通过人工智能实现可持续发展 —“人工智能与可持续发展（AI-FEW）”

2019年3月19日，由上海社科院互联网研究中心和腾讯研究院主办的“人工智能与可持续发展（AI-FEW）”沙龙在上海召开。其中，AI指的是人工智能，FEW指的是“粮食-能源-水”的资源链耦合关系。

在这两个概念的基础上，就如何将科技创新的重大突破与可持续发展的人类终极发展理念汇聚起来的重大问题，来自国务院发展研究中心、国家发展改革委能源研究所、中国科学技术发展研究院、上海国际问题研究院、上海市科学学研究所、英国帝国理工学院、同济大学、北京师范大学、华东师范大学、南昌工程学院、苏州博田自动化技术有限公司、《探索与争鸣》《国外社会科学前沿》、上海社会科学院、腾讯研究院等单位的专家学者参与了会议研讨。

工智能与可持续发展都是近年来非常热门的话题，这两个话题的交叉研讨有着重要的时代意义。

上海社科院互联网研究中心主任惠志斌研究员指出：近年来，人工智能、大数据等技术的创新发展给经济社会发展带来重大机遇，但也带来诸多的挑战，由此也给社会科技研究带来一系列重大的研究课题。其中，促进人类的可持续发展关系各国终极福祉，也是联合国的千年计划目标，有必要通过产学研研讨，促进产业共识和政策创新，让人工智能推动包括水、能源、食物等资源的可持续生产与消费，既是让人工智能赋能人类的可持续发展，也是推动人工智能自身的可持续发展。

腾讯研究院法律研究中心主任蔡雄山首席研究员表示，腾讯公司首席探索官(CXO)兼高级执行副总裁David Wallerstein曾说，伟大的商业投资应该解决人类的根本问题。粮食、能源和水等可持续发展议题就是根本问题之一。其中，尤其需要关注技术的进步所提供的创造性解决方案。对此，会议分别就可持续发展面临的新挑战与人工智能催生的新机遇两大问题展开研讨。

一、FEW面临新挑战

同济大学可持续发展与管理研究所所长诸大建教授通过《可持续发展对第四次工业革命意味着什么》报告指出：第一，用人工智能处理发展问题需要综合解题能力。用人工智能解决发展问题具有两面性。如美国学者萨森研究表明，数字技术在提升全球城市的高端服务业的同时却带来社会结构中的中产阶级消退。因此，需要赋予人工智能综合解决问题的能力。第二，人工智能服务可持续发展要区分强与弱的视角。弱可持续性的视角，是把经济、社会、环境三者分离开来，认为只要每个东西最大化，加总起来就是可持续发展。强可持续性的视角指出，可持续发展不是简单的加总，必须考虑经济、社会、环境三者整合的最优化。这是可持续发展思考问题的方法论和价值观的前提性问题。第三，人工智能服务于可持续发展要用Nexus（关联性研究）方法。强调关联性的研究方法强调多学科、跨部门的参与而不是传统的单学科、单部门的掘进，强调不同研究路径相互间的理解与沟通而不是各自为政。第四，人工智能研究FEW要有助于解决两个脱钩。一是食物生产要能够与水资源和能源消耗实现脱钩；二是体面生活和身体健康要能够与粮食消耗脱钩。

华南师范大学“三农”与城镇化研究所所长胡靖教授通过《AI与粮食安全大数据分析与实验系统（FEDS）》报告指出：第一，在人工智能与粮食安全大数据研究中，人工智能应用包括通用的信息技术、生产力理论体系、数据统计与采集技术三个部分。在较为宏大的经济、社会、资源等“复杂巨系统”领域，人工智能的应用仍然相当滞后。第二，在人工智能应用的制约因素上，存在两大桎梏。首先，在思想、理论和体系上，粮食安全的理论体系主要是来自于平衡性与系统性两个元素。平衡性也可以理解为“可持续性”，系统性是以平衡性为目标的一种实施路径和方法。然而，无论资本主义的宏观目标还是微观目标，都追求一种指标的最大化，而非平衡和可持续。其次，粮食安全的数据源与数据采集存在困难。如相关的统计体系缺乏“生产力”理论支撑，难以全面反映粮食安全状态、趋势。第三，在FEDS系统下，一个区域的开放的复杂巨系统被建立起来。通过由区域、时间、指标构成的三维数据空间，可以完成粮食安全大数据的存储、查询、描述、聚类、分析、预警、实验模拟、报告输出、情报信息挖掘，实现粮食安全的“平衡性”、“可持续性”。

