lim如何权衡人工智能与气候变化？两大组织联手交出了一份答卷( 三 )

Climate TRACE已将其方法扩展到广泛的排放源，包括监测以下相关排放数据：
? 石油和天然气的生产以及精炼。Climate TRAC表明，这些总产量可能是《联合国气候变化框架公约》最近估值的两倍左右。
? 航运和航空。Climate TRACE表明，这两个行业在2015年至2020年期间共排放了近110亿吨的二氧化碳。
? 森林火灾，自2015年以来，俄罗斯和美国的森林火灾增加了一倍多。
? 与水稻相关的排放量，在一些地区明显高于此前的预期。

具体行动规划

随着人工智能在整个社会的迅速发展，政府必须积极主动地塑造这些发展，同时考虑到气候行动。
在单个国家内，就这些倡议采取有意义的行动需要多个政府部门或分支机构之间的合作。例如，专注于人工智能或数字化的机构、专注于气候变化或气候相关行业的机构、标准机构、监管机构和地方政府，此外，民间社会、学术界和私营部门的参与。而多边或国际合作，例如，通过在现有国际组织内发展跨职能联盟或能力建设，促进知识共享，并加强整体努力。

文章插图

最后，这份报告在数据和数字基础设施、研究和创新资金、部署和系统集成、减少AI对气候的负面影响、负责任AI的实施和评估、评估AI对气候的总体影响、能力建设和国际合作等方面提出了详细的举措，如下表所示：
支持AI在减缓和适应气候变化方面的应用
数据和数字基础设施
? 在气候关键部门建立数据工作组
? 在气候关键型行业适当促进数据创建和开放数据标准
? 快速创建数据门户以增加数据访问和共享
? 与 GPAI 成员国（和其他国家）合作，资助开发与气候相关的开源数据、模型和软件的国际目录
? 监督能源、交通和其他物理基础设施的数据收集系统和数字孪生的开发
? 支持学术研究人员、民间社会和中小企业负担得起的云计算资源
研究和创新资金
? 确保人工智能气候项目的研究和创新资金决策是影响驱动的，而不是技术驱动的
? 让人工智能适应更广泛的“重大气候挑战”
? 针对气候挑战开发有针对性的AI-for-climate，在这些领域人工智能可以提供特别高的影响结果
? 在AI-for-climate解决方案的创新资金中鼓励开放知识产权、开放数据和开放模型开发
? 为AI-for-climate解决方案开发创新资金，以促进AI-for-climate社区的更大多样性和公平性
? 为AI-for-climate研究的研究计算和模拟资产的开发提供资金
? 以与创新者和市场参与者的激励一致的方式部署AI-for-climate创新支持
? 主要将 AI 研究和创新资金而非气候资金用于开发节能 AI
部署和系统集成
? 将数字化和人工智能专家纳入政府气候政策团队和顾问小组
? 在与气候相关的行业内启动数字创新途径计划
? 与受监管行业建立并共同资助公私投资集团，共同投资提供数字服务的初创公司
? 发展跨部门创新中心，孵化AI-for-climate项目并促进合作
? 开发和维护非商业公共利益应用程序
减少AI对气候的负面影响
减少AI对气候的负面影响
? 避免政府直接资助与气候目标背道而驰的申请
? 在促进人工智能技术发展的同时，将气候变化作为核心考虑因素
? 确保云计算适当地包含在报告和碳定价政策中
? 仅从已签署涵盖范围 1、2 和 3 的净零目标的公司采购 AI 和计算服务
建立实施、评估和治理能力