對於聯合國永續發展目標（SDGs），AI能發揮那些作用呢？
我借用去年初在學術期刊《自然-通訊》（Nature Communications），一篇被引用超過百次的論文〈人工智慧在達成永續發展目標的角色〉（The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals）加以說明。
AI對SDGs有哪些積極影響？
該論文將17項SDGs目標歸納為三個維度：社會（目標1、2、3、4、5、6、7、11、16）、經濟（目標8、9、10、12、17）和環境（目標13、14、15）；再根據蒐集的文獻案例，由各領域專家評估，AI對SDGs細項目標是發揮積極（enabler）或消極影響（inhibitor）。
論文指出，AI對SDGs可以促進實現134個細項目標，也可能抑制59個細分目標；產生積極影響的比例是79%，消極影響則是35%。對應到三個維度，積極影響各別占比分別是82%、70%和93%；消極影響則是38%、33%和30%。
結論是，AI對達成SDGs目標，有相當積極的影響。
學者將17項SDGs目標分為社會、經濟、環境三面向，統計出AI對各項目產生積極與消極影響的比例。圖片來源：截自論文〈人工智慧在達成永續發展目標的角色〉
文中舉了許多例子。例如，AI技術可打造智慧城市和低碳城市，實現循環經濟和更高效的資源利用；AI智能電網能將電力需求與綠能（如太陽能或風能）互相搭配，改善能源利用效率。
透過AI技術進行大規模數據分析，能擬定協調一致的行動計劃。例如，AI技術能加深科學家對氣候變遷的理解，有利後續針對氣候變化建模；還可用AI技術提高衛星影像識別率，及時預測荒漠化蔓延趨勢，輔助防治土地劣化和荒漠化，為後續綠色治理提供助力。（延伸閱讀｜地球日，滑手機救雨林！95國人民一年標註9萬衛星影像 教AI抓濫墾）
AI對SDGs有哪些消極影響？
然而文中指出，AI對SDGs目標也有不可忽略的消極影響。
AI難以克服各國資源不均的議題。先進AI技術的研發和產品化，都需投入大量計算資源（或高能源需求或高碳足跡），恐怕只有少數已開發國家足以負擔。
例如，已開發國家加密貨幣應用所產生的全球用電量，與部分發展中國家的全國電力需求一樣多；估計到2030年，資通訊設備所需電量占全球用電需求，將從目前的1%提升到20%。
AI技術高速發展，恐引發另一波不平等。
例如，小規模農產者缺乏先進的AI農業設備，可能加劇與規模生產商間的差距，進而不利目標2「零飢餓」的達成。
大規模農業生產者借AI技術提高產值，可能加劇與小農的差距。圖片來源：Shutterstock
目前AI演算法、圖像識別或深度學習等技術，對性別歧視和少數族群（目標5）也有潛在消極影響。
舉例來說，若不加選擇，就以日常新聞等來訓練演算法，AI會無意間學習到現實社會中對女性的固有偏見。這是因為缺乏多樣性的數據，勞動群體中缺乏女性參與和種族多樣性，也是重要因素。
另有文獻指出，若未來經濟過度依賴數據分析，開發國家與中低收入國家的經濟差距將日益擴大，嚴重影響目標8（永續經濟成長）、9（永續基礎建設）、10（減少不平等）的實現。（延伸閱讀｜八張圖，一次搞懂人工智慧的現在、未來，及對你工作的影響）
AI可用來支配人類行為嗎？
文中還用「大推力」（Big Nudging）概念，從倫理、民主、人權角度，探討「巧用」大數據和AI技術，對人性弱點進行支配或左右其決定的正當性。
「推力」（Nudge）是指，在不強制和不受限制的選擇下，透過設計不同「輕推的力量」，如預設選項（default rules）、選擇框架（framing）、社會規範 （social norm）或預先承諾（pre-commitment）等方式，引導人作出選擇。
倘若為達成某些目的，利用AI蒐集個資，結合大數據所設計的「大推力」，即便現有資訊看似多元，但人們卻被引導到只關注（或只不關注）有特定目的的觀點，多元資訊便無法被人們看見、進而選擇。
由於AI技術專業門檻高，因此更需提升演算法「黑箱」的透明度，比如公開訓練算法的數據來源、建立AI倫理準則和管理規則等。
另外，在數據驅動的AI應用與個人隱私安全保護的結構性衝突中，如何尋求平衡，也是重要課題。
國外機構如牛津大學賽德商學院與Google，已成立AI和SDGs的專門研究；台灣的AI系所課程規劃，除了從資工和資管角度延伸，也可將SDGs納入課程學習——畢竟，再好的技術良藥也可能有副作用。（延伸閱讀｜吳俊彥專欄｜名校為何把「社會貢獻」放官網首頁？向日本學後疫情大學SDGs新定位）
