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斯坦福大學人工智能研究所于2022年3月提交了這一回復，以支持白宮科技政策辦公室更新國家人工智能研究和發展戰略計劃的工作。我們就8項戰略提出了一系列建議，包括增加非國防AI研發預算，特別是與AI相關的基礎設施，以支持長期投資; 增加對跨領域和多學科人工智能研究的支持，使人類人工智能合作超越單純的技術研究; 加強與學術機構的伙伴關系，建立一個公立大學-企業人工智能研發生態系統的框架，以推動人工智能發展;和更多。這一報告由Daniel E. Ho, Jennifer King, Russell Wald和Daniel Zhang共同領導提出。

斯坦福大學以人為中心的人工智能研究所(HAI)為響應白宮科學技術辦公室關于國家人工智能研究和發展戰略計劃更新的信息請求(RFI)，提交了以下材料供考慮。我們的提交建議:

• 戰略1: 增加非國防AI研發預算，特別是AI相關基礎設施，以支持長期投資。

• 戰略2: 增加對跨學科和多學科人工智能研究的支持，以擴大人類人工智能合作，而不僅僅局限于技術研究。

• 戰略3: 請參閱斯坦福大學(Stanford HAI)于2022年1月提交的信函，該信函是對白宮科學技術辦公室(White House Office of Science and Technology)關于人工智能權利法案(AI Bill of Rights)的提案的回應，該法案旨在保護美國公眾免受強大技術的侵害。

• 戰略4: 制定適當的采購戰略，更新現有的采購法規，以應對聯邦政府AI采購和采購方面的挑戰。

• 戰略5: 擴大對學術研究人員的政府數據訪問，以訓練人工智能模型，并為政府機構開發框架，共同評估此類數據集及其應用。

• 戰略6: 建立機制，在人工智能模型預期使用的確切環境中評估人工智能模型，以確保安全部署，并指定NIST與其他聯邦機構合作，在機構環境中對人工智能模型進行基準測試。

• 戰略7: 更新移民政策，吸引人工智能和其他技術領域的人才，并制定聯邦計劃，聘用人工智能人才，并對具備技術能力和機構知識的公務員進行技能培訓。

• 戰略8: 加強與學術機構的合作，建立一個公立大學-企業人工智能研發生態系統的框架，以推動人工智能發展。

IRENA 報告，全球能源轉型：2050 路線圖，確定了政策和決策者需要采取行動的六個 焦點領域：

1. 挖掘能源效率和可再生能源之間強大的協同作用。這應該成為能源政策設計的重中之重， 因為到 2050 年，二者的聯合效應可以利用成本效益的方式實現大部分與能源相關的脫碳 需求。

2. 規劃可再生能源作為高份額能源提供方的電力領域。全球能源轉型要求構思和運作能源系 統的方式進行重大轉變。這反過來需要長期規劃能源系統，并在地區和國家之間轉向更全 面的政策制定和更協調的方法。這對電力領域至關重要，及時部署基礎設施和重新設計行業規 章制度是成本高效的大規模集成太陽能和風力發電的必要條件。這些能源將在 2050 年成為電力 系統的支柱。

3. 增加交通、建筑和工業用電。城市規劃、建筑法規和其他計劃政策必須一體化設計，特別 是通過電氣化，使交通和供熱領域深化成本高效的脫碳。不過，可再生電力只是這些領域 的部分解決方案。對于運輸、工業和建筑領域能源中服務無法電氣化的情況，需要部署其他可 再生解決方案，包括現代生物能源、太陽熱能和地熱。為加快這些解決方案的部署，有效的政 策框架將是必不可少的。

4. 推進系統級創新。正如過去新技術發展對推進可再生能源發展起到了關鍵作用，未來需要 繼續進行技術創新，以實現全球能源的成功轉型。創新必須涵蓋技術的全部生命周期，包 括示范、部署和商業化。但創新遠比技術研發（R&D）涉及的面更為廣泛。它應該包括運作能源 體系和市場的新方法，并包含新的商業模式。實現能源轉型所需的創新將需要各國政府、國際 行為體和私營機構更多深入、集中和協調一致的行動。

