为全球目标而生的人工智能

2030年议程——我们为和平与繁荣的地球制定的全球蓝图——正陷入深重困境。人工智能可以帮助扭转这种局面。它可以强力推动气候行动和实现2030年前17个可持续发展目标。但这一切都取决于人工智能技术得到负责任的运用和向所有人开放。安东尼奥·古特雷斯联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯 参考文献69附录65致谢 72资源 1：负责任地实施生成式人工智能的实施指南资源3：每个业务职能的作用58资源 4：更广泛的生态系统倡导建议60资源2：利用通用人工智能支持您的可持续发展目标56 34可持续价值链30创新32运营效率 284 联合国全球契约 | 埃森哲沟通与报告使用生成式人工智能推动可持续发展目标25缓解生成式人工智能的可持续发展风险37 6 联合国全球契约 | Accenture桑达·奥加姆博前言：联合国全球契约世界在2030年可持续发展议程和实现可持续发展目标（SDGs或全球目标）上摇摆不定。地缘政治紧张局势加剧、不平等和气候变化的影响阻碍了进展，并增加了可持续性环境的复杂性。联合国全球契约总干事兼首席执行官本报告承认并赞赏现有联合国层面的努力，旨在就人工智能对人类和全球数字公约的治理进行深入分析和建议。这份报告源自一个多方利益相关者协商过程，突出了当前正在采取的切实行动的实例，帮助私营部门领导者考虑如何在他们的战略和运营中利用生成式人工智能来支持可持续发展目标的进展。事实上，联合国秘书长高级别多利益相关方人工智能咨询小组的临时报告指出，人工智能应用有可能成为实现可持续发展目标的关键变革者，但也指出人工智能对网络安全、隐私和文化多样性构成风险。全球目标的人工智能为私营部门使用生成式人工智能（Gen AI）作为推动可持续发展目标（SDG）行动的加速器概述了机会。私营部门获得资本、丰富的数据和跨地域快速行动的能力创造了独特的影响机会。然而，私营部门必须特别注意生成式人工智能使用激增的独特风险。近25年来，联合国全球契约一直呼吁企业使其运营和战略与其涵盖人权、劳工、环境和反腐败的十条原则相一致。随着我们走向2030年，如果我们想要为人类和地球在可持续发展目标中概述的繁荣未来奠定基础，风险就会很高。是时候让私营部门采取大胆、雄心勃勃的行动，以更快地推动我们向前发展了。基于国际标准，联合国全球契约的十项原则是确保核心商业模式以原则为基础的指导框架，并且它们也可以应用于引导企业朝着负责任的AI模型发展，随着私营部门实现这一技术飞跃。为此，多项全球倡议正在推进，旨在为负责任地投资、发展和部署人工智能模型（包括生成式人工智能）提供必要的框架。这些倡议共同呼吁人工智能价值链上的各方遵守长期以来国际公认的责任行为原则和标准。在编译本报告的过程中，我们感谢联合国全球契约组织许多同事以及Accenture合作方的见解和贡献。我们也要向对本报告发展至关重要商界领袖和其他利益相关者表达我们的感谢。 环境人权反腐败LABOUR联合国全球契约的十项原则源于：人权宣言、国际劳工组织关于工作中基本原则和权利宣言、里约环境与发展宣言以及联合国反腐败公约联合国全球契约十项原则1.企业应当支持并尊重国际公认的人权保护；2.确保他们不参与侵犯人权的行为。7.企业应当采取预防性的方法应对环境挑战；8.承担倡议以促进更大的环境责任感；和9.鼓励发展和环境友好技术的扩散。10.企业应当反对一切形式的腐败，包括敲诈勒索和贿赂。3.企业应当维护结社自由和有效承认集体谈判权；4.消除一切形式的强迫劳动；5.有效废除童工；和6.消除就业和职业方面的歧视。 史蒂芬妮·贾米森路易斯·詹姆斯前言：埃森哲阿南布·查克拉波蒂8 联合国全球契约 | 埃森哲全球联合主管，埃森哲开发合作关系生成式人工智能不只是提高生产力。它有潜力彻底改变我们对待可持续发展的方式，并为推动进步提供新的机遇。在这个早期阶段，商业领袖有一个独特的机遇来规划生成式人工智能对人类和地球的影响。