文 | AI國際站 唐恩
編 | 艾娃
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由於氣候變化，我們的地球正在以危險的速度變化。同時，我們似乎正在進入一個前所未有的技術變革時期。機器人技術，人工智能（AI）和與互聯網連接的設備的進步正在創建日益複雜的智能技術系統。
隨著地球及其氣候壓力的增加，希望這些新穎技術能夠幫助我們發現，適應和應對日益嚴重的環境危機的希望也在增加。關於人工智能如何做到這一點，有很多例子。
但是要做到這一點，製造和管理這項技術的人需要重新考慮一些關於AI如何影響我們星球未來的簡單假設。現在是時候開始認真討論如何將人工智能用於人類和地球的時候了。
人工智能的一大用途是瞭解大量數據的模式。它可以幫助我們改善氣候模型，並瞭解我們如何影響地球。將AI與當地有關農業的知識相結合，可以通過對農場的土壤和天氣狀況採用何種技術做出更好的決策來幫助農民生產更多的糧食。
使用AI分析來自城市周圍的社交媒體和微傳感器的數據，可以幫助我們更好地瞭解人們的使用方式，徹底改變城市規劃，並幫助特大城市為動盪的氣候做好準備。人工智能甚至可以通過更快地縮小競爭設計的範圍來滿足可持續性標準，從而幫助設計更易於回收的產品。
有了這樣的潛力，難怪世界上主要的科技公司，政府和其他組織都對使用AI實現可持續性越來越感興趣。例如，印度政府的智囊團NITI Aayog已與Microsoft合作開發用於小規模農業的AI應用程序。中國已經啟動了一項為期七年的試驗計劃，以開發自動化農業技術，例如無人聯合收割機或機器人拖拉機。
如果以負責任的方式進行開發，這種AI可以在不增加氣候和環境破壞的情況下，為所有人創造繁榮的未來。但這要等到關鍵參與者修改他們對AI的簡單假設後才能實現。
一個關鍵問題是一個錯誤的想法，即數據分析和自動化的進步所帶來的好處將自動滴落到最需要的人那裡。農業數字化可能伴隨著高昂的投資成本，以及對用戶基礎設施（如農村互聯網接入）和教育的需求。
對於大公司和富裕的土地所有者來說，這可能不是問題，但可能會留下許多農民，特別是新興經濟體中的小農民。我們已經看到美國農民與想要利用農民數據來創造更有價值的農產品和服務的大型科技公司之間的緊張關係正在發展。
此外，支撐糧食生產的複雜生態系統並不總是能從提高效率和優化農業中受益。實際上，集約化耕種可能意味著許多環境無法抵抗環境變化所帶來的壓力和衝擊。
AI偏差
對AI進行預測性警務，醫療保健，面部識別和信用評級的研究表明，由於各種形式的算法偏差，該技術可能導致嚴重的意外後果，例如種族和性別歧視。
這表明當前的AI技術並不一定會對如何應對情況做出最佳決策。取而代之的是，它最終可以複製過去的人類決策所特有的相同類型的流程，並帶有偏見。
由於氣候變化，環境面臨著與過去潛在不同的環境。因此，基於歷史數據應用我們當前的預測模型將使其預測和建議不適合新的動盪的生態環境。
許多這些技術的另一個重要問題是它們容易受到網絡攻擊。惡意軟件可能破壞數據收集和分析，或者遠程控制灌溉或養分輸送系統，從而破壞農作物的生產。而且，用於網絡攻擊的AI的發展可能使檢測攻擊和阻止惡意軟件變得更加困難。
迄今為止，我們已經分別討論了地球的狀態以及嵌入在AI中的潛在風險和機遇。這必須改變。技術巨頭，政府和公民社會需要與可持續發展科學家合作，制定強有力的原則，指導人工智能向所有人的可持續發展。
人工智能不僅要負責任，不僅要使我們瞭解它如何做出決定並且不加歧視地這樣做，而且還必須使環境不會惡化。無論智能技術如何發展，它對人類和地球的影響始終是我們的責任。
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