人工智能赋能可持续发展和投资白皮书2023.pdf

人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPERON ARTIFICIAL INTELLIGENCEEMPOWERING SUSTAINABLEDEVELOPMENT AND INVESTMENT23人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT壹 引言 04可持续发展目标(SDGs)与可持续投资 05白皮书的目的和范围 07贰 背景 10可持续发展目标简介及进展 11第四次工业革命(4IR)背景下的与人工智能(AI)13可持续投资内涵和技术缺口 16叁 AI与SDGs 20SDG1：无贫穷 21SDG2：零饥饿 23SDG3：良好健康与福祉 25SDG4：优质教育 29SDG5：性别平等 31SDG6：清洁饮水和卫生设施 34SDG7：经济适用的 36SDG8：体面工作和经济增长 39目录CONTENTSSDG9：产业、创新和基础设施 41SDG10：减少不平等 43SDG11：可持续城市和社区 45SDG12：负责任消费和生产 47SDG13：气候行动 49SDG14：水下生物 51SDG15：陆地生物 54SDG16：和平、正义与强大机构 57SDG17：促进目标实现的伙伴关系 60肆 AI与可持续投资 62AI赋能投资促进4.0（IP4.0）63AI助力可持续投资 66AI带来的可持续投资机会 69伍 结论 72AI与SDGs的未来前景全球与中国的视角 73对政策制定者和企业的建议 75附录 参考文献 80机构介绍 8645人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录可持续发展目标(SDGs)与可持续投资 欢迎来到可持续投资的世界。致力于联合国可持续发展目标（SDGs）的动力与愿景正在改变我们的生活方式。我们熟知的可持续投资涵盖一系列活动，从将现金投入绿色能源项目，到投资那些展现社会价值观的公司。例如那些推动社会包容的行动，或通过在董事会中增加更多女性成员来实现良好治理的企业。2023 年 7 月 17 日，联合国秘书长古特雷斯在可持续发展高级别政治论坛部长级会议开幕式上指出，世界“严重偏离”了在 2030 年的最后期限前实现可持续发展目标的轨道。古特雷斯指出：“在新冠肺炎(COVID-19)疫情之前，实现可持续发展目标的年度资金缺口为 2.5 万亿美元，而现在估计已增至 4.2 万亿美元。”并呼吁各国“在 2023 年有所作为”，现在就为协调努力实现可持续发展目标奠定基础。Caption:秘书长安东尼奥古特雷斯在经济及社会理事会第2022届会议（7月5日至15日）主持召开的可持续发展问题高级别政治论坛开幕式上讲话。图片来源：联合国照片/Eskinder Debebe2006 年，联合国推出了负责任投资原则（PRI），这是一项自愿倡议，鼓励投资者在投资时考虑 ESG（环境、社会、治理）因素。PRI 帮助明确了可持续投资的定义，以及那些想要遵循这些原则的人应该采取哪些措施来确保他们的资金得到明智的投资。然而，在 PRI 发布后又过了十年左右，这些投资标准才得到更广泛的传播。到今年，2023 年，因为一系列的巨大气候灾害与持续高温，投资者开始更深入地研究企业对环境、以及环境对企业的影响。另一方面，人工智能、机器学习、机器人技术、增材制造、物联网、分布式账本技术、量子计算机技术等数字科技的变革也时刻影响着可持续发展目标与可持续投资。引言INTRODUCTIONEXECUTIVE SUMMARY67人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录这些概念的发展、应用与融合，代表着第四次工业革命（Fourth Industrial Revolution,4IR）数字、生物和物理创新的结合的到来，从根本上改变所有企业的商业模式与商业影响力。第四次工业革命作为一次范式变革，具有前所未有的演变速度、规模、范围以及复杂性，并且正在从根本上改变生产、消费和整个社会。