이제 인공 지능(AI)의 비평가와 지지자들이 주목을 받고 있습니다. 지난 몇 달 동안 AI에서 "멸종 위기 ... 전염병 및 핵전쟁과 같은 다른 사회적 규모의 위험과 함께" 검색을 통해 기적적인 의학적 돌파구를 찾는 것입니다.유전자 건초 더미. "

한 가지는 확실합니다. 헤지 펀드와 다른 투자자 및 금융 언론의 행동으로 인해 다르게 생각하게 될 수 있지만 AI가 갑자기 등장한 것은 아닙니다. 대부분의 주요 기술 혁신과 마찬가지로 AI는 한동안 진화의 길을 걸어왔습니다.

경제 및 사회 생활의 다른 측면에 미치는 영향이 커지는 것과 마찬가지로 AI는 지속 가능성과의 관계에 대한 재고를 자극할 것입니다. AI는 일련의 사회적 혜택을 제공하는 동시에 주요 중단 및 위험 가능성을 포함합니다.

AI에서 기대할 수 있는 지속 가능성 이점은 무엇입니까?  

AI 기술에 투자하고 적용함으로써 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점 범주가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 공중 보건 및 환경 데이터 통합. 인간의 활동으로 인한 생물다양성과 관련 수생 및 육상 생태계의 지속적인 악화는 인간의 삶에 필요한 환경 지원 시스템(공기, 육지 및 물)이 계속 악화됨에 따라 인간의 건강을 더 이상 충분히 보호할 수 없는 결과를 낳았습니다. AI 및 관련 디지털 기술의 가능성은 자연과 인간 인프라가 점점 더 풍부한 데이터 소스가 되고 효과적으로 설계된 데이터 기반 알고리즘을 통해 모든 수준의 의사 결정자가 특정 환경에서 실행 가능성과 상태의 변화를 감지할 수 있다는 사실에 있습니다. 사이트(생태계, 도시) 및 시스템 수준에서. 이러한 통찰력은 문제 예방 및 해결을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.
• 새로운 공급망 비즈니스 모델 구축. 개별 회사는 복잡한 공급망을 생성하여 정보 보고 시스템 설계, 데이터에 대한 적시 액세스, 목표 및 지표 조정에 대한 막대한 구조적 장벽을 만듭니다. 보다 기본적인 수준에서 많은 고객은 하위 공급업체가 누구인지 모릅니다. 기업들은 아시아 태평양 지역의 지정학적 위험, 팬데믹 이후의 공급망 니어쇼링, 가속화되는 기후 변화 위험이라는 새로운 경제적 현실에 대처하면서 공급망 관리를 위한 새로운 비즈니스 모델을 구상하고 있습니다. 이 새로운 사고의 중요한 구성 요소는 디지털 데이터 시스템에 대한 투자입니다. 여기에는 보다 일관된 목표와 메트릭을 중심으로 정렬된 보다 일반적인 데이터 보고 플랫폼을 갖춘 향상된 AI가 포함됩니다. 이러한 향상된 공급망 AI의 실제 적용에는 공장, 창고, 유통 센터 및 선박에서 에너지 효율성, 물 절약, 공기 품질 및 안전 성능을 최적화하는 분석이 포함됩니다. 통합된 데이터 기반 공급망 비즈니스 모델은 공급업체와 고객 간의 전자 통신을 가능하게 하고 상당한 비용 절감과 마찬가지로 중요한 운영 효율성을 달성할 것입니다.
• 개방형 혁신 기회를 실현합니다. 계속되는 오염 플라스틱 생산량 증가 (현재까지 9억 톤, 11년까지 2025억 톤 예상) 토양, 농작물 및 해저에서 검출됩니다. 미세 플라스틱이 인간의 폐에 흡수되거나 구름 형성 및 구성을 변경하여 잠재적으로 온도 및 강우 패턴을 변화시킬 수 있는 공기 중 장거리 이동에 대한 과학적 증거가 증가하고 있습니다. 이러한 부정적인 영향에 대한 보다 명확한 데이터를 개발하기 위한 연구 과제의 규모는 단일 연구 기관, 정부 기관 또는 산업 부문의 능력을 왜소하게 만듭니다. 개방형 혁신 연구 전략은 전통적인 연구 계획을 뛰어넘기 위해 개발될 수 있지만 정부, 기업 및 재단의 자금 제공자와 이해 관계자 모두 기존 사일로를 버리고 보편적으로 소유되고 공개적으로 투명한 데이터를 생성하기 위한 노력을 조직해야 합니다. AI 연구 및 콘텐츠 개발을 위한 프로토콜은 환경에서 미세 플라스틱의 분산, 집중 및 영향을 더 잘 설명하기 위해 전 세계적 규모의 미세 플라스틱 연구 및 모델링을 설계하는 데 특히 중요합니다.

지속 가능성과 관련된 주요 AI 위험  

AI 기술의 이점을 포착하는 동안 위험을 염두에 두는 것이 매우 중요합니다. 몇 가지 주요 AI 위험은 다음과 같습니다.

