斯德哥尔摩大学：2025守护地球：环境压力加剧下的人工智能赋能之道研究报告.pdf
这份文档的核心内容是探讨人工智能（AI）在应对全球面临的严峻的可持续性挑战中的潜力、局限和应用，并为“AI for 可持续性科学”制定议程。
**核心问题：** 人工智能能否有效且负责任地应用于解决复杂、相互关联的可持续性挑战？
**关键发现：**
* **AI的巨大潜力：** AI在各个可持续发展领域（包括气候变化、生物多样性丧失、海洋酸化等）具有加速研究和行动的巨大潜力。AI能够实现数据集成、模式识别、预测建模，以及自动化决策，从而促进可持续发展。
* **AI的应用领域：** 文档详细分析了八个关键领域：互联冲击的准备、复杂地球系统的理解、守护我们的蓝色星球、确保所有人的淡水供应、增强人类对自然的贡献、在城市星球上繁荣发展、改进可持续发展科学传播，以及在压力下的星球上集体决策。
* **AI的方法：** 文档对AI方法进行了分类，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、新一代AI（生成式AI）以及混合模拟。并详细阐述了每种方法在不同应用领域的优势和局限。
* **主要挑战：**
* **数据可及性：** 数据不足、质量和地理分布不均是主要挑战，特别是在低收入国家。
* **模型性能：** AI模型性能取决于数据的质量和数量，模型在不同环境下的泛化能力有限。
* **伦理和社会风险：** 包括环境足迹（例如，能源和水消耗）、算法偏见、幻觉和获取途径不平等。
* **可解释性和透明度：** AI模型特别是深度学习算法，其复杂性和不透明性限制了决策者对其结果的信任。
* **建议：** 文档向研究人员、决策者、资助机构和慈善机构提出了具体建议，旨在平衡紧急性和创新性，并致力于伦理和包容性实践。
**重点领域和具体应用：**
* **气候变化：** 利用AI进行气候预测、风险评估、灾害管理和低碳经济。
* **海洋：** 利用AI进行海洋监测、海洋生物多样性保护、海事空间规划、打击非法捕捞。
* **水资源：** 利用AI进行预测、管理，以应对干旱、洪水等水资源挑战。
* **城市规划：** 利用AI进行城市监测、城市韧性建设，以及促进城市可持续发展。
* **生物多样性：** 利用AI分析生物声学、遥感影像，进行物种识别和生物多样性监测。
**主要风险：**
* **环境影响：** AI的数据中心的高能耗和水消耗。
* **算法偏见：** 训练数据中的偏见导致算法歧视和不公平。
* **幻觉：** 生成式AI产生虚假信息。
* **获取不平等：** 资源有限的地区难以获取和利用AI技术。
**结论：**
负责任地使用AI可以带来突破性的进展，但同时也需要对风险进行谨慎管理。 通过跨学科合作，并坚持公平、透明、伦理和可持续的原则，人工智能可以为建设一个更可持续的未来做出重大贡献。
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