人工智能和机器学习如何促进社会公益和可持续发展
健康、教育、环境和经济领域，只是人工智能(AI)和机器学习(ML)有潜力彻底改变的几个领域。为了改善人类和环境福祉，它们还可以用于社会公益和可持续发展。本文将探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)对可持续发展和社会公益的潜在好处，以及它们带来的困难和可能性。
人工智能和机器学习造福社会
“社会公益”的理念是改善社会，特别是弱势群体。通过为当今世界面临的一些最困难的问题，例如贫困、饥饿、疾病、不平等和不公正，提供创造性的答案，人工智能和机器学习可以为社会公益的进步做出贡献。McKinsey全球研究所的一项分析称，人工智能(AI)有潜力通过解决与联合国所有17项可持续发展目标相关的问题，来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造福社会的一些例子包括：
医疗保健：特别是在资源匮乏的环境中，AI和ML可以增强各种疾病的诊断、治疗和预防。AI的应用示例包括通过血像检测疟疾、通过胸部X光诊断结核病、通过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，特别是对于弱势群体和弱势学生。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，并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协助监测、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，识别和阻止偷猎和森林砍伐，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的群体，人工智能和机器学习可以支持和捍卫人权。人工智能有潜力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，找到和营救人口贩运和网络性剥削的受害者，并改善获得司法和法律援助的机会。人工智能和机器学习助力可持续发展
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其自身需求的能力。通过促进更有效和高效地利用人力和自然资源，并最大限度地减少人类活动对环境和社会的不利影响，人工智能和机器学习可以为实现可持续性做出贡献。PwC的一项分析称，到2030年，人工智能可以使全球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例子包括：
智慧农业：利用人工智能和机器学习可以优化粮食生产和消费，特别是考虑到人口增长和粮食不安全。人工智能有潜力提高食品安全和可追溯性，以及预测和避免作物歉收和食品浪费。其还可用于监测和控制作物生长、灌溉和害虫管理。 智能出行：尤其是在城市化和交通背景下，人工智能(AI)和机器学习(ML)可以增强人员和产品的流动。例如，人工智能可以促进共享和无人驾驶汽车的发展，提高道路安全，降低油耗和排放，并优化交通流量、路线和停车 智能制造：在工业化和创新的背景下，人工智能(AI)和机器学习(ML)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、实现自动化和补充人力、监控和维护设施和设备，以及促进减少浪费和循环经济。 智能能源：特别是在整个能源转型和脱碳过程中，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。人工智能可以协助完成多项任务，例如整合和管理分布式能源资源、预测和平衡能源产出和消耗、检测和防止能源欺诈和损失，以及实现智能电网和微电网。尽管人工智能和机器学习对可持续发展和社会公益有着很大的希望，但也带来了许多困难和危害。其包括：
数据和隐私：人工智能和机器学习需要大量且多样化的数据集来训练和测试其模型，这可能会带来数据安全性、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收集和处理私人和敏感数据可能会侵犯个人和团体的隐私权和同意权，使之面临可能的风险和滥用。 偏见和公平：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偏见，从而导致不公平和歧视性的结果以及对某些个人和群体的影响，特别是弱势群体和边缘群体。此外，人工智能和机器学习缺乏透明度和问责制，可能会使识别和纠正偏见和错误变得更加困难。 道德和价值观：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可能会带来道德难题，以及效率与平等、创新与监管、短期与长期利益之间的权衡。 环境和社会：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、污染和电子废物产生、劳动力和技能损失，以及机构和社会规范破坏。这需要采取一种全面、合作的方法，涉及各种利益相关者和观点，包括研究人员、开发人员、用户、政策制定者、民间社会和普通公众，以应对这些风险和挑战，并充分利用人工智能和机器学习实现社会公益和可持续发展。该战略的基本组成部分包括：
意识和教育：必须让利益相关者和公众更好地了解人工智能和机器学习在可持续发展和社会公益方面的可能性和限制，以及道德和社会影响和责任。有几种方法可以做到这一点，包括通过媒体、宣传活动、活动和课程 包容性和参与性：为了设计、开发、实施和评估人工智能和机器学习的社会公益和可持续性，以及监督和管理这些技术，必须保证广泛的代表性和不同群体的参与和参与。利益相关者和社区。可以使用多种技术来实现这一目标，包括共同创造、咨询、反馈和授权。 创新和监管：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，必须与协调这些技术与现有和未来的法律法规的需求相平衡。可以使用多种工具来实现这一点，包括框架、审计、规则和激励措施。 评估和影响：为了促进可持续发展和公共利益，必须评估和跟踪人工智能和机器学习的有效性，并识别和降低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一些工具。总结
增强人类和环境福祉的目标可以通过可持续发展和社会公益来实现，而这两项强大的技术AI和ML使之成为可能。AI和ML有潜力显著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。它们还可以促进更有效、更高效地利用人力和自然资源，并减少人类活动对环境和社会的不利影响。
数据和隐私、偏见和公平、道德和价值观、环境和社会，只是人工智能和机器学习带来的严重危害和担忧的一部分。这些问题必须得到解决。这将需要一种采取全面、合作的方法，涉及各种利益相关者和观点，包括研究人员、开发人员、用户、政策制定者、民间社会和公众，以克服这些障碍和危害，并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性。教育和意识、参与和包容、创新和监管、评估和效果都是这一战略的重要组成部分。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