那些采用新技术助力可持续发展目标的的组织可能会获得更高的生产力、更大的成本效益以及更灵活地应对不断变化的条件和情况的能力。人工智能(AI)使得每一个个体可以通过使用大数据工具来更好识别可持续投资机会，从而帮助释放可持续投资的更多潜力。所以投资者们开始意识到、且越来越多的证据表明：除了帮助地球、让社会更加公平和更具包容性之外，可持续发展的企业实际上为投资者提供了更高的回报。在 2019 年 7 月全球制造业和工业化峰会（GMIS）上，联合国工业发展组织（UNIDO）前任总干事李勇先生首次提出新一代投资促进理念“投资促进 4.0（Investment Promotion 4.0,IP4.0）”。该理念的目标是将第四次工业革命技术的影响最大化，利用人工智能、机器学习、区块链技术、物联网、大数据和机器人等新技术手段，吸引新兴领域投资，并鼓励对发展中国家和新兴工业化国家扩大投资，以缩小发展差距，最终实现 2030 可持续发展目标。所以我们认为，这个领域内下一阶段的发展将在很大程度上取决于行业的领先地位以及投资思维和实践以及AI应用方面的创新。全球最大的资产管理公司贝莱德的分析发现，COVID-19 大流行让投资者关注金融体系的脆弱性和弹性，并加剧了围绕可持续性的讨论，在 2020 年 COVID-19 大流行最严重的时期，超过80%的可持续投资基金的表现优于没有该理念的股票投资组合。所以我们希望这份报告是一段旅程，能够沿着上述表达产生涟漪效应，在这些不同的生态系统中产生进一步的连锁反应。我们相信，未来将是异常光明的。白皮书的目的和范围 此次白皮书旨在探讨快速发展的人工智能技术对联合国可持续发展目标与可持续投资的影响。并在此基础上识别机遇与挑战，最终形成对不同利益相关方的启发与建议。相较于 SDGs 等大家更加熟知的概念，白皮书中将会提到三个更新的概念：第四次工业革命（4IR）投资促进 4.0（Investment Promotion 4.0,IP4.0）AI 赋能可持续投资89人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录我们在本次研究中，针对联合国 17 个可持续发展目标，分别分析了 AI 带来的趋势与挑战，并辅以案例举例说明。并在综合这些趋势挑战的基础上，总结相应的可持续投资机会点。与此同时，本次的研究也很大程度依赖于对 AI 工具的运用，在进行资料收集、案例分析与趋势撰写时，我们使用了包括但不仅限于以下工具：ChatGPT4+Code Interpreter ChatGPT4+Prompt Perfect ChatGPT4+Webpilot Claude 2在研究的过程中，作为研究团队，我们识别了以下挑战并在这些挑战上限定了本次研究的范围：研究深度与广度的平衡难题在研究人工智能与可持续发展的关系时，每个可持续发展目标（SDG）都可能引发多个影响方向。然而，不同 SDG 之间存在交叉和重叠，使得本次研究在选择案例和展开观点时面临挑战。这种复杂性使得研究过程中需要同时考虑不同领域的因素，并在这些因素之间寻找平衡，以获得全面的认识。同时，研究也必须在深度和广度之间寻找平衡，以确保研究既具体又全面。数据缺乏和量化研究的难题由于人工智能技术在许多领域尚未广泛普及，本次研究可能缺乏足够的量化研究或大规模数据支持来证明其在可持续发展方面的影响。这使得在评估人工智能对可持续发展目标的贡献时面临一定的限制。信息来源的多样性与可靠性问题本次研究依赖于广泛的信息来源，包括论文、报告、新闻报道和公司信息等。然而，这种多样性也带来了信息来源的可靠性问题。部分案例的真实效果和可靠性需要进一步验证。同时，过多的信息来源也可能导致信息的重复和冗余，挑战在海量信息中寻找准确数据的能力。技术发展速度的挑战人工智能技术发展迅速，导致一些案例和影响的时效性非常强。随着技术的演进，过去的案例可能已不再准确反映当前情况，这意味着本研究需要不断跟进最新的发展，以保持研究的准确性和实用性。方法论的挑战在整合不同来源和领域的信息时，本次研究面临方法论上的挑战。如何在研究中平衡定性和定量分析、具体案例和普遍影响等问题，需要仔细思考和权衡。同时，研究还须考虑如何充分应用有效的方法，以确保结论具有可信度和说服力。