5. 整合能源轉型與社會經濟結構和投資。為實現社會經濟體系和轉型的整合，需要使用綜合 且全面的方法。能源轉型的實現需要大量投資，這增加了適應氣候變化所需的費用。實 現能源轉型的時間越短，適應氣候變化的成本就越低，對社會經濟的破壞就越小。金融體系應 符合更廣泛的可持續性和能源轉型要求。如今做出的投資決策決定了未來幾十年的能源體系。 資本流動迫切需要重新分配為低碳解決方案，以免經濟受困于碳密集型能源系統，同時使資產 擱置最小化。必須盡快建立規章制度和政策框架，這給所有利益攸關方提供了明確并長期的保 證：能源體系轉型是為了實現氣候目標，同時提供充分反映化石燃料的環境成本和社會成本的 經濟刺激，并移除低碳解決方案加速部署的障礙。推進并激勵機構投資方和社區金融更多地參 與到能源轉型中來。分散投資需求（能源效率和分布式發電）的特殊性也應予以考慮并解決。

6. 確保轉型成本和收益公平分配。能源轉型需要整個社會共同協作才能實現。為實現各方有 效參與，能源轉型成本和收益應公平共享，且轉型本身的實施也應保持公正。通用能源接 入是公平公正轉型的關鍵環節。除了能源接入，目前在不同地區可用的能源服務也存在巨大差 異。只有當能源服務在所有地區融合并趨于一致時，能源轉型過程才會完成。轉型方案和規劃 應將能源接入和融合納入考慮范圍。應推進并鼓勵由個人、社區、國家和地區為實現具體轉型 做出貢獻和義務的社會核算框架。應進一步定義并實施轉型成本的公平分擔，推動并促進制定 公平分配轉型效益的結構。在一開始就應從微觀和宏觀兩個層面明確公平能源轉型所需的各方 面考慮，創造結構化能源體系，使受困于化石燃料的個人和地區能從轉型中受益。

工業革命至今人類總計排放約2.4萬億噸溫室氣體，地表氣溫正以前所未有的速度上升，極端天氣事件頻發，應對氣候變化已成為國際社會共識。自2015年全球近兩百個國家通過《巴黎協定》以來，世界各國的減排承諾和實際行動距離氣候目標實現仍有較大差距，零碳轉型亟需加速。

全球一半以上的溫室氣體排放來自能源行業，要實現社會經濟綠色可持續發展，能源生產和消費模式將發生深刻變革。能源結構由化石能源向可再生能源轉型，通過多能互補互濟，全面提升能源利用效率；各行業通過電能替代及電氣化改造，推行用能領域多能協同和綜合梯次利用，實現節能減排和能效提升。面向碳中和目標，未來能源系統將面臨高比例新能源接入、高靈活能源調度、綜合化能源需求、多元化能源交易等諸多挑戰，能源轉型任務艱巨。

能源轉型和零碳發展是復雜的系統性工程，應兼顧社會經濟發展、能源供應安全與碳中和目標實現，涉及到能源戰略調整、能源結構轉變、能源體系優化、能源業務變革及節能減排行動，需數字化全面支撐。能源數字化轉型需方法論先行，體系化構建能力，實現數字技術和能源技術深度融合，為零碳轉型和能源轉型鋪設一條“數字之路”。

本白皮書通過對能源轉型及零碳發展的現狀和趨勢分析，描繪了未來能源發展的方向，即構建包括“三個目標、一張藍圖、五大特征、三元轉型、四流融合”的零碳智慧能源體系，提出電力、油氣和煤炭行業的能源轉型路徑；通過構建能源數字化轉型方法論、能力框架及支撐體系，打造零碳智慧園區場景化解決方案，為踐行綠色可持續發展提供有價值的參考與建議。

2021年9月，世界經濟論壇、彭博新能源財經、德國能源署聯合發布《利用人工智能加速能源轉型》研究報告。賽迪智庫規劃研究所對該報告進行了編譯，期望對我國有關部門有所幫助。

“ 報告分析了人工智能技術在能源分散化、數字化和脫碳化轉型過程中的巨大需求和應用范圍，從設計、賦能、治理三方面提出了九項原則，旨在釋放人工智能潛力，助力能源轉型。報告為能源公司、政策制定者等利益相關方提出了指導性建議，即加強各方合作、優化市場運作機制、建立更明確的能源數據法規等。”