以可持续发展目标为我们的北极星，我们可以考虑私营部门如何利用生成式人工智能来支持我们全球可持续发展努力。全球资源行业实践主席兼全球可持续发展服务主管，埃森哲科技解锁变革的承诺持续激励私营部门进行突破性创新，而革命性的生成式人工智能（Gen AI）技术带给我们的重大进步也并无二致。生成式人工智能正在迅速改变私营部门的日常运营和生产效率。埃森哲的研究显示，97%的高管认为生成式人工智能将在未来三到五年内改变他们的行业。尽管增长令人兴奋，我们仍处于这项技术发展的早期阶段；我们必须继续学习并改进我们的方法来降低风险，从一开始就要注重有目的的设计，在识别和完善用例时着手。这份报告分享了在通用人工智能领域促进可持续发展中的关键用例——赋能团队提升运营效率、可持续供应链、创新以及清晰的沟通与报告。然而，私营部门领导者必须权衡通用人工智能带来的独特风险。本报告概述了我们内部及与客户共同开发和应用通用人工智能的丰富经验所发现的结果和最佳实践。通过遵循这份指南，我们可以实现通用人工智能加速实现可持续发展目标的承诺。我们感谢联合国全球契约组织长期以来与我们的合作，并感谢其团队在这一激动人心且至关重要的工作中所展现出的深刻合作精神。我们期待继续携手合作，共同应对与可持续发展目标(SDGs)背后的全球性问题。首席人工智能官，埃森哲 引言12 联合国全球契约 | 埃森哲我们相信这项技术的潜力，并认为如果它得到适当的规范和原则的落实，通用人工智能可以直接影响可持续发展，涵盖多个领域，包括提高清洁水和卫生的可及性，减少饥饿和贫困，实现负担得起清洁能源，建设可持续的城市和社区，以及应对整体的气候行动。Greg Ulrich，首席人工智能与数据官，万事达1. 可持续发展目标是一组17个全球目标，旨在消除贫困、保护地球并确保人人享有和平与繁荣。 与此同时，从计算到医疗等各个领域的技术进步正在改变我们的社会和经济。人工智能的兴起产生了特别广泛的影响，机器学习推动着各个行业和企业规模的 分析、决策和资源优化。事实上，近75%的大型企业。他们已经将人工智能整合到他们的商业战略中[2]全球挑战，包括持续和重燃的地缘政治冲突、气候危机、高通胀以及新冠肺炎大流行的持续影响，已经汇聚起来极大地阻碍了可持续发展进程。我们目前正朝着仅满足可持续发展目标（SDG）17%的目标前进。1到2030年实现目标。[1]所有 17 个可持续发展目标，例如性别平等和气候行动，都很复杂，需要多个利益相关方的合作。随着全球领导者同时处理多个问题，可持续发展的进展变得更加具有挑战性，扩大了行动与目标之间的差距。生成式人工智能（Gen AI）尤其因其解锁新商业模式和技术的潜力，吸引了私营部门的高度关注。绝大多数（97%）高管认为，Gen AI将在未来三到五年内改变他们的行业，并在他们的战略中发挥重要作用。[3]在这些高管中，31%已经对相关计划做出了重大投资，而99%计划加大他们的投资。[3]因此，预计到2025年，全球对人工智能的投资将达到2000亿美元[4]而通用人工智能的市场规模到2032年可能达到1.3万亿美元。[5] 想象通过在农业价值链中采取有针对性的行动应用通用人工智能来应对多个可持续发展目标。在开始时，通用人工智能可以帮助农民更好地预测天气和作物产量，开发并优化生物害虫控制方法，预测土壤侵蚀并提出缓解措施，并有助于可持续作物育种。接下来，通用人工智能可以帮助农业供应链，从优化供应链物流到预测需求以更好地管理食物变质，帮助弥合每天有10亿餐可食用食物被浪费与7.83亿人受饥饿影响的差距。[6]生成式人工智能也能帮助农业工人每年，通过识别人权侵犯的高风险领域，提供定制化的教育和培训项目，并充当可持续发展知识的传播者，供应链得以提升。最后，生成式人工智能可以帮助消费者更好地管理食物浪费，帮助减少全球垃圾填埋，并促进循环经济实践。这些应用中的每一个都代表着创造商业价值的机会，同时作为加速实现可持续发展目标(SDGs)影响力的加速器。其原因何在？