公共部门可持续人工智能路线图

一个路线图可持续AI在公共部门 公共部门可持续人工智能路线图 执行摘要 公共部门需要人工智能。但人工智能能可持续吗？ 对于公共部门的战略规划者和政策制定者而言，本报告探讨了人工智能在可持续性方面的利弊。它阐述了人工智能的双重性，一方面是其显著的动力和资源消耗，另一方面是其带来变革性环境效益的潜力。 我们探索： •人工智能的挑战与机遇公共部门 •公共部门在可持续AI背景下的独特地位 •人工智能在环境保护中的作用 •行政部门可持续人工智能路线图 •人工智能在可持续性方面的案例研究 向前发展的最佳方式是平衡、审慎地采用公共部门的人工智能。通过遵循可持续的人工智能战略，公共部门领导者可以发挥人工智能的效益，减少排放，并为他人树立强大的榜样。这看起来是怎样的 。 2 两种思想 支撑人工智能所需的能源和硬件资源已经成为一个日益严峻的可持续性挑战。我们最近的调查发现，生成式人工智能已经占到了组织碳足迹的2.6% ，并且在两年内将增长到4.8%。1 鉴于这一成本，任何有环保意识的组 织为什么要将人工智能添加到他们的流程中？ 那是叶子的一面。另一面是使用生成式人工智能。 提升可持续性。这包括对环境的变革性收益，甚至有可能降低总体排放。各国政府应使用人工智能——但应采取可持续的方式。 我们为公共部门提出一个可持续的AI行动路线图——它可以帮助公务员在AI方面实现公共价值最大化，而不会增加我们所面临的可持续性挑战 我们已面临。我们正处于历史转折点 ，公共部门领导至关重要。采用可持续的AI实践不仅减少排放；它为世界树立了强大的榜样。 公共部门面临的特殊挑战 私营部门迅速采用了生成式AI。我们的研究发现的公共部门也有兴趣——64%的公共部门组织已经开始探索或积极进行生成式AI计划。2但是，他们变得更加谨慎，而且有充分理由。他们的责任 为了公共利益，公务员在采取行动前 ，需要仔细评估其对多方面的影响：它现在和将来会影响到谁，如何影响他们，以及它将对我们环境产生什么影响。在我们的近期关于人工智能的对话中 公共部门客户，最后一个问题引发了最多的关注。我们的研究证明了这一点，75%的政府机构表示关注生成式AI的环境影响。 1.开发可持续的生成式人工智能，思爱普研究中心，https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2025/01/Final-Web-Version-Report-Sustainable-Gen-AI-2.pdf 2.政府数据基础：从AI愿景到执行，塔塔咨询研究院，https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2025/05/Capgemini-Research-Institute-report_Data-foundations-for-government_From-AI-ambitionto-execution-2.pdf 一个典型的政府部门起步时的碳足迹远小于许多私营公司，这意味着与IT相关的排放占的比例要大得多。25-30%是 典型。添加通用人工智能可能会将其提升到40%或50%。 或者不。在没有计划的情况下采用人工智能，事实上会提高排放。但采取正确的策略， 人工智能的优势远远超过其弊端。我们将证明，可持续的人工智能不仅是可能的；通过良好管理的可持续人工智能战略，这是可以预见的。 59% 正在采取措施减少影响。 75% 政府组织对生成式AI的环境影响表示担忧。 