2021年8月政府間氣候變化專門委員會發布的第六次評估報告以及近年來日益明顯的熱浪、洪水和野火等氣候變化，均引起了政策制定者、企業和投資者的關注。隨著第二十六屆聯合國氣候變化締約方大會（COP26）的臨近，預計氣候目標的發布速度將進一步加快。低碳經濟轉型進程亟需加速，能源領域是這一進程的核心挑戰，人工智能在促進能源轉型中將發揮重要作用。

一、能源轉型需要人工智能

目前，全球能源系統正在轉型，人工智能加快能源轉型的潛力被不斷激發。

（一）能源系統需要利用數字化手段推動快速轉型

為實現深度脫碳，需要將能源系統的二氧化碳排放量迅速降至極低水平。能源系統脫碳化轉型帶來一體化和電氣化變革，電力、交通、工業、建筑等行業之間的互動顯著增強，且該系統將由相互依賴的能源和電信網絡構成。為了加快向廣泛、實惠、低碳化能源供應的轉變，需要進一步優化能源系統的各個環節，并強化每個環節之間的協調與合作。

（二）電力行業脫碳是整個能源系統脫碳的焦點

能源系統轉型包括迅速擴大可再生能源的供應以及供暖、工業和交通大規模清潔電氣化。隨著電動汽車保有量的增加、電池儲能成本的下降以及建筑和重工業均趨向凈零排放用電，預計從2019年到2050年，電力在全球能源需求中占比將增加60%。電力將被越來越多地用于供暖和制冷、運輸，甚至是制備氫氣等。

（三）能源轉型需要大量投資

在彭博新能源財經的《2020年新能源展望》中，有一項關于未來能源經濟轉型的長期預期，即到2050年，56%的發電量將來自太陽能和風能，分別達到7.6太瓦和4.6太瓦。且該假設建立在維持目前政策基礎上，這反映出即使不考慮高昂的煤炭價格或凈零排放目標，太陽能、風能和儲能經濟也成為電力行業快速脫碳的重要驅動力。

（四）未來的電力系統將高度去中心化

提高可再生能源發電的比例將使電力系統包含更多來自間歇式發電機供電，而且更加分散。目前，分布式小型光伏電站占全球發電裝機容量的4%，中型發電廠的裝機容量為944兆瓦，根據彭博新能源財經能源轉型的預測，到2050年，分布式小型光伏電站占比將提升至13%，而中型發電廠的裝機容量將縮減80%以上，僅158兆瓦。

（五）電力系統管理的復雜性將顯著增加

根據脫碳目標及目前發展趨勢判斷，未來將有大量的實體設備接入電網，尤其是配電網的接入。在配電網中，電流也將變得越來越動態和多向性（見圖1），諸如小型分布式設備可能會發電并回售給電網、電動汽車快充等導致需求激增、智能家居等設備可能會在電網運營商不知情的情況接入電網，這些都將對電流的穩定性產生不小的影響。

▲i僅包括電池、電動和插電式混合動力乘用車（不包括商務車和兩輪或三輪車）。ii僅包括太陽能和風能（不包括其他可再生能源）。iii包括大型電站級和節能型鋰離子電池存儲。來源：改編自德國能源署（2020），圖片來自彭博新能源財經（2020）

（六）人工智能可以加速能源轉型

人工智能指的是一個更加寬泛的概念，并非一項單一的技術或產品，而是一套能從大量數據庫中挖掘有效信息、進行模式識別以及預測潛在結果的算法。行業內已經有一些人工智能的應用案例，但要快速、安全和經濟地擺脫對化石燃料的依賴，就要更大規模、更快速地部署人工智能技術。

二、人工智能在能源轉型中的應用

人工智能是一款能夠應對全球能源轉型復雜性、提高系統效率，從而降低成本、加快轉型速度的強大工具，主要應用于四個重點領域：可再生能源發電能力和需求預測、電網運行和優化、能源需求管理以及材料發現和創新。根據德國能源署在2020年 對人工智能在能源行業應用領域的分析（見圖2），人工智能應用根據使用的數據資料可分為以下幾類：市場、商品和氣象數據， 圖像和視頻，設備和傳感器數據。以下各節將對這些應用詳細說 明。