由于时间紧迫，报告在撰写过程中难免出现错漏之处，希望广大读者理解，并欢迎批评指正。1011人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录可持续发展目标简介及进展 2015 年 9 月 25 日，联合国可持续发展峰会在纽约总部召开，联合国 193 个成员国在峰会上正式通过 17 个可持续发展目标。可持续发展目标旨在从 2015 年到 2030 年间以综合方式彻底解决社会、经济和环境三个维度的发展问题，转向可持续发展道路。可持续发展目标将指导 2015 年至 2030 年的全球发展政策和资金使用。可持续发展目标作出了历史性的承诺：首要目标是在世界每一个角落永远消除贫困。今年，联合国发布了2023 年可持续发展目标报告：特别版，为人类和地球制定救援计划。这份报告强烈呼吁采取行动，根据最新数据和估计对可持续发展目标进行坦诚评估。报告在强调现有差距并敦促世界加倍努力的同时，还强调了通过强烈的政治意愿和利用现有技术、资源和知识取得成功的巨大潜力。国际社会可以齐心协力，重燃实现可持续发展目标的进展，为所有人创造更加光明的未来。报告指出，气候危机、俄乌冲突、全球经济疲软以及新冠肺炎疫情的持续影响，暴露了弱点并阻碍了目标的实现。报告进一步警告说，虽然普遍缺乏进展，但世界上最贫穷和最脆弱的人正在经历这些前所未有的全球挑战的最严重影响。它还指出了需要采取紧急行动来挽救可持续发展目标以及到 2030 年为人类和地球带来有意义的进展。第一部分 “危险中的承诺”解释了阻碍实现可持续发展目标的主要挑战和威胁，例如 COVID-19 大流行、俄乌冲突、气候变化、生物多样性丧失和污染。它还概述了一项针对人类和地球的救援计划，该计划基于五个关键的紧急行动领域：政治承诺、政策行动、机构能力、融资和多边合作。背景BACKGROUND1213人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录第四次工业革命(4IR)背景下的人工智能(AI)联合国 2030 年可持续发展议程旨在通过国际集体行动，全面解决全球社会、经济和环境三个维度的可持续发展问题。过去三年，新冠肺炎疫情给世界各国带来重大损失，并可能将实现 17 个全球发展目标的期限再后推 10 年。而发展中国家的可持续投资年度资金缺口，已高达 4.2 万亿美元。如何加速可持续融资，不让任何人掉队(left no one behind），任务迫在眉睫。当前，距实现可持续发展目标所剩时间已不多。步入“行动十年(Decade of Action）”，如何利用 AI 等先进数字技术促进可持续投资，将投资供需双方高效匹配，使投资更精准地向可持续发展领域聚焦，特别是为广大发展中国家提供更多可持续投资的融资渠道，是现阶段亟待解决的问题。同时，AI 技术自身也需要实现可持续发展。在我们谈论人工智能与可持续投资的的未来之前，了解过去以及我们目前所处的第四次工业革命(4IR)至关重要。在我们驾驭这个前所未有的变革时代时，我们必须解决一个基本问题：无论技术如何发生变化，人类究竟需要什么？地球究竟需要什么？2023 年的今天，我们对劳动力中人类被淘汰的恐惧与日俱增。这一问题经常出现在与全球决策者的对话中，引发人们对可持续投资的视角深入关注。大家对前三次的工业革命并不陌生：第一次工业革命发生于十八世纪60年代至十九世纪中期。这场工业变革以蒸汽机、纺织机、铁路等为代表，大规模运用蒸汽动力，标志着人类社会进入蒸汽时代。第二次工业革命发生于十九世纪末至二十世纪初，这场工业变革以电力、石油、化学、汽车等为代表，燃油、电力成为了新的工业根基，也标志着人类社会进入电气时代。第三次工业革命发生于上世纪四五十年代至七十年代，这场工业变革以原子能、计算机、航天技术等为代表，也因为计算机的出现让人类进入了信息时代。第四次工业革命作为一场范式变革，正从根本上改变生产、消费乃至整个社会。人工智能（AI）作为新工业革命先进数字制造（ADP）领域最核心的技术之一，已成为全球投资热点。AI 正日益成为促进 SDG 实现的有力工具，但其快速发展也带来潜在风险，对部分目标的实现形成挑战，这一趋势值得密切关注。