• 규제 기관, 투자자, 소비자 및 기타 이해 관계자에게 잘못된 정보를 제공하기 위해 잘못된 데이터 세트를 삽입합니다. 오늘날 환경, 사회 및 거버넌스(ESG)에 대한 위험을 평가하고, 소비자 제품의 지속 가능성 이점을 알리고, 국제 조약을 준수하기 위한 국가 배출량 추정치를 확인하는 데 어떤 데이터가 가장 중요한지에 대한 많은 논쟁이 있습니다. 이러한 애플리케이션 및 기타 애플리케이션에서 사기성 AI 콘텐츠를 생성할 수 있는 기회는 상당하며 추가 데이터 관리 제어를 도입해야 합니다.
• 불평등, 다양성 및 포용성 악화. 지금까지의 많은 연구 결과는 안면 인식 기술이 지속적으로 과소 평가되고 있다는 결론을 내렸습니다. 오인하다 및/또는 비백인 인구의 특징을 왜곡합니다. 다른 사회 조사에서는 종종 소수 인종 구성원을 과소 계산합니다. 현재 방법론과 기술의 이러한 결함 및 기타 결함은 비행기 탑승 시 개별 승객이 직면하는 문제, 신용에 대한 접근 및 고용 기회에 이르기까지 다양한 부정적인 결과를 초래합니다. 이러한 결함의 근본 원인은 연구원과 비즈니스 후원자가 인구 다양성을 대표하지 않는 기존 인간 관리 프로세스에 대한 인식을 최적화하기 위해 프로젝트를 설계하는 방법에 있습니다. 이것은 궁극적으로 차별, 인간 노동에 대한 자동화된 대체물 및 작업.
• 사회적 행동 방해. 지금까지 AI 영향에 대한 분석은 주로 클릭, 온라인 클럽 참여, 상품 구매 및 정치적 행동에 대한 영향으로 측정되는 사용자의 관심을 집중시키는 능력에 중점을 두었습니다. 이스라엘 역사가이자 철학자 유발 노아 하라리 경고 새로운 세대의 AI가 "관심에서 친밀함으로" 최전선을 변화시킬 것입니다. AI의 언어 숙련도가 높아짐에 따라 정치적 성향, 문화 및 역사관, 음식, 성별 등 다양한 주제에 대해 "사람들과 친밀한 관계를 형성하고 친밀감의 힘을 사용하여 우리의 의견과 세계관을 바꿀 수 있습니다." 그리고 종교적 선호. 내연 기관에서 전환, 재생 가능 에너지 생산을 전력망에 연결, 증거 기반 위험 평가 사용에 반대하는 사람들은 대중과 대중을 혼란스럽게 하기 위해 사용할 수 있는 AI 설계 무기를 점점 더 많이 보유하고 있습니다. 정부와 기업의 의사 결정을 방해합니다.

도로의 몇 가지 제안된 규칙 

AI 안개를 꿰뚫어보고 지속 가능성을 발전시키는 현명한 결정을 내리는 데 필요한 것을 추출하려면 어떻게 해야 할까요? 여러 AI 개발자와 소비자 사이에 신뢰와 신뢰를 구축하는 몇 가지 실용적인 조치는 시작하기에 논리적인 장소입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 보다 공격적인 투명성을 실천합니다. 보다 지속 가능한 결정을 내리는 것은 정확하고 검증 가능한 정보에 대한 액세스에 달려 있습니다. AI 기술의 급속한 발전을 감안할 때 AI 애플리케이션을 안내하는 새로운 알고리즘을 개발하는 사람들은 방법론을 보다 명시적으로 제시하고, 수집 및 분석 중인 데이터 세트를 식별하고, 도입하려는 인간 행동을 모방하거나 대체하기 위한 주요 가정과 가치를 선언해야 합니다.
• AI 데이터 표준 및 인증 개발. 이러한 노력은 여러 수준에서 보다 효과적인 AI 감독과 공존하고 이를 지원할 수 있습니다. 개별 산업 부문은 AI 기술의 개발 및 사용을 관리하는 자발적 표준을 마련할 수 있고, 미국, EU 등의 규제 기관은 최소 표준을 개발 및 시행할 수 있으며, 국제 표준 설정 조직은 모범 관리 관행을 정의하고 인증 프로세스를 최적화해야 합니다.
• 다중 이해관계자 거버넌스 프로세스 확장.. 정부 기관이나 민간 부문 모두 AI 관련 위험을 효과적으로 관리할 수 없습니다. 정부는 너무 느리고 때로는 너무 정치화되어 빠르게 진화하는 AI 기술 제품군에 보조를 맞추지 못합니다. 민간 부문은 역사적으로 공익과 지구 보호와 수익성의 균형을 맞추는 데 실패했습니다. 거버넌스의 더 많은 하이브리드 예 — 최근 출시된 사람과 지구를 위한 글로벌 에너지 얼라이언스, 또는 환경 보호 기금에서 관리하는 위성 메탄 데이터 수집 프로그램은 화석 연료 생산자의 배출량에 대한 책임을 개선하기 위해 — 주요 기관이 특정 목표를 위해 권한과 책임을 공유할 수 있는 방법을 보여줍니다. 유사한 기회가 AI 기술의 추가 진화를 기다리고 있습니다.

기업과 정부는 AI를 포함한 디지털 데이터 기술에 빠르게 투자하고 있습니다. 이미 따라잡기 모드에 있는 지속 가능성 커뮤니티는 좋게든 나쁘게든 지구와 우리 모두를 잠재적으로 변화시킬 수 있는 새로운 기술 시대에 어떻게 가장 잘 적응할 수 있는지를 판단하는 중요한 순간에 있습니다.

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