可持续人工智能：平衡创新和环境责任

　　随着人工智能的不断发展，优先考虑可持续实践以减轻其对环境的影响至关重要。通过数据质量优先、高效基础设施和政策实施等措施平衡创新和环境责任，可以为人工智能技术带来更绿色、更可持续的未来。

　　人工智能(AI)在研究和行业都经历了巨大的增长，改变了科学、医学、金融和教育等各个领域。这些进步主要是由于人工智能提高了使用更大数据集有效学习更大模型的能力。

　　虽然这一发展使人工智能能够发现科学发现，创造新的商业机会，促进工业增长，但不幸的是，也对地球产生了影响。

　　人工智能对地球的负面影响

　　由于人工智能需要大量的计算能力和能源来训练更大的模型，因此对环境产生重大影响，导致碳足迹和温室气体排放增加。

　　《麻省理工科技评论》的一份报告显示，单个人工智能模型在训练过程中产生的碳排放量超过了一辆普通汽车在其整个使用寿命期间产生的碳排放量。Google的AlphaGo Zero是一种通过与自己对弈来学习的人工智能，在短短40天的训练中就产生了96吨二氧化碳。这相当于1000小时航空旅行的排放量或23个家庭一年的碳足迹。

　　Facebook报告称，训练大型人工智能模型的碳足迹相当于驾驶一辆汽车约242,231英里。麻省理工学院最近的一项研究表明，云计算对环境的影响现已超过整个航空业。

　　云计算能够存储和处理大量数据，这极大地增加了温室气体排放。此外，单个数据中心的用电量相当于5万个家庭的用电量。

　　另一项研究表明，训练单个大规模语言模型最多可排放28.4万公斤二氧化碳，这大约相当于五辆汽车在其使用寿命期间的能源消耗。此外，据预计，到2025年，人工智能造成的碳排放将增加300%。

　　所有这些发现都强调了在人工智能发展和环境责任之间取得平衡的必要性。为此，可持续人工智能正在成为确保人工智能发展节能的重要领域。

　　什么是可持续人工智能?

　　可持续性一词是指在不损害子孙后代满足其自身需求的能力的情况下满足当前需求的能力。其涉及在经济增长、环境保护和社会福祉之间找到平衡。

　　换句话说，可持续发展就是做出选择并采取行动，以确保我们自己、地球和子孙后代拥有更美好的未来。因此，可持续人工智能包括以一种造福社会的方式使用人工智能，同时最大限度地减少对地球的危害，无论是对当代还是后代。

　　在这里，区分可持续发展人工智能和可持续人工智能也很重要。

　　人工智能促进可持续发展涉及利用人工智能实现可持续发展目标。

　　可持续人工智能专注于人工智能技术的可持续性。涉及一系列原则和策略，以减少与人工智能相关开发相关的碳足迹和能源消耗。

　　实施可持续人工智能实践：挑战与解决方案

　　为了使人工智能可持续发展，在其生命周期的各个阶段，包括数据存储、模型训练和基础设施部署，优先考虑能源效率至关重要。

　　下面将讨论实现可持续人工智能的主要挑战，以及克服这些挑战的潜在解决方案。 优先考虑数据质量 在过去的十年中，用于训练人工智能系统的数据量和人工智能模型的规模都显着增加。随着数据规模的增长，对数据摄取带宽的需求显着增加。

　　挑战：

　　因此，数据存储和摄取管道已成为基础设施的主要组成部分，与人工智能系统的部署相比，消耗了大量的电力和资源。

　　解决方案：

　　解决这种不断增长的数据存储需求的一种方法是，在数据收集过程中优先考虑数据质量，而不是数量。这主要涉及仔细选择高质量样本，并避免不必要的数据样本重复。

　　通过利用少量的高质量数据，可以减少存储需求，并降低能耗，同时仍能实现人工智能的卓越性能。 平衡模型规模和效率

　　数据的不断增长导致模型规模迅速增长。

　　挑战：

　　虽然大模型通过利用数据中丰富的上下文信息来提高准确性，但训练它们需要更强大的计算资源。例如，基于GPU的加速器的内存容量，如32GB的NVIDIA V100(2018)和80GB的NVIDIA A100(2021)，每两年增长不到一倍。

　　解决方案：

　　减少对强大计算机的需求的一种方法是，创建性能与大型计算机一样的小型模型。这个方向的一些现有工作包括模型压缩、知识蒸馏和网络剪枝等方法。通过共享和重用训练好的模型，还可以节省能源并避免冗余训练。

　　然而，为了实现这一目标，应支持开源框架和平台，以实现模型共享，并鼓励人工智能社区的合作研究。 发展节能基础设施

　　近年来，人工智能应用的快速扩展导致人工智能训练基础设施的容量大幅增加。对人工智能推理的需求不断增长也导致各行业增加基础设施容量。

　　挑战：

　　人工智能的日益普及正在导致碳足迹的扩大。

　　解决方案：

　　为了减少这种影响，创造专门用于人工智能任务的节能硬件至关重要。这种硬件可以大大降低训练和推理过程中的功耗。其涉及优化处理器、内存系统和其他组件，以实现每瓦特的最大性能。

　　此外，数据中心使用太阳能或风能等可再生能源有助于降低人工智能计算对环境的影响。此外，通过采用节能冷却系统和优化基础设施，可以进一步减少能源使用和碳排放。 制定政策法规 挑战：

　　为了实施技术解决方案，设计和实施人工智能可持续发展的政策和法规是非常必要的。这涉及制定促进可持续人工智能实践的规则。

　　解决方案：

　　在这方面，可以为节能的人工智能系统提供奖励，支持可持续的人工智能研究，并设定减少碳排放的目标。这些行动有助于使人工智能的发展更具可持续性。 提高意识和教育

　　意识和教育可以在促进可持续人工智能实践方面发挥关键作用。

　　挑战：

　　让包括人工智能研究人员、开发人员和政策制定者在内的人们了解人工智能对环境的影响，以及对可持续人工智能的需求是很重要的。

　　解决方案：

　　启动教育计划，向人工智能专业人员传授节能技术。通过提高认识和提供知识，可以帮助个人和组织开发可持续的人工智能实践。

　　总结

　　人工智能的进步具有积极影响，但也导致了环境问题，例如碳足迹增加。

　　为了解决这个问题，可持续人工智能的重点是减少能源消耗和排放。这可以通过数据质量优先、平衡模型大小、节能基础设施开发、政策实施以及通过教育提高认识来实现。

　　通过实施这些措施，人工智能可以以对环境更加负责的方式使用，从而造福社会和地球。