4IR 的特点是物理、数字和生物领域的融合，模糊了物理世界和虚拟世界之间的界限，为效率、创新和经济增长提供了巨大的潜力。第二部分 “敲响警钟：可持续发展目标进展到中点”全面概述了每个目标的进展情况，并根据 50 多个国际机构的最新可用数据和估计提供了坦诚的评估。报告显示，一半的目标中度或严重偏离轨道，超过 30%的目标要么没有变化，要么倒退到 2015 年基线以下。它也额外强调了可持续发展目标指标的数据可用性、方法和创新以及数据和统计界采取的积极措施方面的显著进步。第三部分 “突破，为所有人创造更美好的未来”，详细阐述了第一部分中确定的五个紧急行动关键领域，并为会员国和其他利益攸关方加大力度并重申对可持续发展目标的承诺提供了具体建议。它还强调加强联合国发展系统和提高多边体系能力的重要性，以应对新出现的挑战，解决 2015 年以来国际架构中出现的与可持续发展目标相关的差距和弱点。报告进一步警告说，虽然缺乏进展是普遍现象，但世界上最贫穷和最弱势的群体正在遭受这些前所未有的全球挑战带来的最严重影响。“除非我们现在就采取行动，2030 年议程将成为一个本来可以实现的世界的墓志铭。”联合国秘书长安东尼奥古特雷斯在 2023 年 7 月 10 日该报告发布时说。1415人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录这些技术在制造生产领域的应用推动了智能制造生产系统的发展，从而得以借助人工智能，通过传感器、联网设备以及虚拟系统和实体装置的融合（即信息物理系统 CPSs）对生产进行整合控制。智能农业产品系统也借助第四次工业革命中的应用技术来解决食品安全及粮食安全问题。智能能源系统和智能循环经济使得相关技术及商业模式能够用于应对资源利用效率、资源安全、资源开发对于环境的影响、生物多样性流失、土地退化以及温室气体排放等诸多问题。相关技术及商业模式在能源系统方面的应用还能够加速可再生能源整合，有助于弥合能源获取方面的鸿沟。总而言之，第四次工业革命有望对经济、环境、社会等方面带来极大益处，并有助于可持续发展目标的最终实现。另一方面，基因组编辑、克隆、机器智能/移动性、突破性材料、虚拟现实、不可追踪的化身、基于机器的人体肢体、思维激活设备、自动驾驶汽车、自编程枪支、语音到文本等过程与技术与可能为未来的道德框架和人类社会的治理带来新的问题。它有可能进一步拉大工业化国家与非工业化国家之间的技术鸿沟，制造业的自动化应用会带来就业问题，在劳工的未来发展及技术学习、性别平等及女性权益保护、产业安全及互联网安全等方面都会产生影响。AI 技术，特别是机器学习和深度学习，已经在数据分析领域发挥了重要作用。它们可以处理大量的非结构化数据，例如社交媒体、新闻报道和公司报告，以获得对企业可持续实践的深入理解。人工智能利用其高效的数据分析能力来识别企业的可持续表现，有助于判断该企业的投资价值。例如，机器学习可以帮助预测由于气候变化导致的极端天气事件对公司的影响，或者通过分析公开的政策文档、新闻报道和社交媒体讨论等实时跟踪绿色发展、碳中和等政策的走势。这些信息可以帮助投资者更快地做出响应，调整投资策略，避免因市场变化而带来的可持续投资风险这些我们都会在第三部分中展开讨论。早在 2019 年就已有企业利用相关数字技术对资源可持续进行追踪。IBM 和非营利组织 The Freshwater Trust(TFT)和 SweetSense 合作，利用人工智能、区块链和远程传感器技术，监测和追踪地下水的使用情况。这个项目可以帮助投资者了解水资源的使用情况，预测未来的水资源短缺风险，从而调整可持续投资策略。所以我们可以预想的时代便是：人工智能高效分析企业已披露的可持续信息，提高信息透明度，明确企业的可持续披露程度。在此基础上，对企业披露情况的分析再反向约束企业优化自身可持续行动，增强企业对可持续信息的披露责任与可持续项目的行为责任，为投资者增加更多企业在可持续方面的投资机会。这意味着投资机构可以直观获取高透明度的可持续信息，增加了投资者的投资机会。这些机会及其背后的技术表现，有助于提高不同产业领域的生产能力及生产效率，无论是农业到食品行业，还是能源到制造到服务，都在促进可持续发展并且有助于提高应对以气候变化与环境适应为代表的能力。