47页|人工智能赋能可持续发展和投资白皮书（附下载）
Al技术，特别是机器学习和深度学习，已经在数据分析领域发挥了重要作用。它们可以处理大量的非结构化数据，例如社交媒体、新闻报道和公司报告，以获得对企业可持续实践的深入理解。人工智能利用其高效的数据分析能力来识别企业的可持续表现，有助于判断该企业的投资价值。例如，机器学习可以帮助预测由于气候变化导致的极端天气事件对公司的影响，或者通过分析公开的政策文档、新闻报道和社交媒体讨论等实时跟踪绿色发展、碳中和等政策的走势。这些信息可以帮助投资者更快地做出响应，调整投资策略，避免因市场变化而带来的可持续投资风险……
这些技术在制造生产领域的应用推动了智能制造生产系统的发展，从而得以借助人工智能，通过传感器、联网设备以及虚拟系统和实体装置的融合(即信息物理系统CPSs)对生产进行整合控制。智能农业产品系统也借助第四次工业革命中的应用技术来解决食品安全及粮食安全问题。智能能源系统和智能循环经济使得相关技术及商业模式能够用于应对资源利用效率、资源安全、资源开发对于环境的影响、生物多样性流失、土地退化以及温室气体排放等诸多问题。相关技术及商业模式在能源系统方面的应用还能够加速可再生能源整合，有助于弥合能源获取方面的鸿沟。总而言之，第四次工业革命有望对经济、环境、社会等方面带来极大益处，并有助于可持续发展目标的最终实现。
另一方面，基因组编辑、克隆、机器智能/移动性、突破性材料、虚拟现实、不可追踪的化身、基于机器的人体肢体、思维激活设备、自动驾驶汽车、自编程枪支、语音到文本等过程与技术与可能为未来的道德框架和人类社会的治理带来新的问题。
它有可能进一步拉大工业化国家与非工业化国家之间的技术鸿沟，制造业的自动化应用会带来就业问题，在劳工的未来发展及技术学习、性别平等及女性权益保护、产业安全及互联网安全等方面都会产生影响。
来源：MSC
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