南京师范大学OpenGMS团队 NC|引导开源人工智能加速实现可持续发展目标

文章信息

文章简介

近日，由南京师范大学地理科学学院开放式地理建模与模拟（OpenGMS）团队牵头，联合荷兰、德国、澳大利亚、意大利、英国、南非、奥地利和冰岛的国际知名研究学者在《Nature Communications》发表了一篇 Steering open-source AI to accelerate the sustainable development goals 评论文章。

人工智能技术近年来在可持续发展领域的应用规模增长了 300%，开源人工智能凭借低成本、高算力、易协作等优势，已成为推进 SDGs 的重要驱动力，广泛应用于农业监测、生态治理、气候变化应对、公共健康、产业升级等领域。但当前开源 AI 缺乏统一治理体系，存在算力能耗高、电子废弃物增多、AI 滥用传播虚假信息、全球算力与人才分布不均（AI 殖民化）、SDGs 影响评估标准缺失等四大突出问题。

针对上述挑战，本文提出全生命周期可持续管理、量化影响评估、监管审查、全球共享合作四大协同治理举措，构建多主体、跨区域的一体化治理框架。规范化发展的开源 AI 不仅能够加速落实 2030 可持续发展目标，也将为后 2030 全球可持续发展议程提供新的发展思路与实施路径。

图文摘要

开源人工智能转型中的不确定性与解决方案

文章亮点

1. 立足全球视野，首次系统性梳理开源 AI 赋能 SDGs 的双面性，既肯定其应用价值，又全面剖析无序发展带来的多重风险。

2. 突破以往单一环节研究的局限，从 AI 全生命周期、量化评估、安全监管、全球协作四大维度搭建一体化治理框架，兼具理论性与实操性。

3. 重点指出 “AI 殖民化”、评估标准缺失、重复算力浪费等行业痛点，直面全球数字鸿沟与伦理安全问题。

4. 结合各国现有法规、技术手段与国际平台，提出分层、分区域的落地举措，可为全球 AI 治理及可持续发展实践提供参考。

5. 探讨开源 AI 在后 2030 可持续发展议程中的应用潜力，具备长期战略指导意义。

文章导读

研究背景

人工智能已成为助力联合国可持续发展目标的重要技术手段，2025 年巴黎人工智能行动峰会进一步推动全球利用 AI 服务生态、社会、民生等领域。开源 AI 开放代码、模型与数据，大幅降低使用成本、提升运行效率，推动 AI 技术普惠化，在环境监测、气候治理、公共服务、智能制造等场景展现巨大潜力。但目前全球开源 AI 治理呈碎片化状态，各国规则互不衔接，现有研究多聚焦 AI 单一应用环节，缺乏全生命周期分析，无序发展引发的环境、安全、公平性问题日益凸显，亟需建立统一的全球治理规则。

关键内容

1. 开源人工智能模型的价值与意义

开源模式大幅降低 AI 使用成本、提升运算效率，推动技术普惠。一方面，开源算法与模型支持快速迭代，可高效应对疫情、灾害等各类可持续发展相关难题；在气候科学、公共医疗、工业生产等场景中，开源 AI 已落地诸多实用工具。另一方面，相比商用闭源模型，开源模型成本可降低 5 至 29 倍，让高校、民间科研团队、中小企业等主体都能参与到可持续发展目标（SDGs）的建设中，有效缩小全球区域间的技术应用差距。

2. 缺乏治理约束时，开源人工智能为可持续发展目标带来的挑战

在缺少统一监管与规范的前提下，开源 AI 暴露出四大问题：一是硬件与数据中心能耗、碳排放偏高，重复部署模型加剧资源浪费与电子垃圾问题；二是开源门槛低，易被用于制作深度伪造内容、传播虚假信息，且超六成开源模型缺少合规授权，安全风险突出；三是催生 “AI 殖民化”，发达国家掌控算力、数据资源，进一步拉大南北国家的数字鸿沟；四是全球尚无统一标准，无法量化评估开源 AI 对可持续发展目标的综合影响。

3. 释放开源人工智能可持续潜力的治理举措

文章提出四大治理举措，规范并发挥开源 AI 价值：（1）在人工智能全生命周期中融入可持续发展理念。从算力硬件、模型开发、部署应用全链条节能减碳，采用模块化、模型压缩技术减少重复研发；（2）构建以可持续发展目标为导向的评估框架。打造通用 + 本地化结合的评价指标与数据库，实现影响可衡量、结果可落地；（3）强化问责机制与治理政策。明确开发者、使用者、政府三方责任，推行强制安全审计与合规协议，防范 AI 滥用；（4）加强全球合作与知识共享。遵循 FAIR 原则共建开放平台，设立专项基金帮扶全球南方国家，在保障数据安全的前提下推动全球资源共享与区域本地化应用。

本文小结

本项研究与2026年2月在印度举行的人工智能影响峰会上的讨论相呼应。政策制定者与专家普遍强调，人工智能的实际应用及其社会影响正变得愈发重要。总体而言，开源人工智能有望成为塑造2030年后全球可持续发展议程的重要变革力量。通过推动更具本地化、包容性和证据支持的决策方式，开源人工智能有望促使可持续发展治理从传统的自上而下模式，转向更加民主化和参与式的治理体系，从而将科学界、学术界、民间社会、政府与私营部门更紧密地连接起来。

作者简介

陈旻，南京师范大学地理科学学院教授、博士生导师，现任南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室副主任、学院学术委员会主任，同时任职于气候系统预测与风险管控国家重点实验室、江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心，并兼任可持续发展大数据国际研究中心相关研究员岗位。长期深耕地理信息科学、地理建模与模拟、地理智能、人工智能地学应用、气候变化与可持续发展、虚拟地理环境等交叉领域，聚焦模型共享平台研发、AI 赋能地球科学、区域可持续发展模拟等方向。

文章引用

Chen, M., Wu, K., Pradhan, P., Allen, C., Nativi, S., Hubacek, K., Voinov, A., Creutzig, F., Filatova, T., Boers, N., Meadows, M., Ma, P., Biermann, F., Schellnhuber, H. J., Ludden, J., Paradiso, M., Batty, M., Guo, H., Cao, M., & Lü, G. (2026). Steering open-source AI to accelerate the sustainable development goals.Nature Communications, 17, 4959.

https://doi.org/10.1038/s41467-026-73866-8

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