1617人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录3 作为全球最大的氢气生产国和消费国，到 2022 年，中国已建成并运营 36 个可再生氢气项目，合计产能约 3.7 万吨/年。例如，北京 2022 年冬奥会大规模部署氢燃料汽车，多个万吨级化学脱碳绿氢示范项目也已部署。在这些遍布世界各地的例子中，技术的加速进步加上监管支持的扩大正在将可持续的解决方案推向资本，并促使资本向可持续商业模式进行重大的重新配置。1 Builders Vision、Mitsui&Co 和 Renewable Resources Group Partnership 承诺在新兴市场确定价值超过 10 亿美元的基于自然的解决方案项目。2 Tony Elumelu Foundation 则为非洲企业家发起了一个价值 5 亿美元的联盟。3 LeapFrog 宣布了一项计划，向非洲和亚洲提供气候解决方案的公司承诺投入 5 亿美元，旨在为 5000 万低收入人群提供绿色工具和技术。4 新西兰政府和美国贝莱德公司（BLK.N）将推出 20 亿新西兰元（12.2 亿美元）的气候基础设施基金，投资太阳能、风能、绿色氢能和电池存储技术。结合可持续投资的理念，我们应该最大限度地发挥第四次工业革命带来的积极影响，思考如何合理使用人工智能技术，减少其负面影响和弊端。在这个时代，全球价值链上的发展中国家需要共同参与以面对挑战。最终，要驾驭第四次工业革命的复杂性，创造人类与技术共同繁荣的未来，需要我们有意识地通过可持续投资的视角积极塑造未来。这将使我们不仅能够利用技术的潜力，同时又能保留我们人类独特的品质和能力。可持续投资内涵和技术缺口 在第三部分中，我们将详细展示人工智能如何对每一个联合国可持续发展目标施加了正面和负面的影响。在这一部分，我们就为什么需要关注可持续投资以及基于这个目标的技术缺口展开思考，希望可以帮助大家更好理解第三部分中的详细趋势与案例。自巴黎协定（2015 年）签署以来，世界面临多种冲击，包括新冠肺炎疫情、俄乌冲突以及随之而来的粮食和能源危机、货币紧缩带来的快速通胀以及许多气候灾难。这些都延迟并限制了巴黎目标和可持续发展目标的进展，阻碍了可持续投资并增加了债务脆弱性。比如，2022 年的全球粮食安全问题领导人峰会宣言强调了粮食和能源安全、减缓和适应气候变化以及生物多样性保护之间的协同作用，包括推动可持续发展目标 7（经济适用的清洁能源）、通过2020 年后全球生物多样性框架、认可 G20 可持续金融路线图优先事项以及呼吁开展阶段性工作等。它还强调“迫切需要以可预测、充足和及时的方式加强政策并从所有来源动员资金”以支持气候行动。以全球粮食安全问题领导人峰会宣言为代表的发声更好应证了我们对可持续投资的判断与猜测：只有通过共同努力，在国际社会建立创新的伙伴关系包括国际金融机构和其他关键利益相关方才能克服达成可持续目标路径上的挑战。这需要加强联合国与区域和次区域组织以及民间社会组织之间的国际合作和伙伴关系，且以全球视角看到地区案例。我们可以先分享几个前沿且创新的案例 这些案例都由人工智能（ChatGPT4+Webpilot）帮助分析与呈现：1 以尼日利亚的屋顶太阳能为例，那里高昂的能源成本和电网效率低下意味着数百万家庭使用肮脏的柴油发电机。而通过安装屋顶太阳能系统来取代这些污染严重的发电机，尼日利亚家庭平均每年可以节省 500 美元，或者在太阳能系统的使用寿命内节省 10,000 美元。2 越南的数据驱动施肥是可持续投资的另一种商机。由现在普遍分布在农业生产者中的智能手机提供支持，数据驱动施肥可以减少 13%的化肥施用量，同时提高 20%的产量。1819人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录但这还远远不够，因为新兴和发展中国家只有 14%的绿色投资由私有资本出资，而发达经济体的这一比例超过 81%。而我们依旧乐观，因为这恰恰显示了可持续投资的增长潜力和资金与技术的缺口。