▲來源：德國能源署分析（2020）

（一）可再生能源發電能力和需求預測

人工智能在可再生能源發電能力和需求預測中的應用主要表現為如圖2中的1-7，具體如下：

**太陽能和風能電場的選址。**選址對發電廠的容量因數影響較大，通過借助人工智能技術，可以尋找既有最佳的日照和風力資源又便于接入現有電網基礎設施的地點。

**發電廠的建設。**當發電廠開工建設后，人工智能也可以用于管理建設進度，例如優化設備運送到現場的順序和識別低效的施工流程。

**改善產品設計。**人工智能還可以幫助改善產品設計，例如在新型人體工程學風電機組葉片、光伏面板或電力電子器件、控制系統的設計方面。

**預測故障和停工。**發電廠投產后，運營商需要對其進行定期維護，以避免因系統故障導致停機和額外的維修費用。

**優化維護計劃。**人工智能通過借助傳感器的實時監測數據，在檢測到異常狀況時觸發預警，為海上風電場等偏遠設施維護節省大量成本。

**太陽能和風能設備發電量的預測。**目前，預測太陽能和風能電場的發電時間與發電量仍比較困難，人工智能通過學習歷史氣象數據、傳感器數據（例如實時風速和日照強度等測量數據）、圖像和視頻數據（例如衛星云圖）能夠實現對太陽能和風能設備發電量的預測。

**預測電力需求。**該預測過程也相當復雜，處理不當容易導致停電或可再生能源短缺，人工智能通過對歷史消費數據分析，來幫助預測系統的電力需求。

（二）電網運行和優化

借助人工智能來優化電網的運行方式，進一步提高現有線路的輸電和配電能力，并延長設備的使用壽命，將是支撐能源轉型的關鍵因素。

**電網設計和規劃。**根據彭博新能源財經預測，到2050年，需要投資至少14萬億美元用于建設新型電網基礎設施和更新改造電網，以加強可再生能源配電網的建設以及支持建筑、工業和交通電氣化發展。

**設備運行和維護。**在電網管理中，人工智能也被用于一系列重要設備的運行和維護工作。

**監測電網性能。**除設備維護外，人工智能還能用于監測電網性能。

（三）能源需求和分布式資源管理

管理和調節能源需求是決定能源領域能否實現低本高效脫碳的重要因素之一。人工智能的應用有助于提升工廠和數據中心的能源效率，加快分布式可再生設備的普及和使用。

（四）材料的發現和創新

開發用于清潔能源發電和存儲的高性能、低成本材料已經成為能源轉型的當務之急。為了滿足復雜的性能需求，材料的發現、開發、部署過程往往資本高度密集且周期較長。

三、人工智能促進能源轉型應遵循的原則

要激發人工智能在能源轉型中的全部潛力，就需要遵循共同的指導原則。

（一）設計方面

原則1自動化——設計發電設備的運行方式，實現系統自動化控制并提高電網人工智能的自主性。

原則2可持續性——積極推動新型基礎設施的節能降耗以及采取符合人工智能可持續發展的做法來限制碳足跡。

原則3實用性——可用性和可解釋性是人工智能開發的重點。

（二）賦能方面

原則4數據共享——建立統一的數據標準和數據共享機制，以提高數據質量和實現數據可用。

原則5價值最大化——建立全方位的市場體系與監管框架，使人工智能用例實現技術價值最大化。

原則6教育賦能——通過以人為本的人工智能技術為用戶和勞動力賦能，并進行技能教育以匹配技術的發展。

（三）治理方面

原則7安全可控性——商定通用的方法來管控人工智能風險。

原則8可兼容性——構建軟件兼容性通用技術標準和可互操作的接口。

原則9責任擔當——確保人工智能符合道德規范并以負責任的方式加以應用，是人工智能開發和部署的核心。

譯自： Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition, September 2021 by World Economic Forum in Collaboration with BloombergNEF and Deutsche Energie-Agentur (dena)

