今では、人工知能 (AI) の批判者と支持者が私たちの注目を集めています。 過去数か月間、AI が「絶滅のリスク …パンデミックや核戦争などの他の社会規模のリスクと並行して、「遺伝的な干し草の山に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

XNUMX つ確かなことは、ヘッジファンドやその他の投資家、経済報道の行動によって別の見方をされるかもしれませんが、AI は突然出現したわけではないということです。 ほとんどの主要な技術革新と同様、AI もしばらくの間進化の道を歩んできました。

経済や社会生活の他の側面に対する影響が増大しているのと同様に、AI は持続可能性との関係の再考を促すでしょう。 AI は社会に一連の利益をもたらす一方で、大きな混乱やリスクが生じる可能性も伴います。

AI にはどのような持続可能性のメリットが期待できるのでしょうか?  

AI テクノロジーへの投資と適用によって得られる主なメリットはいくつかあります。 それらには次のものが含まれます。

• 公衆衛生と環境データの統合。 人間の活動による生物多様性とそれに関連する水生および陸上生態系の継続的な劣化は、人間の生活に必要な環境支援システム（大気、土地、水）が劣化し続けるため、人間の健康をもはや十分に保護できないという結果をもたらしています。 AI と関連デジタル テクノロジーの有望性は、自然と人間のインフラストラクチャの両方がますます豊富なデータ ソースとなり、効果的に設計されたデータベースのアルゴリズムにより、あらゆるレベルの意思決定者が特定の分野の生存可能性とステータスの変化を検出できるようになることです。サイト (生態系、都市) およびシステム レベルで。 これらの洞察は、問題の予防と修復のための新たな機会を生み出す可能性があります。
• 新しいサプライチェーンのビジネスモデルを構築します。 個々の企業は複雑なサプライチェーンを生成しており、それが情報報告システムの設計、データへのタイムリーなアクセス、目標と指標の調整に大きな構造的障壁を生み出しています。 より基本的なレベルでは、多くの顧客は下位層のサプライヤーが誰であるかを知りません。 企業は、アジア太平洋地域における地政学リスク、パンデミック後のサプライチェーンのニアショアショア化、気候変動リスクの加速といった新たな経済現実に対処する中で、サプライチェーン管理の新たなビジネスモデルを構想しています。 この新しい考え方の重要な要素は、より一貫した目標と指標を中心に配置された、より一般的なデータ レポート プラットフォームを備えた強化された AI を含む、デジタル データ システムへの投資です。 このように強化されたサプライ チェーン AI の実用的な用途には、工場、倉庫、配送センター、船舶におけるエネルギー効率、節水、大気質、安全性能を最適化する分析が含まれます。 統合されたデータ主導のサプライチェーン ビジネス モデルにより、サプライヤーと顧客間の電子通信が可能になり、大幅なコスト削減と同様に重要な業務効率の向上が実現します。
• オープンイノベーションの機会を実現します。 継続的な汚染 プラスチック生産の増加 （現在までに9億トン、11年までに2025億トンと予測されている）が土壌、作物、海底から検出されています。 マイクロプラスチックが空気中を長距離輸送され、そこで人間の肺に吸収されたり、雲の形成や組成が変化したりして、気温や降雨パターンが変化する可能性があるという科学的証拠が増えています。 これらの悪影響に関するより決定的なデータを開発するという研究課題の規模は、単一の研究機関、政府機関、または業界部門の能力を小さく見せます。 オープンイノベーションの研究戦略は、従来の研究計画を超越するように開発することができますが、そのためには、政府、企業、財団の資金提供者と利害関係者の両方が従来のサイロを放棄し、普遍的に所有され、公的に透明性のあるデータを作成するための取り組みを組織化する必要があります。 AI 研究とコンテンツ開発のプロトコルは、環境中のマイクロプラスチックの分散、濃度、影響をより適切に考慮して地球規模のマイクロプラスチック研究とモデリングを設計する際に特に重要です。

