6、人工智能与机器学习在实现可持续发展目标6、7和14中的应用

人工智能与机器学习在实现可持续发展目标6、7和14中的应用

1. 引言

可持续发展目标（SDGs）包含17个目标，于2015年被联合国所有成员国采纳，旨在通过15年计划保护地球并提升全球生活质量。这些目标涵盖169个具体指标，要在2030年前实现，需要所有利益相关者共同努力规划和实施合适策略。传统上，通过人口调查、个人登记和普查等方式收集数据来跟踪SDGs的进展，但这种方式成本高、耗时长，且只有约一半的SDG指标在全球半数以上国家有一致数据，这严重阻碍了国际社会对SDGs进展的监测。

人工智能或许能助力SDGs的实现，它可用于图像识别、决策、预测等多个方面。机器学习作为人工智能的一个领域，能让机器人从数据中获取知识，无需明确编程。它能将稀缺的地面数据与大量廉价且定期更新的创新传感器数据相结合，评估与SDGs相关的各种结果，有望填补数据缺口。下面将重点探讨人工智能和机器学习在SDG 6、7和14中的应用。

2. SDG 6：清洁饮水和卫生设施

2.1 目标概述

SDG 6旨在确保人人都能获得安全清洁的水和适当的卫生设施。到2030年，该目标有8个具体目标和11个相关指标。随着城市化、人口增长以及农业、工业和能源部门的需求增加，对清洁安全水的需求日益增长。然而，由于地下水管理不善和过度开发，许多人仍然无法获得足够的清洁水和卫生设施。实现这一目标每年可挽救约100万人因水污染、卫生设施不足和卫生习惯不良导致的死亡。

目前，数十亿人仍缺乏清洁水、适当的卫生设施和良好的卫生习惯，全球可用淡水不足总水量的1%。要在2030年实现普遍的清洁水、卫生设施和卫生用水，技术进步和社会意识需要在饮用水方面提高六倍，在卫生设施方面提高四倍，在卫生习惯方