The Role of Artificial Intelligence in Advancing Energy Justice and Equity
Notice bibliographique
Résumé
This chapter closely examines the integration of artificial intelligence (AI) in the energy sector, with a focus on its role in promoting justice and equity. It starts by exploring the impact of AI on the energy transition, highlighting opportunities and challenges in revolutionizing planning, operation, control, and maintenance. The chapter investigates the role of AI in the advancement of energy justice by evaluating AI design through the lens of distributive, procedural, and recognition justice. It emphasizes the necessity of balancing benefits and burdens, ensuring transparency and participation, and meeting the diverse needs of stakeholders. By highlighting the importance of interpretability in transparent decision-making, the discussion explores biases, mitigation strategies, and the imperative for equitable AI algorithms. In addressing broader ethical considerations, the chapter navigates the nuanced balance between privacy, safety, and transparency, underscoring the need for robust frameworks to safeguard individual rights while maintaining efficiency. A practical demonstration of principles discussed in this chapter is provided through a case study on justice-oriented emergency load shedding using reinforcement learning. In conclusion, the chapter emphasizes the importance of energy policy development in guaranteeing justice-oriented approaches and proposes a future path to align AI advances with justice and equity goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».