2016-12-08
【智网文摘】联合国教科文组织携手巴西政府推动绿色AI，人工智能助力亚马逊雨林保护
2026-11-06
20261106
来自联合国教科文组织官方网站（UNESCO）的报道：
2026年11月3日，联合国教科文组织发布消息，宣布与巴西政府及国际电信联盟建立战略合作伙伴关系，共同推进人工智能气候研究所的建设。
这一合作旨在利用人工智能技术应对气候变化，同时帮助发展中国家提升自主研发、部署和管理人工智能系统的能力。
随着全球气候变化问题日益突出，人工智能正在成为环境监测、气候预测和自然资源管理的重要技术工具。然而，许多面临气候风险的发展中国家，在计算能力、数据管理和专业技术人才方面仍然存在不足。
与此同时，人工智能基础设施的快速扩张也带来了新的环境问题。数据中心运行需要消耗大量电力和水资源，人工智能模型训练和推理过程同样会产生能源消耗及碳排放。
因此，如何让人工智能在帮助应对气候变化的同时，减少自身对环境的影响，成为此次合作关注的重要议题。
一、三方合作建立人工智能气候研究所
此次合作的核心是人工智能气候研究所（AICI）。
该机构依托国际电信联盟的绿色数字行动中心（Green
Digital Action Hub）开展工作，并由巴西国家电信局（Agência
Nacional de Telecomunicações，Anatel）提供机构支持，秘书处设在巴西首都巴西利亚。
三方在项目中承担不同职责。
巴西国家电信局负责提供机构支持，协调区域合作，并推动监管政策与数字基础设施建设之间的衔接。
国际电信联盟负责提供通信技术和数字基础设施方面的专业支持，并利用其培训体系和人工智能人才合作网络，为项目提供技术资源。
联合国教科文组织则负责将人工智能伦理原则和开放科学理念融入研究所的课程及项目设计，确保人工智能发展兼顾社会责任、环境保护和技术包容性。
三方希望通过这一合作机制，将人工智能技术、数字基础设施、科研资源和气候治理联系起来，为发展中国家提供更加系统的技术支持。
二、人工智能将应用于亚马逊森林保护
亚马逊雨林是全球重要的生态系统之一，其森林覆盖变化、生物多样性和水循环状况，都与全球气候环境密切相关。
此次人工智能气候研究所特别关注人工智能在森林保护方面的应用。
根据联合国教科文组织公布的计划，未来将展示一系列可以扩大应用规模的试点项目，其中包括利用人工智能预防亚马逊流域森林砍伐。
人工智能可以通过分析卫星图像、地理信息和环境监测数据，帮助研究人员识别森林覆盖变化，发现可能出现的非法砍伐活动，并为相关部门提供监测信息。
与传统人工巡查相比，结合卫星遥感和人工智能的数据分析系统，可以对大范围森林区域进行持续监测。
不过，研究所此次公布的是未来计划展示的试点应用方向，并不意味着相关系统已经在整个亚马逊地区实现全面部署。
三、人工智能还将服务于气候预测和水资源管理
除了森林保护，人工智能在气候变化应对方面还有多个应用方向。
联合国教科文组织指出，人工智能可以用于预测极端天气事件、追踪森林砍伐情况以及优化淡水资源管理。
在气候预测方面，人工智能能够分析历史气象记录、卫星观测数据和环境信息，帮助研究人员识别气候变化趋势，为极端天气监测和风险评估提供辅助。
在水资源管理方面，人工智能可以结合降水量、河流水位、土壤湿度和水资源使用数据，帮助相关机构了解水资源变化情况，并优化资源管理。
对于巴西及其他拉美国家而言，这些应用具有较强的现实意义。
拉美地区拥有亚马逊雨林、安第斯山脉以及广阔的农业和水资源区域，不同地区面临的气候问题各不相同。
利用人工智能分析本地环境数据，有助于提高环境监测能力，并为气候适应和自然资源管理提供新的技术手段。
四、建设绿色AI技术体系，降低人工智能能源消耗
此次项目不仅关注人工智能如何保护环境，也特别关注人工智能技术自身的能源消耗问题。
随着生成式人工智能、大语言模型和数据中心不断发展，人工智能系统需要越来越多的计算资源。
模型训练、数据处理和日常推理服务都会消耗电力，同时还可能增加数据中心的冷却用水需求。
联合国教科文组织指出，人工智能基础设施不断扩张所产生的碳排放、能源消耗和水资源压力，已经成为数字化发展需要关注的问题。
因此，研究所将推动资源利用效率更高的人工智能技术。
联合国教科文组织此前与伦敦大学学院（UCL）开展的研究发现，通过使用针对特定任务设计的模型以及优化提示词，可以将部分人工智能任务的能源消耗降低最高达90%。
这一研究结果为绿色人工智能提供了新的技术思路。
与所有任务都使用大型通用模型相比，针对具体任务选择合适的模型，并优化模型运行方式，可以减少不必要的计算资源消耗。
