转自：生态学笔记
联合国（UN）可持续发展目标（SDGs）于 2015年制定实施，旨在借助全球之力在 2030年前实现可持续发展。然而，随着最后期限的临近，许多国家未能提供实现可持续发展目标所需的跟踪数据。例如，在92个可持续发展目标的环境指标中，约有一半仍缺乏数据，只有 15%的具体目标有望在2030年前实现，而所有可持续发展目标的具体目标都缺乏足够的数据。其他问题包括数据质量不佳、数据共享性封闭、数据收集不即使以及缺乏分类数据，这使得地方干预措施难以有的放矢。
为应对这些挑战，人们开始关注替代数据源的使用，如遥感数据、电子产品数据和公民科学。使用公民科学数据的成功范例在可持续发展目标中已经起到了实质性进展，联合国和国际统计局对公民科学的兴趣与日俱增。然而，要将公民科学数据纳入可持续发展目标的监测和报告，我们仍然面临着诸多问题，包括与数据质量、缺乏数据代表性、缺乏对公民科学的认识、处理这些数据的能力以及缺乏国家法律框架。
与此同时，人工智能的最新进展以及新的生成式人工智能工具的出现，使人们越发想要了解人工智能如何造福于可持续发展以及克服国际统计局和国际组织所面临的许多数据挑战。人工智能具有增进人类福祉、提高经济生产力、促进创新和协助解决饥荒、气候变化、卫生和教育等重大全球性问题的潜力，所有这些问题都与可持续发展目标相关。然而，人工智能的使用也伴随着许多挑战和风险，包括经济和环境成本以及技术获取的不平等，而且用于训练模型的数据也存在偏差，这可能导致产生不可靠的训练结果，甚至产生蓄意的错误信息。公民科学可以帮助克服其中一些挑战，它提供的数据可以认识到当地环境的独特性，提高公众对技术的参与度，同时填补可持续发展目标框架中的巨大数据缺口。
在本观点新文章中，作者探讨了人工智能和公民科学在可持续发展目标背景下已经发挥和能够发挥的作用，以及如何通过两者的结合来解决与采用这些技术相关的障碍和风险。首先，作者考虑了人工智能技术现在和将来融入公民科学计划的方式，特别是考虑到生成式人工智能的最新发展。然后，讨论了人工智能的负面应用，强调了将公民科学方法纳入人工智能系统的必要性，以应对将人工智能技术用于可持续发展目标的相关挑战。最后，作者提出了利用同时人工智能和公民科学促进可持续发展的路线图。感兴趣的读者可点击文末“阅读原文”跳转至pdf全文阅读。
图1 人工智能在公民科学项目中的当前和未来应用，将人工智能与公民科学相结合以应对人工智能挑战的益处，以及对可持续发展目标和更广泛的可持续发展的应用前景。
图2 公民科学与人工智能融合路线图。
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