我们可以在 H2 Green Steel 中看到钢铁的未来，他们正在建造世界上第一座零排放钢铁厂 我们可以在 CarbonCure Technologies 看到水泥的未来，该技术将回收的二氧化碳注入水泥中以生产低排放混凝土 我们可以在 Eviation Aircraft 中看到航空业的未来，该公司正在制造真正的商业规模电动飞机 我们可以在 Neste 看到炼油的未来，它从一家区域炼油厂发展成为一家生产可再生和循环燃料的公司 我们可以看到像rsted 这样的公共事业公司的未来，该公司逐渐从石油和天然气行业撤资，投资于绿色能源技术我们可以举出更多的例子，但最重要的是，正如 2015 年巴黎协定所述，我们需要致力于使包括财政政策和发展融资在内的全球金融体系与气候适应型发展保持一致。我们必须看到技术缺口，以及缩小可持续投资和可持续发展目标之间的差距。根据联合国贸发会议发布的2023 世界投资报告，与联合国可持续发展目标相关的所有部门的投资缺口扩大，已经从 2015 年的 2.5 万亿美元增加到每年 4.2 万亿美元以上。比如，清洁能源转型的年度投资赤字不断扩大：发展中国家每年需要约 1.7 万亿美元的可再生能源投资，但到 2022 年仅吸引了 5440 亿美元的清洁能源外国直接投资。尽管自 2015 年以来全球范围内对可再生能源的投资几乎增加了两倍，但大部分资金都集中在发达国家。发展中国家迫切需要对电网、输电线路、存储和能源效率进行投资。贸发会议秘书长丽贝卡格林斯潘在 2023 年 7 月 6 日表示：“大幅增加发展中国家对可持续能源系统的投资对于世界到 2030 年实现气候目标至关重要。”所以应该明确制定政策、计划和设施，以增强长期可持续性和复原力的方式，在整个危机周期中为社会提供支持。各种各样的金融机构应推进当前将风险融资纳入贷款业务的工作，特别是在危机中根据需要扩大对“气候目标”的融资。而可持续投资实际的可关注议题与技术缺口远不止如此。我们相信，一个更可持续的未来，就在眼前。2021人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录 SDG 1 无贫穷 趋势1：识别贫困通过人工智能的深度学习功能，结合相应的数字模型，对收集到的数据点进行分析，以识别处于需要帮助的或更符合帮扶需求的贫困人群及其各项需求，以便针对性满足。趋势2：预测贫困通过人工智能深度学习后建立的模型，对可能致贫的风险进行预测，并给出相应的建议，如极端气候事件、粮食产量降低等。趋势3：消除贫困通过人工智能的深度学习能力，收集并分析贫困人群的个人数据、喜好、需求，为之匹配更适合的工作机会、提供更便捷的实用知识获取渠道等，个性化优化其各项决策。趋势4：国际难民治理-提升居住环境利用人工智能深度学习由无人机和地理信息系统在难民聚集区域捕捉到的各项地理、经济、社会数据，提升了识别数据点的精确度和处理复杂数据的速度，综合分析贫困地区及难民的生存状况并有针对性地制定改善计划，从而确保难民的安全并提高其居住质量。趋势5：国际难民治理-指导难民迁徙利用人工智能获取足够数量的与难民迁徙相关的数据、政策、信息等，结合移民统计模型创建一种能预测难民数量、匹配难民理想迁徙地的算法，以减轻移民地国家的社会和经济压力、提高难民生活质量。案例：AI 为孟加拉国难民营人道主义援助提供支持 在孟加拉国难民营中，国际移民组织(IOM)运用人工智能技术，逐步实现了更精准的人口统计、地理信息收集和风险评估，有效改善了营地的规划与发展。通过将人工智能与无人机影像和深度学习相结合，精确绘制帐篷和建筑轮廓，进一步提高数据的准确性。这种创新方法不仅能快速处理复杂影像，而且在没有可用道路网络数据集的情况下成功绘制了营地地图，为营地管理提供了直观支持。同时，人工智能也参与了地形评估，生成可用于计算滑坡风险和洪水建模的数字地形模型，为救援人员提供更具操作性的洞察力，显著改善了难民的生活条件。这一系列的创新措施共同为难民营的管理和和难民生活条件的改善带来积极的影响，也降低了难民不断重新进入贫困状态的可能性。AI与SDGsAI AND SDGS2223人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录 挑战1：工作机会减少导致反贫企业更密集地采取机器人替代低技术含量的工人，可能导致大量不具备知识和技术竞争力的低收入工人失业。