Tekoälyn alan nopeasti laajentuessa se aiheuttaa myös 2.1–3.9 % maailmanlaajuisista kasvihuonekaasupäästöistä. Vihreä tekoäly tarjoaa kuitenkin kestävän ratkaisun näiden ympäristökustannusten lieventämiseen tinkimättä sen hyödyistä. Lue lisää, niin keskustelemme sen eri ominaisuuksista ja vaikutuksista.
Vihreän tekoälyn edut
Laskennan tai tekoälyn hiilitehokkaan hyödyntämisen menetelmien tutkiminen määrittelee vihreän tekoälyn alueen. Se on orastava haara, jonka tavoitteena on paitsi lieventää teknologian ja ihmisen toiminnan ympäristövaikutuksia, myös torjua ilmastonmuutosta kehittämällä ja ottamalla käyttöön kestäviä, vihreitä algoritmeja.
Katsotaanpa nyt vihreän tekoälyn etuja ja haasteita.
| Hyödyt | Haasteet |
| käytät energiatehokas tekoäly saada organisaatioille ympäristö-, sosiaali- ja hallintotavoitteita. | Datahaasteet kehitysmaissa vaikuttaa tietojen laatuun. |
| Tuottavuus ja kestävyyttä viljelijöille ja elintarviketuottajat tietopohjaisilla ratkaisuilla. | Käsittelee arkaluonteisia tietoja vaatii yksityisyyttä ja turvallisuussuoja. |
| Parantaa kaupunkielämän laatua optimoimalla kaupungin hallintonäkökohtia, kuten tieturvallisuutta, jätehuoltoa ja julkisia palveluja. | Tarvitaan asiantuntijoita, joilla on tekoäly- ja ympäristötieteen taitoja, jotka tuskin haittaavat sen kehitystä. |
Katso myös: Yli 15 parasta startupia, jotka kehittävät tekoälyä energiatehokkuuden parantamiseksi
Mitkä ovat vihreän tekoälyn tavoitteet?
Ympäristövaikutusten vähentämiseksi Green AI keskittyy kolmeen päätavoitteeseen ja vastaaviin käytäntöihin.
1. Parantaa aktiivisesti tekoälyjärjestelmien ympäristöystävällisyyttä ja resurssitehokkuutta toteuttamalla kaksitahoinen lähestymistapa . Ensinnäkin parantamalla datakeskuksia, algoritmeja ja laitteistoa. Toiseksi hyödyntämällä vihreää energiaa sekä pilvi- tai reunalaskentaa.
2. Tekoälymallien laskennallisen ja taloudellisen taakan vähentäminen suunnittelemalla strategia, jolla parannetaan kaikkien saatavuutta ja kohtuuhintaisuutta . Näin voimme antaa kaikille mahdollisuuden tehdä innovatiivisia tekoälyratkaisuja.
3. On välttämätöntä varmistaa, että tekoälyn tavoitteet ovat linjassa ihmiskunnan arvojen ja etiikan kanssa hyödyntämällä tekoälyä työkaluna kiireellisten globaalien ongelmien, kuten ilmastonmuutoksen, luonnon monimuotoisuuden vähenemisen ja jopa sosiaalisen oikeudenmukaisuuden, ratkaisemiseksi.
Käyttämällä näitä ominaisuuksia hyväksi, Green AI -edut voivat optimoida tekoälyn vaikutukset ympäristöön ja yhteiskuntaan.
Ristiviittaus: Auttaako vai vahingoittaako vihreä tekoälyteknologia jätehuollon tulevaisuutta?
Kestäviä käytäntöjä generatiivisen tekoälyn hiilijalanjäljen vähentämiseksi
Generatiivinen tekoäly on vahva tekniikka, jolla voidaan luoda sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, musiikkia ja koodia. Sillä on kuitenkin suuri vaikutus ympäristöön, koska se tarvitsee paljon tietoa ja tehokkaita tietokoneita oppiakseen ja työskennelläkseen. Tämä johtaa paljon energian käyttöön. Siksi on tärkeää käyttää kestäviä tapoja vähentää generatiivisen tekoälyn hiilidioksidipäästöjä ja hallita niitä varovasti.
Tässä on joitain tapoja parantaa tekoälyn kestävyyttä:
1. Nykyiset palveluntarjoajat luovat suuria malleja paljon energiaa kuluttaen ja suuria määriä, ja näitä malleja voidaan käyttää uudelleen. Monet yritykset voivat yleensä hyödyntää pilvidataa ja -laskentaa , niiden ei tarvitse rakentaa omaa tyhjästä.
2. Paranna nykyisiä mallejasi lisäämällä erityistä sisältöä, joka kuluttaa paljon vähemmän tehoa kuin uusien suurten mallien kouluttaminen alusta alkaen. Se myös lisää liiketoiminnan arvoa tavoilla, joita ei havaita tavanomaisilla mallien luomismenetelmillä.
