng)城市的創(chuàng)建，實現(xiàn)可持續(xù)能源、可持續(xù)宜居城市和氣候變化應對等目標。在智慧城市或循環(huán)經(jīng)濟中實現(xiàn)更高效地資源利用，或者促進自動駕駛汽車與智能家電的快速發(fā)展。此外，人工智能可整合多重形態(tài)的可再生能源，通過智能電網(wǎng)將部分電力需求與光能、風能相匹配，以此持續(xù)改善全球能源利用效率。

雖然僅有31個細分目標（占比38%）會受人工智能的負面影響，但下列負面影響不容忽視。

一是人工智能難以克服各國資源不均的問題。先進的人工智能技術、研究和產(chǎn)品需要大量的計算資源，繼而產(chǎn)生巨大能源需求，而上述資源只有通過大型計算機中心才能獲得。例如發(fā)達國家創(chuàng)造的以比特幣為代表的加密貨幣應用產(chǎn)生的全球用電量，恐怕與部分發(fā)展中國家全國的電力需求一樣多，這就違背了確保人人獲得負擔得起的、可持續(xù)的現(xiàn)代能源的目標。

二是在促進可持續(xù)發(fā)展目標的同時，恐引發(fā)不平等。例如對消除貧困、普及優(yōu)質(zhì)教育和促進性別平等三大目標起到抑制作用。以目標1.1消除極端貧困為例，雖然人工智能可利用衛(wèi)星識別技術加強國際援助，但會額外提高技術門檻，加劇現(xiàn)有不平等。此外，人工智能技術設備分布不均衡也會加劇不平等。例如小規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者并不擁有復雜的人工智能農(nóng)業(yè)設備，可能加大與規(guī)模生產(chǎn)商之間的差距，進而影響了消除饑餓，對達成糧食安全的目標造成不利影響。

三是人工智能尚未充分評估算法、圖像識別或強化學習等技術對性別歧視和少數(shù)族群的潛在影響。例如，機器學習算法不加批判地選擇日常新聞來訓練，將無意間學習到現(xiàn)實社會對女性的偏見，繼而嵌入其自然語言算法中。此種偏見歧視產(chǎn)生的根源，除了缺乏多樣性的數(shù)據(jù)集外，勞動力群體中缺乏女性和種族的多樣性也是重要原因。

人工智能在經(jīng)濟領域的影響

將SDGs目標中的目標8、目標9、目標10、目標12、目標17劃入經(jīng)濟領域，綠色部分表示AI扮演積極角色，橘黃色部分表示AI扮演消極角色。

在經(jīng)濟領域中有42項細分目標（占比達82%）可以從人工智能中獲益，而有20個目標（占比30%）會被抑制。現(xiàn)有文獻表明，若未來經(jīng)濟過度依賴于數(shù)據(jù)分析，則發(fā)達國家與中低收入國家的經(jīng)濟差距日益增大，引發(fā)新的不平等，嚴重影響目標8（打造持久、包容和可持續(xù)的經(jīng)濟增長）、目標9（基礎設施與工業(yè)化）以及目標10（減少國家間的不平等）的實現(xiàn)。以國家內(nèi)部的不平等為例。上世紀90年代通用、福特和克萊斯勒公司與蘋果、谷歌和臉書公司的員工數(shù)幾乎相等，但2014年后者人數(shù)在大幅降低的同時，股票市值卻增加30倍，這都因為更多低技能工作被技術取代。

人工智能在環(huán)境領域的影響

在環(huán)境領域中有25項細分目標（占比達93%）可以從人工智能中獲益。用以持續(xù)改善生態(tài)系統(tǒng)。例如人工智能可以通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析來制定出統(tǒng)一協(xié)調(diào)的聯(lián)合環(huán)保行動。就目標13應對氣候變化而言，有證據(jù)表明人工智能的進步將幫助人們加深對氣候變化的理解，促進對氣候變化影響的建模工作。此外，人工智能也將提升低碳能源系統(tǒng)和高度集成的可再生能源系統(tǒng)效率，滿足氣候變化所需。

人工智能還可增強應對氣候變化的早期預警能力，智能化手段可以強化各國抵御和適應氣候相關自然災害的能力。就防治荒漠化、恢復破壞植被而言，利用神經(jīng)網(wǎng)絡等相關技術，可以提高衛(wèi)星圖像識別速率，及時提供荒漠化蔓延態(tài)勢，為后續(xù)綠色治理提供幫助。

證據(jù)之間的關聯(lián)度評估

整體上看，在全部169個細分目標中，AI能對134項產(chǎn)生積極促進作用，占比高達79%。對59個具體目標產(chǎn)生阻礙作用，占比達35%。積極影響遠大于消極影響。這可能是因為AI研究通常涉及定量分析，從而使結果偏向積極作用。