北京师范大学环境学院副院长、教授张力小通过《城市食物、能源、水关联关系，概念框架与现实挑战》报告指出：第一，在系统认知与系统思维层面，目前为止所有的科研都是瞎子摸象，都是特定假设、特定前提下对特定要素分析，在局部认知过程中也付出了沉重的代价。事实上，技术的发展亦没有使食物、能源、水这三个不可或缺、不可替代、相互关联的问题得到根本的改善。第二，在城市可持续发展的概念框架上，食物、能源、水之间存在非常复杂的关联关系。这些关联关系既有直接的也有间接的。Bonn会议即强调，通过提高效率，减少权衡，促进协同来最终实现绿色经济。节约食物、能源、水需要城市建设的基础设施、良好的制度体系、信息体系三个基础设施。第三，在城市可持续发展的真实挑战中，还涉及公平问题与路径依赖问题。大数据、人工智能均具有两面性，其既改变了人们的消费行为，也提高了决策管理的信息获取能力与效率。人工智能未来必将改变生产方式、生活方式和社会方式，带来全新的变革。变革的理想情况是给瞎子摸象戴一个立体的眼镜，可以给予全方位的认知，全方面的发展。

英国帝国理工学院葛量宏研究所研究员杨玉峰教授通过《如何利用AI重构我国粮食安全、能源安全、水安全系统》报告指出：水、能源、粮食，这三大系统是非传统安全的核心，对我国也非常重要。在能源问题上，每次工业革命都是与能源产业革命相关，目前全球能源转型正在发生。在粮食问题上，农业正在向数字化技术、城镇化农业转型。在水安全问题上，更是尤为关键。帝国理工学院“蓝绿梦”项目，即针对水环境、水处理、废水利用、城镇绿化、城镇农业、城镇建筑节能等问题，对城镇提供正向的、积极、能够良性改善的解决方案，如综合的资源循环系统、以水为主导的小生态系统等。通过研究发现，传统的部门分割会造成非常多问题。我国缺乏跨界的、在总规划前面的“预规划”的状况是需要改变的，否则将造成很大的浪费。而未来能够统一规划、设计的一个很重要的原因就是今天我们有了人工智能、大数据。政府一定希望能够统筹各个部门的信息，而不是只看见分割而零散的信息，这些相关的信息如果不能统筹，往往会造成很大浪费。对此，管理业态与决策系统需要改变。另外，需要尤其强调水循环、资源循环对城市的可持续发展的重要性。

华东师范大学地理科学院教授叶超通过《人工智能与可持续城市的思考》报告指出：由于人工智能，人与自然界以及社会关系都被重塑。把可持续发展和人工智能联系在一起，对人文地理学乃至其他相关学科来讲，具有必然性。首先，人工智能与可持续发展应该建立连接。可持续科学在国外已成为热门领域，相关理论和方法可解释目前人工智能和可持续发展遇到的问题。目前，我国人工智能与可持续发展结合研究少，但可持续城市的研究中越来越强调智能化。如通过人工智能的引入，亚太地区国家的制造业结构面对的风险可以用经济地理进行刻画。与国内相比，国外相关研究更强调如何解决社会问题，比如引发的性别不平等、种族或者其他方面不平等问题，以及数字鸿沟问题。其次，可持续城市已经成为国际研究热点。从可持续城市的研究进展来看，可持续城市和城市研究存在智慧城市、智能化的倾向。最后，就是将人工智能与可持续发展进行耦合。一方面，需要给传统的社会-生态复合系统添加人工智能要素。另一方面，人工智能与可持续发展的耦合体现为时间、空间与社会上多尺度的耦合，各学科、领域或部门上学科的耦合，以及行为、制度、伦理上实践的耦合。

国家发改委能源经济与发展战略研究中心副主任肖新建通过《能源革命与人工智能》报告指出：当前，能源技术的加速变革影响了地缘政治竞争格局，电气化成为全球能源发展显著特征，同时能源集中式发展与分布式开发利用并重，能源供需加快融合。能源问题主要表现为能源安全问题、能源开发利用导致的环境污染和生态损害问题、全球气候变化问题三个方面。与主要发达国家不同，国家同时面临这三个问题的挑战。为应对这一问题，《能源生产和消费革命战略（2016-2030）》提出“四个革命一个合作”，即推动能源消费革命、能源供给革命、能源技术革命、能源体制革命，加强全方位国际合作。其中，能源消费革命是引领，能源供给革命是关键，能源技术革命是重要的支撑，能源消费革命是战略平台。具体而言，在能源消费革命上，应提升电气化比重，实现能源消费的智能化革命以及效率革命。在能源供给革命上，需要持续推动非化石能源的比例，推动非化石能源的现代化发展，提升能源基础设施的智能化水平。在推动能源技术革命上，有能源安全技术支撑，清洁能源技术支撑，低碳能源技术支撑，智慧能源技术支撑，关键材料装备支撑五个支撑。