3. Voit vähentää energiankulutustamme rahallisesti käyttämällä TinyML: ää koneoppimismallien suorittamiseen pienillä, vähän virtaa kuluttavilla laitteilla. Tällä tavoin voidaan välttää datan lähettämistä edestakaisin suurille tietokoneille. Nämä pienet laitteet kuluttavat tuhat kertaa vähemmän sähköä verrattuna suurempiin osiin, kuten suorittimiin tai näytönohjaimiin.
4. Tutki suurten mallien merkitystä ja selvitä, kannattaako niiden energiankulutuksen lisäämistä. Jos järjestelmä käyttää kolme kertaa enemmän sähköä parantaakseen suorituskykyään vain 1–3 % , tämän lähestymistavan noudattaminen ei ole perusteltua. Erilaisten ongelmanratkaisutapojen tarkastelu voi joskus tarkoittaa, että koneoppimista tai tekoälyä ei tarvita.
5. Generatiivisen tekoälyn käytössä tulisi olla varovainen. Koneoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely ovat hyödyllisiä terveydenhuollossa ja katastrofien ennustamisessa, mutta blogikirjoitusten kirjoittamisessa ne eivät ole yhtä tehokkaita. Meidän on oltava varmoja siitä, että näiden työkalujen käyttö sisällöntuotantoon on välttämätöntä ja kustannusten arvoista, koska ne voivat aiheuttaa enemmän ongelmia maailmallemme kuin auttaa ihmisiä.
6. Tarkista, mistä pilvipalvelusi tai datakeskuksesi saa virtansa. Voit vähentää tekoälysi ja ohjelmistojesi hiilidioksidipäästöjä käyttämällä niitä paikoissa, jotka käyttävät uusiutuvaa energiaa . Tämä saattaa vähentää niiden käytöstä aiheutuvia päästöjä kolmella neljänneksellä. Google rakentaa Quebeciin datakeskusta, joka toimii vain puhtaalla energialla, ja tavoitteena on tehdä se vuoteen 2030 mennessä.
7. Jokaisen tutkimuslaboratorion, tekoälypalveluita myyvän yrityksen ja tekoälyä käyttävän yrityksen tulisi laskea, kuinka paljon hiilidioksidia ne tuottavat. Niiden on seurattava hiilenkulutustaan ja jaettava tämä tieto, jotta asiakkaat voivat tehdä tietoon perustuvia valintoja, kun he päättävät tehdä heidän kanssaan yhteistyötä tekoälyasioissa.
8. Nopeuta siirtymistä puhtaampaan energiaan käyttämällä generatiivista tekoälyä. Tämä teknologia voi ennustaa, kuinka paljon energiaa ihmiset tarvitsevat , tai tuottaa enemmän energiaa uusiutuvista lähteistä parantamalla sään huomioon ottavia suunnitelmia. Mutta sitä ei tarvita kaikkialla. Perustason tekoälydiagnostiikkatekniikka on yleensä ympäristöystävällisempi ja tehokkaampi monissa käyttötarkoituksissa.
Katso myös, kuinka paljon energiaa ChatGPT kuluttaa päivässä?
Red AI vs Green AI Vertailu: Aja tehokkuutta kestävästi
Muuttuvassa ja laajenevassa tekoälymaailmassa koodaajat ja kehittäjät työskentelevät kovasti kehittääkseen parempia ja kehittyneempiä tekoälyjärjestelmiä. Mutta tämä työ on vaikuttanut ympäristöön niin positiivisissa kuin negatiivisissakin suunnissa, mikä on johtanut siihen, mitä kutsumme punaiseksi tekoälyksi ja vihreäksi tekoälyksi. Punainen tekoäly toimii samalla tavalla kuin nykyaikaisten ajoneuvojen urheiluympäristö ja asettaa etusijalle tehon taloudellisuuden sijaan.
Tässä on taulukko, joka näyttää joitain eroja Red AI:n ja Green AI:n välillä.
| Aspect | Punainen AI | Vihreä AI |
| Tavoite | Saavuttaakseen huippuluokan tuloksia | Korkealaatuisten tulosten saavuttamiseksi |
| Ominaisuudet | Suuret ja monimutkaiset mallit; Korkeat tieto- ja laskentavaatimukset; Tietoihin perustuva päätöksenteko | Pienet ja yksinkertaiset mallit; Alhaiset tieto- ja laskentavaatimukset; Ympäristö- ja sosiaalisten vaikutusten arviointi |
| Hyödyt | Parantaa taloudellista tehokkuutta ja kilpailukykyä | Vähentää energiankulutusta ja hiilijalanjälkeä |
| Tutkii tutkimisen ja luovuuden rajoja | Parantaa tekoälyn edistysten saatavuutta ja osallisuutta | |
| Haasteet | Herättää huolta työturvallisuudesta ja yksityisyyden suojasta | Edellyttää perusteellista tutkimusta ja algoritmien harhaan puuttumista |
| Luo esteitä tekoälytutkimuksen uusille tulokkaille | Vaatii enemmän innovatiivisuutta ja omaperäisyyttä tekoälyasiantuntijoilta | |
| Hinta | Korkeat taloudelliset kustannukset mallien kehittämisestä, koulutuksesta ja juoksemisesta | Pienet taloudelliset kustannukset mallien kehittämisestä, koulutuksesta ja ajosta |
| tarkkuus | Paljon tehtäviä ja tietojoukkoja | Kohtalainen tai korkea tehtävät ja tietojoukot |
| Tehokkuus: | Alhainen tehokkuus tiedon ja laskennan kulutuksessa | Korkea hyötysuhde tiedon ja laskennan kulutuksessa |
| Matala tehokkuus harjoittelussa ja ennusteajan | Korkea tehokkuus harjoittelussa ja ennusteajan |
Lue myös: ChatGPT:n janoiset datakeskukset kuluttavat vesivaroja
Muut Green Tech -ehdot
Tekoälymenetelmien ympäristövaikutuksiin liittyy muitakin termejä niiden kestävyyden parantamiseksi.
