联合国开发计划署利用人工智能提升《昆明蒙特利尔全球生物多样性框架》早期行动
摘要
全球生物多样性正面临前所未有的威胁，人类活动导致生物多样性的急剧下降。为了应对这一挑战，《生物多样性公约》（CBD）于1992年设立，旨在保护生物多样性、可持续利用其组成部分，并公平分享遗传资源。尽管有196个缔约方在过去的30多年里做出了承诺，但生物多样性的下降速度仍然令人担忧。《昆明蒙特利尔全球生物多样性框架》（GBF）旨在到2030年将自然恢复到健康状态，并在2050年实现与自然和谐共生。该框架提出了更高的目标，要求各国更新和修订国家生物多样性战略和行动计划（NBSAP），以更好地实现全球生物多样性承诺。
然而，许多国家在设定符合GBF目标的具体生物多样性目标时遇到了困难。这导致了国家目标与全球目标之间的差距进一步扩大。截至第16次缔约方大会（COP16），只有不到一半的缔约方提交了符合GBF的生物多样性目标（NBTs），更少的国家更新了NBSAP。这种延迟反映了各国在制定更新的国家政策时面临的广泛挑战和能力缺口。
为了解决这些问题，联合国开发计划署（UNDP）开发了一种结合人类和人工智能的方法，以支持快速调整生物多样性政策与GBF的对齐。通过应用OpenAI的生成预训练变换器3.5（GPT-3.5）模型，我们创建了一个评估方法，用于评估国家生物多样性承诺（如NBTs或其他公共目标）与GBF四项目标和23项具体目标之间相似性的工具。这些评估结果为54个国家提供了定制化的洞察，帮助政府加速NBTs和其他相关目标与GBF的对齐过程。
方法论
该研究采用了一种结合人工智能和人类智能的方法来支持国家策略与GBF的对齐。各国与UNDP合作，共同设计了模型，并提供了希望分析的目标，无论是官方的NBTs还是其他公开可用的目标，例如国家发展计划中的目标。此外，各国还通过技术指导和清单工具得到了赋能，可以与国家专家彻底审查评估结果，并将其与可信的国家信息源进行验证。这种方法产生了两个关键成果：
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增强国家生物多样性政策与全球承诺的对齐能力：54个国家利用NBSAP目标相似性评估来加快NBTs及其他相关目标的审查进程，使其与GBF对齐。这些评估是通过由UNDP实施的早期行动支持项目按需提供的，为每个全球目标和国家目标之间的相似性提供了定制化的见解，并提供了增强对齐的建议。这些评估不作为最终结论，而是为政府提供一个基线分析，他们可以与专家进一步验证并作为讨论的起点。各国发现这些评估有助于促进动态、包容和有效的国内利益相关者参与，填补能力缺口，提高政治意愿，并改善部门间的协作，从而加速实现CBD承诺的进程。
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人工智能评估全球趋势的概念证明：除了针对特定国家的NBSAP目标相似性评估外，还对在COP15之前提交NBSAP的GEF合格国家的NBTs进行了评估，以探索人工智能评估全球趋势的潜力。