引言

人工智能(AI)近年來獲得了相當大的關注和興奮。人工智能被廣義地定義為通過編程讓計算機承擔類似人類的認知過程的努力，它最近的突出與機器學習(ML)的成功密切相關，這是一種開發方法AI系統使用真實世界的例子。ML方法適用于各種各樣的用例;因此，基于人工智能的工具在經濟和生活的各個領域都有大量出現。

人力資源領域也不例外。事實上，據統計，目前有超過250種基于人工智能的商業人力資源工具，提供了許多承諾和令人興奮的東西。除了快速處理信息的能力，這些工具還具有改進人力資源流程的潛力，從而實現更好的決策和結果。它們的多樣性反映了人工智能最近的進步所激發的創造力和創新，因為它們的創造者尋求解決長期存在的挑戰人力資源和擴展能力到新的領域。

與此同時，這種工具的泛濫和多樣性造成了一個令人困惑的局面，特別是因為大多數人力資源專業人員認為他們不具備評估這些工具所需的技術專長。因此，本Toolkit的第一個目標是為人力資源專業人員提供基本的人工智能知識，以幫助他們評估基于人工智能的工具。該工具包的第二個目標是為人力資源中負責任和合乎道德的使用人工智能提供指導。近年來，人工智能系統所帶來的道德挑戰影響越來越大，尤其是在人力資源領域。關于人工智能道德使用的廣泛原則，包括隱私、公平、透明和可解釋性，全球越來越達成共識，但關于如何實施這些原則的指導有限。該工具包是該中心更廣泛努力的一部分第四次工業革命，幫助組織將負責任的人工智能原則付諸實踐。

該工具包的最終目標是幫助組織有效地使用基于人工智能的人力資源工具。許多組織發現他們投資艾達不到他們的期望,因為工具是采用了錯誤的原因,他們并不預期工作必要的集成工具,或者因為他們沒有獲得足夠的支持的人應該使用它還是受到它的影響。因此，該工具箱，特別是附帶的檢查清單，將重點放在評估基于人工智能的產品以及支持其使用所需的組織實踐上。

人力資源中人工智能的平衡觀點

這個工具箱是一個協作的成果人力資源專業人士、專業協會、初創公司、大公司、就業律師、人工智能倫理學家，數據科學家，以及各種學科的學者。他們有著共同的愿望，希望促進人工智能在人力資源領域的負責任使用，但他們的觀點和關注點各不相同。在這個范圍的一端，有些人非常擔心在人力資源中使用人工智能的潛在缺點。另一方面，有些人認識到有必要負責任地實施人工智能，但他們堅信基于人工智能的工具有改進的潛力人力資源的結果。在人力資源中使用人工智能的一個張力是必須承認人力資源管理實踐目前存在的缺陷，無論是由人類還是由關鍵字過濾和評估測試等非人工智能系統執行。與其他方法相比，人工智能系統往往面臨更大的審查。雖然一些社區成員認為這種審查是必要的，但其他人認為它忽略了當前實踐中類似或可能更大的問題。該工具包旨在展示這些不同的視角，消除人工智能算法本質上是客觀和公平的誤解，同時強調需要認識到當前實踐中的缺陷。

Toolkit結構

該工具箱由三個組件組成。該指南概述了人力資源中的人工智能，人工智能如何工作，以及負責任地采用和監控人工智能系統的關鍵考慮因素。該指南的每個部分都有兩份問卷。工具評估清單的重點是決定采用特定的基于人工智能的人力資源工具。它包括兩個要問的問題：供應商(或工具的內部創建者)以及組織為了成功使用工具而需要考慮的問題。計劃檢查表側重于組織的優先級、政策和程序。它的目的是幫助組織戰略性地思考他們想要如何使用人力資源中的人工智能，并建立系統以支持其負責任和有效的使用。

白皮書核心觀點

1、當前全球氣候變化形勢越來越嚴峻，走向碳中和已成為全球應對氣候變化的共識。我國提出碳達峰、碳中和目標具有重要意義，但也面臨十分嚴峻的挑戰，時間緊任務重，需要統籌有序扎實推進碳達峰碳中和重點工作。

