Prístup ku klimatickým opatreniam a trvalo udržateľnému rozvoju založený na umelej inteligencii (AI).

Dokument sa zaoberá využitím umelej inteligencie (AI) na skúmanie vzájomných prepojení medzi cieľmi trvalo udržateľného rozvoja (SDGs) a národnými príspevkami (NDCs) k znižovaniu emisií skleníkových plynov. Das Ziel ist poskytnúť podklady pre lepšiu politickú koordináciu a maximalizáciu synergií medzi týmito dvoma dôležitými medzinárodnými iniciatívami.

Hlavné myšlienky a zistenia:

• SDGs a Parížska dohoda: Dokument zdôrazňuje, že SDGs a Parížska dohoda majú spoločné ciele a princípy. Obe iniciatívy sa snažia o globálne prospešné riešenia, inkluzívnu spoločnosť, multilaterálne partnerstvá a prístup zdola nahor.
• Rozdielne prístupy: Implementácia SDGs a NDCs je však často oddelená, pričom zodpovednosť za ne majú rôzne ministerstvá. To vedie k nedostatočnej koordinácii.
• AI ako nástroj: Dokument navrhuje využitie AI na analýzu rozsiahlych dát a identifikáciu vzájomných vzťahov medzi SDGs a NDCs. AI môže odhaliť vzorce, ktoré tradičné metódy prehliadajú.
• Metódy: Štúdia využíva metódy strojového učenia a spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Strojové učenie sa používa na výber najdôležitejších SDG indikátorov, ktoré súvisia s NDC cieľmi. NLP sa používa na analýzu textov v Správach o dobrovoľných národných prehľadoch (VNR) a skúmanie ich vzťahu k NDC cieľom.
• Kľúčové indikátory:
  • Modely strojového učenia: Rôzne modely strojového učenia (Logistická Regresia (LR), Extra Trees (ET) a Random Forest (RF)) vybrali rôzne top indikátory.
    • LR vybral mieru nezamestnanosti.
    • ET vybral export plastového odpadu.
    • RF vybral index vnímania korupcie.
  • Spoločný indikátor: Všetky tri modely však ako jeden z dôležitých indikátorov identifikovali vládne výdavky na zdravotníctvo a vzdelávanie.
  • Ochrana biodiverzity: Chránené územia pre biodiverzitu boli tiež často vybrané.
  • Export plastového odpadu: Export plastového odpadu bol dôležitý pre modely ET a RF.
• NLP analýza VNR: Analýza VNR pomocou NLP ukázala, že krajiny s vysokými príjmami majú tendenciu zoskupovať sa do jednej skupiny, čo naznačuje podobné perspektívy v ich VNR.
• Prepojenie s NDC: Krajiny s vysokými emisiami majú často nižšie ciele v oblasti NDC. Krajiny s vysokým exportom plastového odpadu a nízkymi NDC cieľmi majú tendenciu mať odlišný obsah v správach VNR.
• Kľúčové slová: Analýza kľúčových slov odhalila, že Kórea sa zameriava na prepojenie ekonomiky, životného prostredia a spoločnosti. Taliansko a Kanada majú silnejšie prepojenia v rámci komunít, pričom Taliansko sa zameriava na kvalitné vzdelávanie a Kanada na domorodé obyvateľstvo.
• Vplyv ekonomiky: Dokument zdôrazňuje, že úroveň ambícií NDC a cieľov SDGs je ovplyvnená národnými hospodárskymi systémami, výkonom a politickým vedením.
• Oddeľovanie rastu od emisií: Stratégie zeleného rastu, ktoré sa snažia o odpojenie hospodárskeho rastu od emisií, sú považované za dôležité.
• Národné rozvojové plány: Integrácia klimatických opatrení do národných rozvojových plánov je dôležitá.
• Rôzne prístupy: Krajiny majú rôzne prístupy k implementácii stratégií na zmierňovanie a adaptáciu na zmenu klímy.
• Dôležitosť dát: Spolupráca v oblasti dát a prístup k AI sú kľúčové pre riešenie SDGs a NDCs.
• Limity AI: Dokument tiež upozorňuje na limity AI, ako je nedostatok interpretovateľnosti a zdôrazňuje potrebu transparentnosti a regulácie.

Štúdia ukazuje, že AI má potenciál na zlepšenie tvorby politík v oblasti zmeny klímy a trvalo udržateľného rozvoja. Analýza vzájomných prepojení medzi SDGs a NDC pomocou AI môže pomôcť pri stanovovaní priorít a koordinácii politických opatrení. Dôležité je zamerať sa na prepojenie ekonomiky, životného prostredia a spoločnosti a zohľadniť národné hospodárske systémy a kapacity. Tiež je nevyhnutná medzinárodná spolupráca a transparentné využívanie AI. Frühling