（落后的人/地区被淘汰）挑战2：地区发展不平衡投资更多地流向不依赖劳动密集型产业的发达经济体，导致发展中经济体投资减少、劳动密集型商品价格走低，地区经济发展差异扩大。挑战3：资源分配不均与社会不适应更多的资源用于开发和维护 AI 技术，而忽视了直接的贫困救助。还可能导致社会结构的变动，一些社区可能面临适应性挑战。挑战4：依赖外部技术导致难以脱贫低收入国家可能变得过于依赖外部的 AI 技术和专家，从而降低其自主发展的机会。案例：人工智能拉大富裕与贫困国家之间的差距新技术可能使更多投资转向已经实现自动化的发达经济体，从而拉大富裕与贫困国家之间的差距。这进而可能对发展中国家的就业状况产生不利影响，对其不断增长的劳动力（欠发达经济体的传统优势）产生替代而非补充作用。IMF 的研究员分析了两个国家（一个是发达国家，另一个是发展中国家），它们都使用三种生产要素劳动力、资本和“机器人”来生产商品。如果机器人能轻易地替代工人，那么机器人生产率的提高将导致发达国家和发展中国家之间出现分化。此外，在发达和发展中经济体，机器人生产率的改善往往会提高收入水平，但与此同时，至少会在转型时期或者可能在长期内，加剧部分工人群体与其他群体之间的收入不平等。SDG 2 零饥饿 趋势1：快速识别营养不良儿童使用面部识别技术，人工智能通过照片分析其面部曲率，以检测 0-5 岁儿童的营养不良情况，这些信息可以帮助识别需要营养支持的儿童并及时为他们提供营养支持。趋势2：农业决策智能化与智慧农业用人工智能分析包括田地数据、种子情况、气候条件等各项指标在内的各种农业参数，对各种农业行为的选择和时间点进行分析和建议，以更节约资源的方式提高农业决策效率和生产力。再此基础上还能预测作物生长情况、优化农业决策、减少劳动成本和资源消耗，帮助普遍缺乏科学知识的农民更精准、高效、科学地管理农田，提高收获水平和盈利水平。趋势3：提高农民盈利能力智能化、易操作的数字平台帮助农民进行农产品售卖、市场行情实时观测并感知、农业信息获取、技能学习，提高其运营效率。趋势4：生产力预测运用人工智能模型，获取与作物/畜牧/渔产品相关的各种农业信息并分析其产生的有利/不利影响，预测农、渔、牧产品收获情况，并对不利因素进行有针对性补救，以提高生产力。趋势5：助力粮食安全建立种子基因库，并用人工智能技术分析、挖掘基因库中种子遗传材料的各种优良性状，以辅助作物新品种研究、生物多样性保护等。趋势6：农民金融帮扶用人工智能为难以获得金融知识和难以通过金融贷款风险评估的农民提供帮助，如使用人工智能工具收集农民农场中的各种信息，并通过搭建智能模型转化为可供金融机构参考的易于理解的、实时（AI根据网络分析，创建了一个仪表盘来监控难民营中无法在 2.5 分钟步行时间内使用洗手间的人口百分比。）2425人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录更新的风险评估建议，从而帮助金融机构和农民降低金融风险。此外，人工智能还通过数字金融服务、风险管理和保险预测、智能储蓄和投资建议，以及金融教育，拓展了金融包容性，使农村地区人群能够更轻松地获得金融服务，降低风险，提高金融素养。趋势7：减少浪费便利店和超市运用人工智能分析销售数据，综合考虑销售情况、交易时间和天气等，优化生鲜商品的折扣策略，通过每日审查产品，避免库存浪费，从而提高了销售和减少浪费。案例：人工智能技术跟踪牲畜行为 Jaguza 是一款 AI 驱动的畜牧应用程序，利用人工智能技术的数据分析、预测和个性化服务助力畜牧业发展。人工智能分析无人机和可穿戴传感器收集到的牲畜数据，通过机器学习和个性化智能算法准确地识别牲畜的行为和活动，并提前预测潜在问题，如跛行和消化紊乱，为农民提供了即时的健康建议，这种个性化的监测和预测大大提高了农场效率和牲畜健康。同时，人工智能利用应用中的地理标记和专家标记的症状图图像数据集绘制了实时症状监测图，还为资源匮乏的地区提供了疾病识别和流行病学建模工具，部分客户在 Jaguza 的帮助下牲畜产量增加了 36%。