AI#人工智能在可持续发展研究中的应用
作者：微信文章🤖 人工智能在可持续发展研究中的应用综述 | Artificial intelligence in sustainable development research
文章系统分析了人工智能（AI）在联合国可持续发展目标（SDGs）相关研究中的应用现状与趋势。
作者团队来自德国、英国等多所高校与研究机构，他们对 792篇同行评审文章 进行了内容分析，旨在评估AI工具与可持续发展知识深度融合的程度。
🧭 一、研究背景与目的
人工智能被认为有巨大潜力推动可持续发展，尤其在数据分析、预测、系统优化等方面。然而，目前尚不清楚AI是否真正深度融入了可持续发展研究，还是仅作为技术工具被表面性地使用。
本文旨在揭示AI在SDG研究中的应用模式、学科分布、研究焦点及其局限性。
🧪 二、研究方法
📚 数据来源： Scopus数据库，筛选2015年后发表的英文文章。
📄 样本： 共792篇文章，涵盖17个SDGs中的16个（SDG 17“伙伴关系”无相关研究）。
📊 分析方法： 采用内容分析、聚类分析、指示词分析等多变量统计方法，对文章进行主题归类与可视化。
分析的792篇科学文章的全球分布和出版年份
📈 三、主要发现
📊 数量与趋势
AI与SDG相关研究自2019年起显著增长，2022年后年发文量超过200篇。
🌍 地理分布
研究主要来自中国、印度、美国、西班牙等，欧洲和亚洲是主要贡献地区。
🔬 应用领域
AI技术多用于环境类目标（如清洁能源、水资源、植被监测），在社会类目标（如贫困、性别平等）应用极少。
💻 技术类型
深度学习和监督式机器学习最常用，用于预测与系统优化；模糊逻辑、自然语言处理等技术逐步兴起。
🧩 研究类型
实证研究（393篇）与概念/综述类（399篇）各占一半，但实证研究多聚焦技术层面，缺乏对可持续发展深层问题的理解。
⚠️ 四、关键问题与空白
🚫 深度融合不足
大多数研究仅将AI作为工具，缺乏与可持续发展理论、伦理、社会系统复杂性等方面的深度结合。
👥 社会维度缺失
AI在减贫（SDG 1）、性别平等（SDG 5）、减少不平等（SDG 10）等社会目标上的应用极为有限。
🔒 伦理与规范缺位
关于AI伦理、能源消耗、数据隐私等问题的讨论在文献中几乎缺失。
🧩 研究碎片化
研究多聚焦单一技术或局部问题，缺乏系统性、跨学科、跨区域的整合研究。
热力图展示了不同词汇分析组中AI角色使用频率的分布情况
可持续发展主题组内前20种最常见AI类型的应用频率分布
🌟 五、结论与展望
作者指出，尽管AI在可持续发展研究中展现出巨大潜力，但其变革性作用尚未实现。
未来研究应加强AI与社会科学的融合，关注伦理、公平与系统转型，推动AI真正成为实现SDGs的“加速器”。
🪞 总结
这篇文献揭示了AI在可持续发展研究中的 “技术热、融合冷” 现象，强调当前研究偏重环境与工程应用，忽视社会公平与系统思维，呼吁未来研究走向更深层次、跨学科、负责任的AI应用。
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