可持續(xù)人工智能：平衡創(chuàng)新和環(huán)境責任

隨著人工智能的不斷發(fā)展，優(yōu)先考慮可持續(xù)實踐以減輕其對環(huán)境的影響至關重要。通過數(shù)據(jù)質量優(yōu)先、高效基礎設施和政策實施等措施平衡創(chuàng)新和環(huán)境責任，可以為人工智能技術帶來更綠色、更可持續(xù)的未來。

人工智能(AI)在研究和行業(yè)都經歷了巨大的增長，改變了科學、醫(yī)學、金融和教育等各個領域。這些進步主要是由于人工智能提高了使用更大數(shù)據(jù)集有效學習更大模型的能力。

雖然這一發(fā)展使人工智能能夠發(fā)現(xiàn)科學發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)造新的商業(yè)機會，促進工業(yè)增長，但不幸的是，也對地球產生了影響。

人工智能對地球的負面影響

由于人工智能需要大量的計算能力和能源來訓練更大的模型，因此對環(huán)境產生重大影響，導致碳足跡和溫室氣體排放增加。

《麻省理工科技評論》的一份報告顯示，單個人工智能模型在訓練過程中產生的碳排放量超過了一輛普通汽車在其整個使用壽命期間產生的碳排放量。Google的AlphaGo Zero是一種通過與自己對弈來學習的人工智能，在短短40天的訓練中就產生了96噸二氧化碳。這相當于1000小時航空旅行的排放量或23個家庭一年的碳足跡。

Facebook報告稱，訓練大型人工智能模型的碳足跡相當于駕駛一輛汽車約242,231英里。麻省理工學院最近的一項研究表明，云計算對環(huán)境的影響現(xiàn)已超過整個航空業(yè)。

云計算能夠存儲和處理大量數(shù)據(jù)，這極大地增加了溫室氣體排放。此外，單個數(shù)據(jù)中心的用電量相當于5萬個家庭的用電量。

另一項研究表明，訓練單個大規(guī)模語言模型最多可排放28.4萬公斤二氧化碳，這大約相當于五輛汽車在其使用壽命期間的能源消耗。此外，據(jù)預計，到2025年，人工智能造成的碳排放將增加300%。

所有這些發(fā)現(xiàn)都強調了在人工智能發(fā)展和環(huán)境責任之間取得平衡的必要性。為此，可持續(xù)人工智能正在成為確保人工智能發(fā)展節(jié)能的重要領域。

什么是可持續(xù)人工智能？

可持續(xù)性一詞是指在不損害子孫后代滿足其自身需求的能力的情況下滿足當前需求的能力。其涉及在經濟增長、環(huán)境保護和社會福祉之間找到平衡。

換句話說，可持續(xù)發(fā)展就是做出選擇并采取行動，以確保我們自己、地球和子孫后代擁有更美好的未來。因此，可持續(xù)人工智能包括以一種造福社會的方式使用人工智能，同時最大限度地減少對地球的危害，無論是對當代還是后代。

在這里，區(qū)分可持續(xù)發(fā)展人工智能和可持續(xù)人工智能也很重要。

人工智能促進可持續(xù)發(fā)展涉及利用人工智能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標。

可持續(xù)人工智能專注于人工智能技術的可持續(xù)性。涉及一系列原則和策略，以減少與人工智能相關開發(fā)相關的碳足跡和能源消耗。

實施可持續(xù)人工智能實踐：挑戰(zhàn)與解決方案

為了使人工智能可持續(xù)發(fā)展，在其生命周期的各個階段，包括數(shù)據(jù)存儲、模型訓練和基礎設施部署，優(yōu)先考慮能源效率至關重要。

下面將討論實現(xiàn)可持續(xù)人工智能的主要挑戰(zhàn)，以及克服這些挑戰(zhàn)的潛在解決方案。優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)質量在過去的十年中，用于訓練人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量和人工智能模型的規(guī)模都顯著增加。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，對數(shù)據(jù)攝取帶寬的需求顯著增加。