挑战1：技能鸿沟加大随着农业 AI 技术的使用，可能会产生对特定技能的需求。这意味着那些没有这些技能的农民可能会处于劣势，导致他们与技术先进的农户之间的差距进一步加大。挑战2：价格波动风险尽管 AI 能预测食品价格，但过度依赖其预测可能使市场变得不稳定。这种不稳定可能导致食品价格的剧烈波动，使得农民和消费者都面临经济风险。挑战3：过度使用化学品AI 驱动的农业解决方案可能过多地依赖化学品如农药和化肥。长期如此可能导致土壤退化和食品安全问题。挑战4：失去传统知识随着农民越来越依赖 AI，传统农业方法和知识可能会丢失。这些传统知识在某些情况下可能更有适应性和可持续性。例如，许多农民凭借多年的经验和直觉来判断何时播种、灌溉和收割作物。然而，一些现代农业系统和决策支持工具基于人工智能，可能会为农民提供精确的播种和灌溉时机，使他们不再依赖传统的农业经验。这虽然可能提高了效率，但也可能削弱农民的决策能力和对自然的直觉感知。挑战5：经济依赖与资源不平等小型农户可能由于负担不起 AI 技术的成本而更加依赖大型农业公司。这可能使他们更容易受到市场价格波动的影响，增加经济脆弱性。可能只有资金充足的农户或公司才能使用高级 AI 技术，导致资源的不平等分配，从而加剧饥饿问题。案例：人工智能可能给粮食安全带来风险 剑桥大学风险分析警告指出，人工智能在农业中的应用可能给粮食安全带来风险。他们警告称，网络攻击者可能通过毒害数据集、关闭喷雾机、自动无人机和机器人收割机来破坏农场。虽然人工智能可以提高农民工作条件，减轻体力劳动，但如果不负责任地设计，可能加剧社会经济不平等。建议人工智能农业系统需要在实验环境中进行充分测试，防范意外故障、外部攻击，避免环境后果和社会不平等。SDG3 良好健康与福祉 趋势1：推进药物发现与疾病发现用人工智能提取、分析大量生物医学数据集中存在的有用特征、模式和结构，辅助确定并验证合适的靶点，从而协助寻找针对特定靶点的完美药物。另一方面人工智能通过分析医学数据和影像，能够快速识别潜在疾病迹象，帮助医生提早发现疾病，也可以辅助医生决策，减少误诊和漏诊。同时，它能够监测流行病，预测疫情，辅助管理者及时干预。趋势2：化学品风险评估运用人工智能将内置化学品数据库、反应矩阵和法规进行智能匹配，建立隐患排查数据库，有效提高风险评估治理和效率，并将风险评估结果高效应用于日常风险管理。趋势3：医学指标快速分析与治疗运用人工智能的图像分析、数据分析技术，结合过往数据对医学指标进行快速分析和研判，进行疾病判定和相应的治疗建议，节省了判定时间、降低判定误差。在药物研发方面，人工智能能够分析庞大的医学数据，预测药物效果，并加速新药开发流程，从而大幅提升研究的效率和成功率。其次，人工智能为个体化治疗提供了突破，依托于患者的基因信息、病历数据等，精准地定制治疗方案，以最小化副作用、最大程度地提高治疗效果。此外，人工智能也实现了实时监测和调整，通过持续追踪患者的健康状态，及时调整治疗计划，保障了治疗的持续性和精准性。2627人工智能赋能可持续发展和投资白皮书WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE EMPOWERING SUSTAINABLE DEVELOPMENT AND INVESTMENT引 言背 景AI与SDGsAI与可持续投资结 论附 录 趋势4：儿童抑郁情绪识别使用机器学习算法分析儿童录音中的统计特征，以快速检测幼儿语言式中焦虑和抑郁的迹象，识别其潜在的心理健康问题，提高幼儿抑郁情绪识别率。趋势5：预测重大公共卫生事件对在地医院提供的传染病病例的诸多可变因素进行分析，以预测疫情爆发时间、地点，使公共卫生官员能够及早进行干预，保护人民健康。趋势6：健康管理与生活通过分析个体的生活习惯、饮食偏好、运动情况等数据，人工智能能够为用户量身定制健康方案，提供营养建议、锻炼计划等，帮助用户达到更好的健康状态。患病人群从智能监测、药物提醒和个性化治疗中获得更好的日常护理和身体调养支持，无障碍人群通过智能助听器、语音识别等技术体验更无障碍的生活环境。趋势7：增进无障碍人群福祉通过语音识别、图像识别和自动驾驶等技术，人工智能为残障人士提供了更直接的交流、感知环境和