2021 年可能會成為人工智慧的好年頭。據德勤稱，今年有超過 70%的組織打算增加在人工智慧解決方案上的支出，以提高分析和自動化能力，在提高效率的同時令更有洞察力的資料驅動決策。但同時，對處理能力的巨大需求和隨之而來的碳足跡不斷增長，這也帶來了巨大的成本。

人工智慧初創公司和那些希望獲得數字化服務的人，正力爭在收益以及環境影響中取得平衡。如果他們做不到這一點，人工智慧可能會成為21世紀的塑膠包裝，現如今已經開始威脅到地球的生態環境。

被利益矇蔽了雙眼

由英國科學機構皇家學會透過最近的一份報告指出，數字技術（如機器學習和人工智慧）具有不容忽視的環境成本。與此同時，歐盟警告說，IT 行業的溫室氣體排放量（目前為 2%）在未來 20 年內可能會增加七倍，達到 14%。這一趨勢得到了OpenAI 釋出的資料支援，該資料表明，近年來，DeepMind的圍棋程式AlphaZero等關鍵AI技術所需的計算能力大約每3。4個月就會增長一倍，2012年至2018年期間增長了30萬倍。

在人工智慧演算法的培訓和部署過程中，有一些關於過度碳消耗的高調案例登上了頭條。其中一個使計算機能夠理解文字的模型，其碳足跡約等於往返紐約和北京125次。

綠色人工智慧

初創公司、開發人員和學者已經在尋找減少人工智慧碳排放的方法。加州大學伯克利分校和谷歌的研究人員已有相關文章來解釋如何控制碳排放——可以從控制三個因素入手：演算法的設計、訓練演算法的硬體以及演算法中心的綠色電力供應。像谷歌這樣的大公司可能有能力控制所有這三個關鍵功能，但一般採用人工智慧的公司沒有。因此，開發人工智慧的公司必須確保他們在整個設計和培訓過程中有考慮到可持續性相關的環節。人工智慧也可以用於綠色專案，許多公司已經在這樣實踐。這包括在製造業中使用人工智慧來減少浪費和能源使用，例如英國初創公司 Space Intelligence ，已經將機器學習和人工智慧應用於衛星資料，以解決重新造林和生物多樣性保護等環境問題。

氣候表現

在 2019 年的一篇研究論文中，西雅圖艾倫人工智慧研究所概述了一種旨在使人工智慧“更環保、更具包容性”的方法。實現這一目標需要人類與人工智慧技術合作，全面從財務和環境影響出發計算構建和部署AI模型的成本，以預測、監控和減輕任何特定人工智慧專案的碳足跡。這些問題今天都可以解決，只要根據整體影響來衡量 AI 系統的成功，那麼就可以做出決定，為特定問題選擇正確的處理方式，從而顯著降低能耗、成本和時間。

企業領導者已經習慣於在更“傳統”的功能之間進行權衡——例如人力資源與預算，或資本支出與投資。碳影響是這些考慮的重要組成部分，負責任地使用人工智慧將使人類能夠擁抱它的巨大潛力，而不會因高昂的計算成本而在應對氣候變化的鬥爭中適得其反。

因此，至關重要的是我們都制定了“綠色人工智慧”方法，並確保以透明和負責任的方式可持續性地開發人工智慧。

本文由升哲科技編譯，轉載請註明來自sensoro。com