弹性经济中可持续的人工智能驱动创业的多目标优化方法 摘要 人工智能（AI。.

人工智能（AI）技术的快速发展为可持续经济发展带来了前所未有的机遇和重大挑战。虽然AI在应对环境挑战和增强经济韧性方面具有变革潜力，但其部署往往涉及大量能源消耗和环保成本。本研究引入EcoAI-韧性框架，这是一种多目标优化方法，旨在最大化AI部署的可持续性效益，同时最小化环保成本并增强经济韧性。该框架通过数学优化处理三个关键目标：可持续性影响最大化、经济韧性增强和环保成本最小化。该方法整合了多样化的数据源，包括能源消耗指标、可持续性指标、经济绩效数据和创业成果，涵盖2015-2024年间的53个国家和14个行业。我们的实验验证表现出卓越的性能，所有模型组件的R²值都超过0.99，明显优于基准方法，包括线性回归（R² = 0.943）、随机森林（R² = 0.957）和梯度提升（R² = 0.989）。该框架成功识别了最优AI部署策略，具有100%可再生能源集成、80%效率改进目标和每人202.48美元的最优投资水平。关键发现揭示了经济复杂性与韧性之间的强关联（r = 0.82）、可再生能源采纳与可持续性成果之间的强关联（r = 0.71），并展示了全球AI准备就绪度（+1.12点/年）和可再生能源采纳（+0.67年）的显著时间改善。