Mikä on Green IT?
Vihreä IT tarkoittaa tietokoneiden ja vastaavien tuotteiden valmistamista ja käyttöä ympäristöystävällisellä tavalla. Se käyttää vähemmän haitallisia materiaaleja , säästää energiaa ja luonnonvaroja. Se varmistaa myös näiden tuotteiden asianmukaiset kierrätys- tai hävitysmenetelmät.
Datakeskusten energiatehokkuuden parantaminen ja erilaisten vihreän laskennan strategioiden käyttö niissä sisältyy vihreään IT:hen . Tämä kattaa toimia, kuten virtualisoinnin käytön, pilviteknologian lisäämisen ja keskittyy ympäristöystävälliseen tiedontallennukseen ja verkottumiseen.
Mikä on vihreä älykkyys?
Luonnosta ja tekoälystä koostuva yhdistelmä, jota kutsutaan vihreäksi älykkyydeksi, ratkaisee ympäristöön ja yhteiskuntaan liittyviä ongelmia. Se hyödyntää älykkäitä menetelmiä ja ratkaisee ongelmia energiantuotannossa, maataloudessa ja rakennussuunnittelussa.
Kuinka vihreä älykkyys vähentää tekoälyn ja koneoppimisen ympäristövaikutuksia?
Green Intelligence voi vähentää tekoälyn ja ML:n ympäristövaikutuksia useilla tavoilla.
1. Tekoäly- ja koneoppimisjärjestelmien energiankulutuksen ja päästöjen vähentämiseksi voidaan käyttää parempia laitteistoja, ohjelmistoja ja algoritmeja uusiutuvien luonnonvarojen hyödyntämiseksi sekä energian tuotannossa että kompensointistrategioissa.
2. Eri osa-alueet, kuten maanviljely, puutyö, energiankuljetus, voivat käyttää tekoälyä (AI) ja koneoppimista (ML) ympäristöongelmien ratkaisemiseen.
3. Jotta ihmiset, ryhmät ja johtajat saisivat tietoa ympäristöstä ja ryhtyisivät toimiin, on tärkeää antaa heille hyvää ympäristötietoa. Tämä tarkoittaa, että heidän tulisi saada paitsi faktoja myös ymmärrys siitä, mitä nämä faktat tarkoittavat.
Mikä on Green AI Cloud?
Se tarkoittaa tekoälyn käyttöä pilvipalveluissa, joka ei vahingoita ympäristöä merkittävästi. Se pyrkii vähentämään tekoälyohjelmien hiilidioksidi- ja energiankulutusta valitsemalla uusiutuvia energialähteitä, parempia laitteistoja ja ohjelmistomenetelmiä.
Jotkut esimerkkejä vihreästä tekoälypilvistä ovat
1. Green AI Cloud on pilvipalvelu, joka tarjoaa erittäin nopeaa ja ympäristöystävällistä superlaskentaa tekoälylle käyttäen vain vettä ja tuulienergiaa. Se myös muuntaa ylimääräisen lämmön lämpimäksi nesteeksi, jota käytetään teollisuustuotteiden valmistukseen.
2. Cerebras Systems tarjoaa maailmanlaajuisesti suurimman ja nopeimman tekoälysirun, Wafer Scale Engine 2:n; se tekee tekoälytyötä paljon nopeammin, 10 000 kertaa, kuin tavalliset sirut, ja kuluttaa vähemmän sähköä.
Vihreän tekoälyn tavoitteena on löytää harmonia näkökohtien ja strategisten tavoitteiden välillä korostaen sekä kestävyyttä että teknisiä edistysaskeleita. Haasteita syntyy kuitenkin sääntöjen ja määräysten puutteesta. Vastuullisuuden ja luovuuden edistäminen on siis ratkaisevan tärkeää sekä vihreän tekoälyn periaatteiden integroiminen eri toimialoilla. Jos haluat tutkia tällaisia mielenkiintoisia aiheita, jatka blogikirjoitustemme lukemista.
Suositeltu: Yli 20 parasta tekoälyllä toimivaa uusiutuvan energian yritystä