未来，绿色人工智能不仅需要提高模型性能，还需要综合考虑模型规模、计算效率、能源使用和实际应用价值。
五、建立人才培训体系，提升发展中国家自主研发能力
人工智能气候研究所的另一个重点是人才培养。
根据项目安排，2026年至2027年将实施两年期工作路线图，重点帮助发展中国家建立自主研发和应用人工智能的能力。
2026年8月4日，巴西马瑙斯已经举办了题为“基础设施、智能与影响：通往可持续未来之路”的首次专题研讨会。
此次活动由巴西国家电信局和联合国教科文组织巴西办事处共同组织，区域监管机构、数字政策制定人员和多边发展金融机构代表参加。
会议围绕研究所的运行机制和实施方案进行了讨论，并明确了后续能力建设的两个方向。
第一个方向是面向政府工作人员的高级培训，重点涉及数据治理和气候政策。
通过相关课程，政府工作人员可以进一步了解人工智能与数据基础设施之间的关系，以及如何将数字技术纳入气候治理和公共政策制定。
第二个方向是面向技术人员的实践培训。
项目将通过工程实验室，为当地开发人员和数据科学家提供实际技术训练，使他们能够掌握人工智能系统开发、模型优化和相关技术应用方法。
这一安排体现出项目不仅希望让发展中国家使用现有人工智能工具，也希望帮助当地培养能够自主开发和维护相关技术的人才。
六、建立开放数字学习资源库
为了进一步促进技术知识共享，研究所还计划建立共享数字学习资源库。
资源库将集中开放环境数据集、面向气候问题的模型架构以及绿色提示词设计指南。
其中，开放环境数据集可以为科研人员和开发者提供基础研究材料，气候专用模型架构则有助于降低开发相关人工智能应用的技术门槛。
绿色提示词指南将重点介绍如何通过更加合理的指令设计，提高模型完成具体任务的效率，减少不必要的计算消耗。
联合国教科文组织还希望将相关资源推广至其科学合作网络，包括政府间水文计划（Intergovernmental
Hydrological Programme，IHP）以及人与生物圈计划（Man and the Biosphere Programme，MAB）相关保护区。
通过开放资源和培训体系，研究所希望让更多发展中国家的科研机构和技术人员能够参与绿色人工智能研究。
七、强调数据主权与技术自主能力
此次合作还特别关注发展中国家的数据主权问题。
在人工智能发展过程中，数据是模型训练和技术应用的重要基础。如果一个国家长期依赖外部封闭的软件系统和技术平台，就可能在数据使用、模型调整和系统维护方面受到限制。
因此，研究所提出，应帮助发展中国家保留对本地数据的管理能力，并提升自主训练、微调和维护气候人工智能模型的技术水平。
这意味着项目不仅希望提供人工智能工具，还希望帮助当地建立长期运行相关系统的能力。
对于巴西及其他拉美国家而言，这种模式能够为本地科研机构、政府部门和技术企业提供更多参与人工智能研发的机会。
与此同时，数据管理和人工智能伦理也将成为项目的重要内容。
联合国教科文组织将依据2021年通过的《人工智能伦理问题建议书》，以及开放科学框架，推动相关技术在符合伦理要求的前提下发展。
八、11月16日将在COP31期间正式启动运行阶段
根据联合国教科文组织公布的信息，人工智能气候研究所计划于2026年11月16日在土耳其安塔利亚举行的第31届联合国气候变化大会（COP31）期间，正式启动运行阶段。
届时，合作方将公布已经批准的2026年至2027年工作计划，并展示部分可扩大应用规模的试点项目。
其中，利用人工智能预防亚马逊流域森林砍伐将成为重点展示方向之一。
活动还将正式开放成员资格，邀请各国政府、科研机构和国际融资合作伙伴加入，共同推动可持续数字化转型。
这意味着人工智能气候研究所的合作范围将不局限于巴西，而是希望逐渐发展为面向更多发展中国家的国际合作平台。
从项目规划来看，巴西将承担重要的机构支持和区域协调工作，国际电信联盟提供数字基础设施与技术资源，联合国教科文组织则负责推动人工智能伦理、开放科学和人才培养。
三方希望通过这一机制，帮助发展中国家在气候变化应对过程中获得更加公平的人工智能技术发展机会。
此次合作也为拉美地区人工智能发展提供了新的方向：人工智能不仅可以应用于商业服务和工业生产，也能够成为森林保护、气候预测、水资源管理和生态环境治理的重要技术工具。
随着相关工作计划逐步实施，巴西有望进一步加强其在绿色数字技术和人工智能气候应用领域的区域合作作用。
编辑：康晨雨
校对：姚少杰
科讯搜寻：劳拉
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