サステナビリティに関連する AI の主なリスク  

AI テクノロジーのメリットを享受しようとする一方で、そのリスクに留意することが非常に重要です。 主な AI リスクには次のようなものがあります。

• 虚偽のデータセットを挿入して規制当局、投資家、消費者、その他の利害関係者に誤解を与えること。 現在、環境、社会、ガバナンス (ESG) に対するリスクの評価、消費者製品の持続可能性の利点の伝達、国際条約に準拠するための各国の排出量推定の検証において、どのデータが最も重要であるかについて多くの議論が行われています。 これらのアプリケーションやその他のアプリケーションで不正な AI コンテンツが生成される機会は非常に大きく、追加のデータ管理制御を導入する必要があります。
• 不平等、多様性、包括性の悪化。 これまでの多くの研究結果は、顔認識技術が一貫して過小評価されていると結論付けています。 誤認 および/または非白人集団の特徴を歪める。 他の社会調査では、人種的少数派のメンバーが過小評価されることがよくあります。 現在の方法論や技術におけるこれらおよびその他の欠陥は、飛行機に搭乗する際に個々の乗客が直面する課題、信用へのアクセス、雇用の機会に至るまで、多くの悪影響を生み出します。 これらの欠陥の根本原因は、研究者やそのビジネススポンサーが、集団の多様性を反映していない既存の人間が管理するプロセスに対する認識を最適化するためにプロジェクトを設計する方法にあります。 これは最終的には差別、人間の労働に代わるより自動化された労働力の喪失につながります。 jobs.
• 社会的行動を妨害する。 この時点まで、AI の影響の分析は主に、クリック数、オンライン クラブへの参加、商品の購入、政治的行動への影響によって測定されるユーザーの注意を集中させる能力に焦点を当ててきました。 イスラエルの歴史家・哲学者ユヴァル・ノア・ハラリ 警告する 新世代の AI は戦場を「注目から親密さへ」変えるだろうという。 AI は言語の習得が進んでいることから、人間の政治的気質、文化と歴史の見方、食べ物、性別などのさまざまなテーマについて「人々と親密な関係を築き、親密さの力を利用して意見や世界観を変える」ことさえ可能になるでしょう。そして宗教的な好み。 内燃機関からの移行、再生可能エネルギー生産の送電網への接続、証拠に基づくリスク評価の使用などに反対する人々は、国民を混乱させるために自由に使える AI 設計の兵器の数を増やしています。政府や企業の意思決定を混乱させる。

いくつかの道路規則案 

AI の霧を透視して、持続可能性を推進する賢明な意思決定を行うために必要なものを抽出するにはどうすればよいでしょうか? 複数の AI 開発者と消費者の間で自信と信頼を築くためのいくつかの実践的な対策は、論理的に始めるところです。 それらには次のものが含まれます。

• より積極的な透明性の実践。 意思決定をより持続可能にするには、正確で検証可能な情報にアクセスできるかどうかにかかっています。 AI テクノロジーの急速な進化を考慮すると、AI アプリケーションを導くための新しいアルゴリズムを開発する者は、方法論をより明確に提示し、収集および分析しているデータセットを特定し、導入している人間の行動を模倣または代替するための重要な前提と価値を宣言する必要があります。
• AI データの標準と認証の開発。 この取り組みは、複数のレベルでのより効果的な AI 監視と共存し、サポートすることができます。 個々の業界部門は AI テクノロジーの開発と使用を管理する自主基準を作成でき、米国、EU などの規制機関は最低基準を策定して施行でき、国際基準設定組織はベストな管理慣行を定義し、認証プロセスを最適化する必要があります。
• マルチステークホルダーによるガバナンスプロセスの拡大。。 政府機関も民間部門も、AI 関連のリスクを効果的に管理できません。 政府の対応は遅すぎ、場合によっては政治化が進みすぎて、急速に進化する一連の AI テクノロジーに追いつくことができません。 民間部門は歴史的に、収益性と公共の利益および地球の保護とのバランスをとることに成功してきませんでした。 よりハイブリッドなガバナンスの例 — 最近立ち上げられたものなど 人と地球のためのグローバル エネルギー アライアンス、または化石燃料生産者の排出に対する説明責任を向上させるために環境防衛基金が管理する衛星メタンデータ収集プログラム - 主要機関が特定の目的のために権限と説明責任をどのように共有できるかを示します。 AI テクノロジーのさらなる進化にも、同様の機会が待っています。

企業や政府は、AI を含むデジタル データ テクノロジーに急速に投資しています。 サステナビリティ コミュニティは、すでに追い上げモードにあり、良くも悪くも地球と私たち自身の両方を潜在的に変える可能性がある新しいテクノロジー時代にどのように適応するのが最適かを計算する重要な瞬間にいます。

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• 情報源： https://www.greenbiz.com/article/apocalypse-or-ally-managing-ai-advance-sustainability