国务院发展研究中心农村经济研究部宁夏副研究员通过《如何在社会治理中给人工智能定位》报告指出：人工智能已经开始介入社会治理领域。人工智能的决策将对人产生巨大影响。如埃航波音737的坠机事件，实际上就是人工智能的决策失误导致机毁人亡。由于社会治理的对象是人，涉及人权保护与社会问题、社会危机防范的问题，政府决策需要经过慎重的过程和严格的程序。同时，人工智能与传统机器的自主行为不同，是在价值基础上进行判断，代表了一种机器的主观性。与传统的社会治理相比，人工智能进行社会治理也有三大区别。第一，在对社会需求的感知上，涉及调查对象的选择，有安全监控的隐私问题、实物管理的感知问题等。第二，在对社会问题的认定上，涉及“算法专制”问题，如以技术或者时间效率的价值取向来进行车辆通行优先级的人工智能可能不会考虑救护车优先通行。第三，在社会治理的决策上，涉及到人工智能的指标选取问题，从现实许多重要指标并没有在人工智能决策的考虑范围之内，人工智能进行的判断和决策缺少像人一样的审慎态度。因为这三方面的区别，我们对人工智能参与社会治理需要保持高度的慎重。

二、人工智能催生新机遇

上海国际问题研究院公共政策所所长于宏源研究员的《全球可持续发展指数排名变化和中国生态文明外交》认为：可持续发展水平并不随着电信科技发达程度而增加。国家的发展指数亦不与一个国家民主化或者非民主化、政治化相关。具体而言，从东南亚和南亚来看，南亚GDP发展速度超过了东南亚，但如果看整个SD排名，包括中国在内的东南亚国家普遍都有非常大的上升。从俄罗斯与越南的情况来看，有着较为理想的经济发展速度和有效经济转型。而印度虽然是GDP是全球最快的国家，但SDG的排名和数值出现了下降。这是由于人均的资源对国家非常重要的。此外，气候变化和环境灾害对国家的整体可持续发展排名也有重要影响。从国家的分权/集权程度来看，政府的效能越高，集中度越高，反而在可持续发展的绩效是非常高的，如越南与中国。以SDN数据判断，中国是上升幅度最快的国家。由此可见，政府能力全面性越强、政治性越强的国家可持续发展绩效能力越强。同时，关注能源、粮食、水的时候，也要关注到资源出口国的关系，以及人口和资源的比例。归根结底，最重要的是建立起一个最基本的政府治理能力。

中国科学技术发展研究院李修全研究员的《人工智能促进社会可持续发展的思考》报告认为：人工智能将引发包括教育、医疗、交通、司法、制造、金融在内的经济社会各领域深刻变革，具体表现有六个方面。第一，增进社会公平普惠。公平性原则是可持续发展的重要原则。人工智能虽有两极化的潜在风险，但同时对于现有公共服务资源的均等化亦具重要的促进作用。如智能教育、智能医疗、语音识别、脑机接口等技术发展均有助于减小社会差异、提高人类平等、增进社会公平可持续发展的人工智能技术。第二，应对生态环境灾害。通过遥感图像实现准确识别，在山体滑坡等自然灾害监测与预防方面也将发挥巨大作用。第三，增强社会安全。人工智能可提高网络安全、保护社会生活安全、提升隐私保护。第四，改善劳动条件。联合国人类可持续发展目标还有一个指标是体面的工作。一部分不体面、简单、重复、危害性工作将由人工智能完成，同时大部分岗位将通过人机协同方式实现更高效、便捷工作。第五，促进交通高效。改善城市交通拥堵、城市停车困难问题。第六，促进能源节约。如通过设备健康智能诊断、能源供应结构优化、消费模式和需求预测。

上海市科学学研究所孟海华副研究员的《国际人工智能新趋势及可持续发展思考》报告认为：国际人工智能有七大趋势，一是芯片技术的云端市场格局已定，终端市场机会尚存；二是算法层面的神经网络互操作性的突破；三是人工智能的全面发展将引发对算力的巨大需求；四是人工合成数据将在人工智能技术领域大显身手；五是交通、医疗、教育、制造等相关领域协同、突破发展；六是人工智能技术的发展可能引发人才问题的再认识；七是需要提前关注个性化人工智能技术可能带来的社会风险。在政策进展中，德国主推“AI德国造”，使之成为全球公认的产品标识，并在道德、法律、文化和制度上将人工智能嵌入整个社会。美国重点关注人工智能的研发、数据资源、道德标准、劳动力、国际合作方面的内容。日本则通过增加相关预算，计划与中美争夺人工智能人才，积极推进在社会治理方面的应用。具体而言，未来经济、社会的组织方式将发生根本性变革，智能社会处于十字路口，公民隐私受到严重威胁，技术亦可能带来片面的社会效应。对此，应运用人工智能加大风险管控的力度，并对人工智能法律、政策、伦理进行系统研究。

