[论文解读] AI in Action: Accelerating Progress Towards the Sustainable Development Goals

Brigitte Hoyer Gosselink, Kate Brandt+9 more|arXiv (Cornell University)|Jul 2, 2024

Economic and Technological Innovation被引用 7

一句话总结

这篇论文考察人工智能如何加速实现联合国可持续发展目标（SDGs），强调在健康、教育和气候等方面的能力和用例，覆盖全部17个目标，并提供负责任的AI部署指南。

ABSTRACT

Advances in Artificial Intelligence (AI) are helping tackle a growing number of societal challenges, demonstrating technology's increasing capability to address complex issues, including those outlined in the United Nations (UN) Sustainable Development Goals (SDGs). Despite global efforts, 80 percent of SDG targets have deviated, stalled, or regressed, and only 15 percent are on track as of 2023, illustrating the urgency of accelerating efforts to meet the goals by 2030. We draw on Google's internal and collaborative research, technical work, and social impact initiatives to show AI's potential to accelerate action on the SDGs and make substantive progress to help address humanity's most pressing challenges. The paper highlights AI capabilities (including computer vision, generative AI, natural language processing, and multimodal AI) and showcases how AI is altering how we approach problem-solving across all 17 SDGs through use cases, with a spotlight on AI-powered innovation in health, education, and climate. We then offer insights on AI development and deployment to drive bold and responsible innovation, enhance impact, close the accessibility gap, and ensure that everyone, everywhere, can benefit from AI.

研究动机与目标

• 在截至2023年，80%的目标偏离、停滞或倒退，只有15%在正确轨道上，因此推动加速SDG进展的紧迫性。
• 展示使用 Google's 内部与协作研究解决复杂SDG挑战的AI潜力。
• 展示 AI 能力（视觉、生成式 AI、自然语言处理、多模态）以及跨越所有17个SDG 的问题解决方法。
• 突出健康、教育和气候领域的AI驱动用例，以展示可行的影响。
• 提供关于开发与部署实践的见解，以推动大胆、负责任的创新并扩大可及性。

提出的方法

• 利用 Google 的内部研究、协作研究、技术工作和社会影响倡议。
• 描述 AI 能力，如计算机视觉、生成式 AI、自然语言处理和多模态 AI。
• 通过实际用例将 AI 能力与跨越所有17个目标的SDG问题解决联系起来。
• 重点展示在健康、教育和气候领域的AI驱动创新以说明影响。
• 提出负责任的 AI 开发与部署指南，以缩小可及性差距。
• 利用内部和协作项目的证据支持可扩展、包容性的AI解决方案。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工智能技术如何加速实现联合国可持续发展目标？
• RQ2 哪些AI能力和应用在不同SDG上能产生最大的影响？
• RQ3 为确保AI对SDG具有负责、可访问、广泛受益，需要哪些部署与治理实践？
• RQ4 健康、教育和气候用例有哪些经验教训，可为可扩展的AI驱动行动指向SDGs？

主要发现

• 80% 的 SDG 目标偏离、停滞或倒退，凸显加速进展的紧迫性。
• 截至2023年，只有15%的SDG目标按计划推进，凸显到2030年需要弥补的关键差距。
• AI 能力如计算机视觉、生成式AI、NLP和多模态AI能够为SDG问题解决提供新的方法。
• 健康、教育和气候领域的用例说明AI如何在SDG中推动行动。
• 本文讨论开发与部署见解，以推动大胆、负责任的创新并缩小可及性差距。
• 这些发现强调确保AI收益广泛、道德且包容。