走向可持续的人工智能

　　

　　随着人工智能(AI)融入现代生活的各个方面，在全球范围内彻底改变了工业、经济和社会，人工智能(AI)无疑已成为主流。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，人工智能技术提供了前所未有的效率和便利。然而，在取得显著进步的同时，人工智能的碳足迹已成为一个重大问题，对环境的可持续性产生了影响。

　　要了解人工智能的碳足迹，有必要考察其生命周期，从开发和部署到运营和处置。Emma Strubell等人在2019年的一项研究强调，训练大型人工智能模型(如深度学习算法)需要大量的计算资源和能源消耗。这些模型需要大量的数据处理，通常需要高性能的计算集群，这消耗了大量的电力，主要来自化石燃料。

　　此外，支持人工智能运营的硬件基础设施，包括数据中心和服务器，对其碳排放也有很大贡献。根据OpenAI在2020年的一份报告，数据中心的能源消耗，特别是那些为人工智能工作负载提供动力的数据中心，预计将在未来几年迅速升级，加剧其对环境的影响。为了减少人工智能基础设施的碳足迹，向可再生能源过渡为这些数据中心供电势在必行。

　　此外，人工智能系统的运行阶段也会产生大量的碳排放。虽然人工智能技术在各个领域都能提高效率，但它们在运行时也会消耗能量。施瓦茨等人在2020年的一项研究中强调，智能手机和智能家电等支持人工智能的设备的能源消耗正在上升，从而导致总体碳排放。优化算法和硬件设计，在不影响性能的情况下最大限度地减少能耗，是解决这一挑战的关键。

　　尽管具有变革潜力，但人工智能对环境的影响超出了能源消耗，还包括电子废物的产生。随着人工智能硬件的淘汰或生命周期的结束，电子元件的处理会对环境造成危害。联合国大学2019年的一份报告指出，人工智能设备的迅速扩散导致了电子垃圾的积累，加剧了污染和资源枯竭。实施有效的回收和废物管理策略对于减轻人工智能硬件处置对环境的影响至关重要。

　　向可持续人工智能过渡需要多方面的方法，包括技术创新、政策干预和行业合作。专注于开发节能人工智能算法和硬件架构的研究工作对于减少其碳足迹至关重要。此外，通过税收优惠和补贴等政策机制，鼓励采用可再生能源为人工智能基础设施提供动力，可以加速向可持续性的过渡。

　　此外，促进人工智能开发和部署的透明度和问责制对于评估和减轻其环境影响至关重要。公司和组织应在其人工智能战略中优先考虑环境因素，并向利益相关者披露相关指标，如能源消耗和碳排放。这种透明度促进了问责制，并鼓励在整个人工智能生态系统中采用可持续实践。

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　　涉及政府、学术界和行业利益相关者的合作倡议对于全面解决人工智能的碳足迹至关重要。通过促进知识共享和跨部门合作，这些举措可以促进创新，并促进采用可持续的人工智能解决方案。此外，国际合作对于制定评估和减轻人工智能技术对环境影响的全球标准和框架至关重要。

　　教育和提高认识工作对于在人工智能社区内培育可持续性文化也至关重要。通过提高人们对人工智能对环境的影响的认识，并为利益相关者提供知识和资源，我们可以培养减少其碳足迹的集体承诺。教育机构、专业协会和倡导团体在传播信息和促进可持续人工智能开发和部署的最佳做法方面发挥着至关重要的作用。

　　最后，虽然人工智能为创新和进步提供了无与伦比的机会，但其碳足迹对环境可持续性构成了重大挑战。应对这一挑战需要包括研究人员、政策制定者、行业领袖和民间社会在内的所有利益攸关方共同努力。通过技术创新、政策干预和合作倡议，我们可以利用人工智能的变革潜力，同时最大限度地减少其对环境的影响，确保子孙后代拥有可持续的未来。

　　本文作者是Hungry Workhorse的创始人兼首席执行官，这是一家数字化、文化和客户体验转型公司nsulting公司。他是美国大学的研究员sed数字化转型研究所。他在德拉萨大学的MBA课程中教授战略管理和数字化转型。作者可发电子邮件至[email]保护)