苏州博田自动化技术有限公司副总经理、苏州大学机电工程学院耿长兴副教授的《农业机器人产业化实践》报告认为：中国农业机械化的成就是显著的，在世界上处于比较高的水平。目前市场上传统的机械已经是饱和阶段了，高端的、个性化的，或者是特定场景的需求在增多。同时，中国的城镇化并没有减速的迹象，农村出现了空心化、老龄化、边缘化的现象。而农业又是我们国家粮食安全的首要问题，粮食问题是食物、能源、水问题的综合展现。农业机器人有助于解决这一问题。所谓农业机器人，早期即“自动化+农机”，现在是“AI+农机”。具体是通过机器视觉、环境感知、智能算法、机械末端执行器来实现。事实上，农业也可分三大阶段，首先是人背机器，后来是机器背人，最后就是机器人。所谓智慧农业即包括农业的传感技术，农业大数据和云服务，精准作业技术装备，农业机器人，以及农业物联网技术与装备。农业机器人未来会成为农业标准化的入口或者载体。如在除草、喷药等方面都可实现“AI+农机”应用。值得注意的是，数据引用也容易形成集中效应，甚至形成新的垄断寡头。

南昌工程学院付恭华副教授的《人工智能与可持续食物安全》报告认为：第一，在我国食物安全现状及问题上，目前我国食物安全状况处于历史最好阶段，在世界各国中处于比较高的水平，但仍存在供需矛盾仍然突出，生态赤字难以扭转，食物安全隐患重重，食物浪费触目惊心等问题。第二，在人工智能在农业领域的应用上，有精准农业与智慧农业两个层面。目前，发展智慧农业存在一定困难，如智慧农业成本高，普通农业经营者难以承担；农业产业化、现代化，农民职业化及农村信息化等基础还比较薄弱；农产品质量标准体系建设还不完善，国内农产品的“柠檬市场效应”还比较突出；一些关键技术还不成熟。但有信心认为，未来智慧农业可以帮助我们实现食物品质提高，农业经营效率提高，农业结构优化，推动农业低碳发展，并最终帮助人类实现可持续食物安全目标。第三，在可能存在的风险上，有技术风险与伦理风险两类。技术不能保证百分之百安全可靠，过度的智能化和标准化将导致农业多样性及传统技艺的丧失。同时，可能出现部分劳动力被替代，农业社会属性降低，农民主体性降低的问题。

上海社会科学院生态研究所张文博助理研究员的《人工智能技术推动环境治理能力提升的机制及其风险》报告认为：第一，人工智能在环境治理领域的研究现状主要分为技术本身的应用研究与社会治理层面的应用研究两大类。前者如环境监测、预测应用领域研究，后者主要探讨对社会组织的影响，还有舆论和传媒的影响，还有决策体系的影响。第二，在人工智能推动环境治理能力提升的机制上，有信息获取层面、辅助决策层面、监督管理层面、理念层面四个层面的内容。表现为感知、交互、预测、分析、人工智能+五个领域的应用。第三，在人工智能在环境治理应用中的潜在风险上，人工智能自身的技术缺陷及人工智能对政府决策、信息传播、社会组织结构的深刻影响两方面的原因。具体而言，可能出现技术缺陷可能导致环境治理决策偏误，环境管理决策中可能会产生技术依赖，对环境信息公开提出新的挑战，以及增加环境舆论的不可控风险。第四，在应对策略上，应增强环境信息平台的交互功能，提高环境治理相关主体的参与度，规范人工智能的开发和应用标准，明确人工智能应用中的权责划分。

三、结语

诚如《国外社会科学前沿》的常务副主编轩传树研究员所指：人文社会科学应关注什么影响了技术，技术又影响了社会什么的问题。腾讯研究院秘书长张钦坤表示，围绕互联网和人类经济社会融合中不断出现的各种各样的问题，会全球探索未来可能出现的新业态，这种探索和实践很有价值。

事实上，目前在关于人工智能与可持续发展的相关问题上，还存在许多误解及亟需深入研究支持。

如腾讯研究院法律研究中心主任蔡雄山首席研究员所指：2016年底奥巴马政府发布的三份白皮书，长期以来被误解为美国的国家战略。实际上，美国的国家战略和中国的国家战略概念与执行力都是不一样的。上海社科院互联网研究中心主任惠志斌研究员亦认为：美国过去的互联网创新是政府、企业、学界共同推动的结果，当前，中国波澜壮阔的数字化转型将带来更多纷繁复杂的社会问题，也亟待学界有更多担当，与政府和产业界共同探索和解决。

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韩旭至 | 华东政法大学法律学院助理研究员、法学博士后

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