挑戰(zhàn)：

因此，數(shù)據(jù)存儲和攝取管道已成為基礎設施的主要組成部分，與人工智能系統(tǒng)的部署相比，消耗了大量的電力和資源。

解決方案：

解決這種不斷增長的數(shù)據(jù)存儲需求的一種方法是，在數(shù)據(jù)收集過程中優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)質量，而不是數(shù)量。這主要涉及仔細選擇高質量樣本，并避免不必要的數(shù)據(jù)樣本重復。

通過利用少量的高質量數(shù)據(jù)，可以減少存儲需求，并降低能耗，同時仍能實現(xiàn)人工智能的卓越性能。

挑戰(zhàn)：

雖然大模型通過利用數(shù)據(jù)中豐富的上下文信息來提高準確性，但訓練它們需要更強大的計算資源。例如，基于GPU的加速器的內存容量，如32GB的NVIDIA V100(2018)和80GB的NVIDIA A100(2021)，每兩年增長不到一倍。

解決方案：

減少對強大計算機的需求的一種方法是，創(chuàng)建性能與大型計算機一樣的小型模型。這個方向的一些現(xiàn)有工作包括模型壓縮、知識蒸餾和網絡剪枝等方法。通過共享和重用訓練好的模型，還可以節(jié)省能源并避免冗余訓練。

然而，為了實現(xiàn)這一目標，應支持開源框架和平臺，以實現(xiàn)模型共享，并鼓勵人工智能社區(qū)的合作研究。發(fā)展節(jié)能基礎設施近年來，人工智能應用的快速擴展導致人工智能訓練基礎設施的容量大幅增加。對人工智能推理的需求不斷增長也導致各行業(yè)增加基礎設施容量。

挑戰(zhàn)：

人工智能的日益普及正在導致碳足跡的擴大。

解決方案：

為了減少這種影響，創(chuàng)造專門用于人工智能任務的節(jié)能硬件至關重要。這種硬件可以大大降低訓練和推理過程中的功耗。其涉及優(yōu)化處理器、內存系統(tǒng)和其他組件，以實現(xiàn)每瓦特的最大性能。

此外，數(shù)據(jù)中心使用太陽能或風能等可再生能源有助于降低人工智能計算對環(huán)境的影響。此外，通過采用節(jié)能冷卻系統(tǒng)和優(yōu)化基礎設施，可以進一步減少能源使用和碳排放。制定政策法規(guī)挑戰(zhàn)：

為了實施技術解決方案，設計和實施人工智能可持續(xù)發(fā)展的政策和法規(guī)是非常必要的。這涉及制定促進可持續(xù)人工智能實踐的規(guī)則。

解決方案：

在這方面，可以為節(jié)能的人工智能系統(tǒng)提供獎勵，支持可持續(xù)的人工智能研究，并設定減少碳排放的目標。這些行動有助于使人工智能的發(fā)展更具可持續(xù)性。提高意識和教育

意識和教育可以在促進可持續(xù)人工智能實踐方面發(fā)揮關鍵作用。

挑戰(zhàn)：

讓包括人工智能研究人員、開發(fā)人員和政策制定者在內的人們了解人工智能對環(huán)境的影響，以及對可持續(xù)人工智能的需求是很重要的。

解決方案：

啟動教育計劃，向人工智能專業(yè)人員傳授節(jié)能技術。通過提高認識和提供知識，可以幫助個人和組織開發(fā)可持續(xù)的人工智能實踐。

總結

人工智能的進步具有積極影響，但也導致了環(huán)境問題，例如碳足跡增加。

為了解決這個問題，可持續(xù)人工智能的重點是減少能源消耗和排放。這可以通過數(shù)據(jù)質量優(yōu)先、平衡模型大小、節(jié)能基礎設施開發(fā)、政策實施以及通過教育提高認識來實現(xiàn)。

通過實施這些措施，人工智能可以以對環(huán)境更加負責的方式使用，從而造福社會和地球。

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