同意以下说法的受访者百分比 我们关注环境影响（尤其是二氧化碳） 我们使用GenAI解决方案所产生的排放) 75% 数据基础设施和管理流程的环境可持续性 （包括收集和存储）是我们数据战略的关键考虑因素 我们的组织意识到实施和扩展的必要性 以可持续的方式使用生成式人工智能 66% 60% 我们正在积极采取措施以最大程度地减少环境影响 我们使用GenAI解决方案所产生的（尤其是二氧化碳排放） 59% 我们评估供应商（例如，云解决方案供应商）的在选择新的供应商之前，要考察可持续性资质 50% 生成式人工智能的益处超过了其负面影响 它对环境有影响 35% 来源：Capgemini研究院，政府对数据的掌握情况调查，2024年12月-2025年1月，N=350个公共部门组织（每个组织两名受访者：一名来自IT/数据部门，一名来自业务线（LOB）。） 人工智能可以通过节省时间来减少排放 减少能源浪费是减少排放的基础。我们隔热窗户、在红灯时关闭引擎、离开房间时关灯，都是为了节能。生成式人工智能将效率提升了一步，使员工能够从各种日常任务中节省时间和资源（包括电力）。一项研究表明，允许在工作中使用生成式人工智能的政府员工效率提升了15.5%。3那是可以消除或用于更高价值任务的时间和资源。再加上更有针对性的工具、培训和 经验，而且收益可能会高得多。 一种让通用人工智能提高效率的方式是增强每位员工服务公众的能力。当流程偏离常规时，往往会受阻。申请捕鱼许可证——小菜一碟。申请在溪流中安装小型自制发电机以供个人使用许可证……这可能需要一些研究。通用人工智能能大幅减少进行这类研究所需的时间。（如果你所在的地方允许使用通用人工智能，现在试着问它一下，看看你会发现什么。） 案例研究 使用人工智能预测地震 2008年，中国四川发生地震，造成巨大的人员和环境损失。为此，中国成立了声学与电磁学至人工智能（AETA），旨在预测地震发生。2021年，他们与埃森哲合作举办了AETA地震预测人工智能算法竞赛。 28个国家的600支队伍参加了比赛。最终，获胜队伍利用人工智能将AETA的一周预测率从30%提高到75%，当日预测率更是达到了惊人的88%。 对于居住在断层线附近或海啸区的数十亿人来说，这种创新将带来难以估量的好处。 好奇了解更多？询问CoPilot！ 示例提示：哪个团队赢得了AETA-Capgemini地震竞赛？在预测地震方面 ，人工智能与通用人工智能如何比较？ 3.生产力或问题？行政实践中的人工智能测试，电子政务行政数字化，https://www.egovernment.de/produktiv-oder-problematisch-ki-im-praxistest-der-verwaltung-a-f92968e30123b6fdd0be83aca7e53b68/?p=2 在使用中：AI驱动的能源指挥中心 The能源指挥中心是一个很好的例子 ，人工智能产出更多果实，更少杂草 。4由Capgemini和施耐德电气开发 ，该平台融合了传统人工智能、机器学习、物流、算法和物联网技术，用于监控所有消耗能源的建筑资产，包括数据中心和关键环境室（如实验室和电子组装区）。它提供能源使用信息，并对改进领域提出建议。根据我们的结果，仅此工具即可通常减少30 %的能源消耗。 提高效率是碳足迹管理的基础。但排放只是其中一个因素。让我们看看当人工智能应用于广泛的可持统能力挑战时会发生什么。 人工智能支持环境保护 联合国促进17个可持续发展目标，分解 5研究人员在成功进入169个目标。期刊《自然》发现“人工智能可以作为所有联合国可持续发展目标（SDGs）中134个目标（79%）的促进因素。”而对于与环境相关的SDGs，这 一比例上升到一个引人注目的93%。6 其中一部分源于效率，因为人工智能加快了流程并消除了耗时任务，比如合并数据集或提取值。其他活动现在才成为可能（或者至少变得实用），这要归功于人工智能——其中包括基于卫星图像测量和描述生态系统的缓慢变化。 追踪濒危动物。这些进步不只是ical，它们开始理论重塑我们如何理解周围的世界。 4.借助Capgemini能源指挥中心(ECC)实现可持续发展，Capgemini网站，https://www.capgemini.com/solutions/energy-command-center/ 5.17个目标，联合国，https://sdgs.un.org/goals 6.