通用人工智能能够促进前所未有地获取高度特定、定制化的信息，通过跨学科思维加速创新，提高生产力以帮助企业克服使可持续发展进程如此具有挑战性的趋同逆风和复杂问题。然而，我们仍处于生成式人工智能革命的初期阶段，正在解决技术中的问题，并加深我们对它带来的相关环境和社会风险的理解。如果不能管理好生成式人工智能使用的这些权衡，这项技术可能会造成弊大于利。世界正处在关键的节点上。如果负责任地实施，生成式人工智能有潜力加速私营部门在可持续发展方面的进展，并帮助缩小与2030年的差距。通过这份报告，联合国全球契约为私营部门领导人提供了工具，以负责任地开发和使用生成式人工智能来推进可持续发展。 全球目标13的生成式人工智能数据的价值在我们开始谈论生成式AI之前就已经变得相关了。早期，通过机器学习，我们看到了数据如何能够改进我们的服务和交付时间。现在，利用所有这些标准化和编码的数据，借助AI，带来了显著提升的价值。我们拥有一个强大的数据存储网络和悠久的历史可以利用。”贝亚特丽斯·图米翁，Cemex全球社会影响总监 ， 什么是生成式AI？图1：生成式人工智能技术栈GEN AI应用基础性模型基础设施通用“基础模型”（在大型和广泛数据集上训练的）是Gen AI生态系统的核心。这些模型可以与专有数据进行微调和补充，以创建特定用途的Gen AI应用。应用和基础模型通常依赖云服务提供商来获取训练和推理所需的计算基础设施。2反过来，这些云服务提供商依赖于硬件供应商来提供实际运行计算的计算设备，尤其是图形处理单元（GPU）。人工智能是一种基于机器的系统，可以复制人类思维，将各种输入转换为输出[7]从预测或推荐到内容。通用人工智能（Gen AI）是一种人工智能类型，它可以生成新的[8]它这样做超越其已接触到的内容。通过识别和复制现有文本、图像或其他数据的模式来创建逼真的新数据。常见的消费级生成式AI产品包括GPT-4/4o、Gemini、Claude和Midjourney。尽管目前全世界的关注点大多集中在大语言模型（LLMs），这些模型使用大型文本数据库来模仿各种人类语言，但已经创建了可以生成从蛋白质结构到meme等各种内容的模型。 生成式人工智能应用基础模型基础设施提供使用额外数据和微调来定制基础模型的应用，以解决特定的业务问题通过云服务提供商或现场，提供基础设施来托管、计算和存储 Gen AI 工作负载，使用专门构建的硬件（例如，GPU）提供经过多样化数据集（通常是开放网络）训练的模型，可用于开发定制化生成式人工智能应用程序 2. 训练是模型的建立，而推理是使用一个完成的模型。 全球目标15的生成式人工智能 维克拉姆·纳加德拉，SAP企业可持续发展总监16 联合国全球契约 | 思爱普难以管理或改进那些无法衡量的东西。当你将通用人工智能叠加在现有数据之上时，你就能解锁洞见，发现令人难以置信的强大机会。Gen AI最大的潜力在于只需一个提示就能拥有集体智能，并将其嵌入业务流程中，以帮助公司做出更好的决策。对于一生都在致力于解决收入不平等问题的人来说，看到一个快速培训人们帮助他们创造财富的机会，真是令人无比兴奋。”埃米利奥·坦图塔，高级副总裁兼首席可持续发展官，伊科实验室Shamina Singh，Mastercard包容性增长中心创始人兼总裁，Mastercard可持续发展执行副总裁 全球目标17的生成式AI通用人工智能模型正变得越来越强大和有知识，能够解决我们以前无法想象的任务。这项技术发展的速度令人惊叹，也令人兴奋不已。”Gen AI能带来的最大益处是情境化、本地化的策略。这有助于提供情境化且具体的行动和推荐，帮助解锁史无前例的可持续发展目标行动。海尔德·科苏罗斯，EMEA Crayon 数据和人工智能卓越中心的主任Gagandeep K. Bhullar，创始人兼首席执行官，SuperHumanRace 18 联合国全球契约 | Accenture生成式人工智能创造商业价值的潜力源于其三大基础能力：作为数据挖掘者、洞察导航者或知识放大器。当与其他商业能力结合