人类效应需要情感:以机器学习应对气候变化的社会心理因素
人工智能
2020-11-26 v1
摘要
机器学习有潜力帮助缓解气候变化的人类效应。先前将机器学习用于应对气候变化中人类效应的方法包括告知个人其碳足迹及减排策略等。为使这些方法最为有效,必须考虑每个人的相关社会心理因素。在气候变化中起作用的社会心理因素里,情感先前已被确定为感知和参与减缓行为意愿的关键要素。在本工作中,我们提出研究如何将情感纳入以增强基于机器学习的气候变化干预。我们提出将情感智能体建模用于气候变化,并利用模拟的气候变化社会困境来探索情感机器学习干预的潜在益处。行为和信息干预可成为帮助人类采取减缓行为的强大工具。我们期望利用情感 ML 能使干预成为更强大的工具,并帮助减缓行为被广泛采纳。
引用
@article{arxiv.2011.12443,
title = {The Human Effect Requires Affect: Addressing Social-Psychological Factors of Climate Change with Machine Learning},
author = {Kyle Tilbury and Jesse Hoey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.12443},
year = {2020}
}
备注
Accepted paper at the Tackling Climate Change with Machine Learning workshop at NeurIPS 2020