然而，當進一步審慎衡量證據(jù)的適當性，排除測量誤差后，會發(fā)現(xiàn)在社會領域，AI促進作用由82%降低到77%，降幅達5%。AI抑制作用由38%降低到25%，降幅達到13%，由此說明證據(jù)的適當性對AI負面作用的影響更大。在經(jīng)濟領域，AI促進作用由70%降低到55%，AI抑制作用由33%降低到23%，分別降低15%與10%。證據(jù)的適當性對AI促進作用的降低幅度更大。很大程度上是基于就業(yè)政策等社會因素考慮，但總體而言，AI對經(jīng)濟產(chǎn)生的長期正面影響并未被現(xiàn)有統(tǒng)計方法與實驗模型所準確衡量。在環(huán)境領域，AI積極作用由93%降低到85%，AI抑制作用由30%降低到12%。分別降低8%與18%，也表明證據(jù)的適當性對AI負面作用的降低幅度更大。

上述規(guī)律表明，盡管有跡象表明人工智能對三大領域有一定的負面影響，但卻未有強有力的確鑿證據(jù)出現(xiàn)，也未有專門的分析工具來論證。

在可持續(xù)發(fā)展議題下，AI研究面臨的諸多挑戰(zhàn)

1.既有研究數(shù)據(jù)和模型過于理想化

盡管研究表明，人工智能可扮演積極角色，但現(xiàn)有研究多基于有限的數(shù)據(jù)集或分析模型。研究者在條件受控的實驗室環(huán)境中進行模擬，采用的數(shù)據(jù)多為針對特定環(huán)境量身定做后的。一旦從更廣泛的時間和空間維度衡量AI對現(xiàn)實世界的影響時，隨著AI之外的其他社會因素的不斷變化，上述研究結果的參考價值會出現(xiàn)不同程度的下降。

2.人與機器算法的公正性面臨評估空白

目前理論研究未從人與機器兩個方面確保AI技術的公平性。一是人內(nèi)在的自利傾向?qū)е赂嗟匕l(fā)布積極結果。二是挖掘AI的負面作用需要長期研究，需要額外評估算法公平性對環(huán)境施加的長期影響。

3.研究多集中于科研資源豐富地區(qū)

現(xiàn)有促進可持續(xù)發(fā)展的人工智能應用趨向于研究資源豐富地區(qū)。例如促進農(nóng)耕自動化智能化、提高糧食生產(chǎn)的實驗多在發(fā)達地區(qū)進行，尚未廣泛地在貧困地區(qū)實踐。久而久之，這種結構性區(qū)域不平等會加劇貧困地區(qū)與技術發(fā)達地區(qū)之間的差距，減損全球可持續(xù)發(fā)展目標的可持續(xù)性。

4.優(yōu)先研究有資金支持的項目

可持續(xù)發(fā)展項目并非都有足夠資金支持。如果事前預計某個可持續(xù)發(fā)展領域的AI正面效應不高，則相關的應用項目不會被優(yōu)先資金支持。若不加以控制，AI研究將逐步偏向于資金豐厚的研究領域，大大減少對欠發(fā)達地區(qū)的實證研究。

打造可持續(xù)人工智能的建議

1.推進人工智能算法問責立法，將道德約束制度化。鑒于人和智能機器之間交互的潛在復雜性，對于AI產(chǎn)品尤其是危險性較大的自動化機器，容易出現(xiàn)失控風險。在此基礎上又疊加算法偏見等社會問題，繼而導致以數(shù)據(jù)驅(qū)動為主的AI會產(chǎn)生群體性歧視偏見等問題。因此要強化算法德性，將道德約束代碼化、制度化。

2.制定多元的治理原則準則，適應復雜社會變化。鑒于社會的復雜多變和人類語言的抽象表述，單一的抽象化的AI倫理原則、治理準則不再有效。建議制定多元的、分場景的AI治理原則準則，以準確地涵蓋不同的可持續(xù)發(fā)展情形。

3.建立倫理準則達標機制，及時公開既有應用的合規(guī)情況。盡管IEEE和歐盟已經(jīng)出臺了AI倫理原則準則，但單純公布一般性的AI倫理原則，主觀設想所有AI應用可以促進所有可持續(xù)發(fā)展目標實現(xiàn)，而未建立倫理準則達標機制，未及時公開既有產(chǎn)品是否合倫理、合規(guī)范，是無法切實地反映出以可持續(xù)發(fā)展為目標的相關產(chǎn)品與技術的可責性、可信賴程度的。

4.提升決策透明度，打造去中心化的人工智能。由于AI算法內(nèi)部技術機理較為專業(yè)，因此要在設計、開發(fā)和使用環(huán)節(jié)，對決策過程與結果予以解釋，包括自動化決策系統(tǒng)的邏輯、意義、設想后果和一般功能。同時不忘提升透明度，及時公開產(chǎn)品技術所使用的數(shù)據(jù)信息。例如用于訓練算法的數(shù)據(jù)源、管理規(guī)則以及如何與通行AI治理準則保持一致。

5.監(jiān)管需注重人工智能應用與個人隱私安全的平衡。以數(shù)據(jù)驅(qū)動為特征的AI應用的推廣與個人隱私安全的保護之間的結構性沖突是顯而易見的。如果沒有適當?shù)木毣O(jiān)管，個人產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)恐增加泄露風險。

6.加強全球合作，攜手開發(fā)可持續(xù)發(fā)展的友好型人工智能。以可持續(xù)發(fā)展為目的的AI是人類幸福之所系，所有國家都應該參與合作對話，確保不讓一個人掉隊。

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