2、現有研究表明數字技術在助力全球應對氣候變化進程中扮演著重要角色。國際上已經開始借力數字技術應對氣候變化的探索。ICT推動我國經濟部門深度減排的力度在逐步加強，數字賦能碳減排的潛力巨大。

3、數字技術能夠與電力、工業、建筑、交通等重點碳排放領域深度融合，減少能源與資源消耗，促進傳統產業能源優化、成本優化、風險預知及決策控制，整體上實現節能降本增效提質，數字化正成為我國實現碳中和的重要路徑。

4、數字化轉型的加速會驅動信息通信業能源需求和碳排放的增長。信息通信業碳排放總量小增速快，存在結構性差異。雙碳目標下數字基建重點用能領域節能降碳提速，多方發力助推信息通信業綠色低碳發展。

5、建議強化數字賦能技術供給，綜合運用標準、數據、技術、人才、資金、試點等一攬子政策工具，從政府、行業和企業多維度推動數字技術賦能碳達峰、碳中和。

工業革命至今人類總計排放約2.4萬億噸溫室氣體，地表氣溫正以前所未有的速度上升，極端天氣事件頻發，應對氣候變化已成為國際社會共識。自2015年全球近兩百個國家通過《巴黎協定》以來，世界各國的減排承諾和實際行動距離氣候目標實現仍有較大差距，零碳轉型亟需加速。

全球一半以上的溫室氣體排放來自能源行業，要實現社會經濟綠色可持續發展，能源生產和消費模式將發生深刻變革。能源結構由化石能源向可再生能源轉型，通過多能互補互濟，全面提升能源利用效率；各行業通過電能替代及電氣化改造，推行用能領域多能協同和綜合梯次利用，實現節能減排和能效提升。面向碳中和目標，未來能源系統將面臨高比例新能源接入、高靈活能源調度、綜合化能源需求、多元化能源交易等諸多挑戰，能源轉型任務艱巨。

能源轉型和零碳發展是復雜的系統性工程，應兼顧社會經濟發展、能源供應安全與碳中和目標實現，涉及到能源戰略調整、能源結構轉變、能源體系優化、能源業務變革及節能減排行動，需數字化全面支撐。能源數字化轉型需方法論先行，體系化構建能力，實現數字技術和能源技術深度融合，為零碳轉型和能源轉型鋪設一條“數字之路”。

本白皮書通過對能源轉型及零碳發展的現狀和趨勢分析，描繪了未來能源發展的方向，即構建包括“三個目標、一張藍圖、五大特征、三元轉型、四流融合”的零碳智慧能源體系，提出電力、油氣和煤炭行業的能源轉型路徑；通過構建能源數字化轉型方法論、能力框架及支撐體系，打造零碳智慧園區場景化解決方案，為踐行綠色可持續發展提供有價值的參考與建議。

簡介：

本文著眼于在AI一致性背景下出現的哲學問題。它捍衛了三個主張。首先，AI協調問題的規范和技術方面是相互關聯的，這為在兩個領域工作的人們之間的有效參與創造了空間。其次，重要的是要明確對齊的目標。人工智能與指令，意圖，揭示的偏好，理想偏好，興趣和價值觀相符之間存在顯著差異。在這種情況下，基于原則的AI對齊方法將這些元素以系統的方式結合在一起，具有相當大的優勢。第三，理論學家面臨的主要挑戰不是確定AI的“真實”道德原則。相反，它是確定公平的公正原則，盡管人們的道德觀念差異很大，但原則上仍應得到反思的認可。本文的最后一部分探討了可以潛在地確定AI協調的公平原則的三種方式。

任何新技術都會產生道德上的考慮。但是，隨著計算機系統具有更大的自主權并以“越來越多地禁止人們評估是否以負責任或道德的方式來評估每個動作”的速度運行，賦予人工代理以道德價值的任務變得尤為重要。

本文的第一部分指出，雖然技術人員在構建尊重和體現人類價值的系統中可以發揮重要作用，但選擇合適的價值并不是僅靠技術工作就能解決的任務。當我們研究至少在強化學習范式中可以實現價值一致的不同方式時，這一點變得很明顯。