人工智能在实现可持续发展目标中的作用，自然通讯，https://www.nature.com/articles/s41467-019-14108-y 尘埃正落下 案例研究 示例提示：在合作进行飞利浦研究之后，丽莎·施泰纳和思爱普会再次见面吗？这个解决方案使用了人工智能、生成式人工智能或机器学习吗？ 结果是对几十年鲸鱼迁徙模式的清晰图景，这是保护工作的重要知识。 好奇了解更多？向ChatGPT提问！ 在一次探险中，斯泰纳正在向一组志愿者演示这项技术，恰好其中一位是Capgemini的员工。不久之后，斯泰纳、Capgemini和AWS开发出了一款机器学习工具，能够即时并自动识别每一种鲸鱼。 意外和好运 丽莎·施泰纳，一名海洋学家，一生致力于研究亚速尔群岛的抹香鲸。鲸鱼可以通过它们的尾鳍，即“鳍状肢”，被识别，其上的图案就像指纹一样独一无二。然而，照片质量的不同常常使得难以区分一条鳍状肢与另一条，导致识别过程煞费苦心，结果也不够可靠。 人工智能正成为我们信息技术的组成部分，正如我们今年早些时候发布的一份报告所清楚表明的那样： 80%的组织自2023年以来增加了对生成式AI的投资，而20%维持了其投资水平……24%的组织已将生成式AI集成到其部分或大部分地点或职能中 。这比12个月前仅报告的6%有所增加。7 大多数公共部门组织已经正在探索或积极着手于生成式人工智能计划，并且90%计划在未来两到三年内探索、试点或实施智能体人工智能。8美国已经加大了采用力度，这一点可以从国务院发布的使用案例清单中看出。例子范围从分析卫星图像以识别火灾或损坏，到绘制关键问题中利益相关者之间的关系，再到预测政治动荡。9 到目前为止，欧盟采取了更为谨慎的态度。向前看，我们可以期待一种平衡的发展，其中创新空间受到明确指南的约束。新技术带来新的，以及生成式人工智能职责随着采用的增加而增加，确保可持续性、道德标准和社会影响的责任也随之增加。 7.组织中的生成式人工智能2024，普华永道研究学院，https://www.capgemini.com/insights/research-library/generative-ai-in-organizations-2024/8.政府数据基础，普华永道研究学院，https://www.capgemini.com/insights/research-library/data-mastery-in-government/州，https://2021-2025.state.gov/department-of-state-ai-inventory-2024/9.美国国务院2024年人工智能清单，美国国务院 什么是愿景？ 有助于定义一个强有力的愿景，涵盖目标，并使所有利益相关者统一到一个共同的方向。德国内政部（BMI）的生成式人工智能愿景提供了一个强有力的范例： BMI愿景 方法：BMI将人工智能视为推动行政管理现代化和处理当前挑战（如行政管理数字化和网络安全）的关键技术 。人工智能的使用旨在提高效率、减轻员工负担，并提升对公民的服务。与此同时 ，BMI致力于确保人工智能的负责任使用并符合基本权利 。它在管理联邦IT基础设施、推动行政管理现代化和发展安全标准方面发挥着核心作用。 bmi愿景：我们以机会导向和负责任的方式，将人工智能应用于我们的社会。我们的使命指导该部门所有员工的日常工作。它强调了人工智能在我们多样化的行政工作中的优势。 可持续人工智能战略 要实现可持续发展，人工智能必须融入现有的可持续发展努力中。可持续IT是一套减少IT运营环境影响的实践方法，包括优化电力消耗和开发 可持续软件。将这种方法应用于人工智能，可以改变平衡，使组织在享受益处的同时将缺点降到最低。第一步是定义愿景。 可持续性策略 可持续IT 可持续AI策略 制定路线图 检测AI机会 识别 右 评估和 减轻人工智能的 发展正确数据 集合 治理 您