W miarę szybkiego rozwoju dziedziny sztucznej inteligencji przyczynia się ona również % 2.1 do 3.9% globalnych emisji gazów cieplarnianych. Jednak Green AI przedstawia zrównoważone rozwiązanie łagodzące te koszty środowiskowe bez poświęcania korzyści. Czytaj dalej, aby omówić jego różne atrybuty i wpływ.
Korzyści z zielonej sztucznej inteligencji
Eksploracja metod renderowania obliczenia lub sztuczna inteligencja w sposób efektywny pod względem emisji dwutlenku węgla definiuje sferę zielonej sztucznej inteligencji. Jest to rozwijająca się gałąź, której celem jest nie tylko łagodzenie wpływu technologii na środowisko i działań człowieka, ale także zmaganie się ze zmianą klimatu poprzez rozwój i wdrażanie zrównoważonych, zielonych algorytmów.
Przyjrzyjmy się teraz korzyściom i wyzwaniom zielonej sztucznej inteligencji.
| Korzyści | Wyzwania |
| Używa energooszczędna sztuczna inteligencja aby uzyskać cele organizacji dotyczące środowiska, społeczeństwa i ładu korporacyjnego. | Wyzwania związane z danymi w krajach rozwijających się wpływać na jakość danych. |
| Produktywność i zrównoważony rozwój dla rolników i producentom żywności rozwiązania oparte na danych. | Zajmuje się wrażliwymi danymi, które wymaga prywatności i ochrony bezpieczeństwa. |
| Poprawia jakość życia w mieście optymalizując aspekty zarządzania miastem, takie jak bezpieczeństwo na drogach, odpady i usługi publiczne. | Niezbędni są eksperci posiadający umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji i nauk o środowisku, których brakuje w tej dziedzinie i którzy utrudniają jej rozwój. |
Zobacz także: 15+ najlepszych startupów rozwijających sztuczną inteligencję w celu zwiększenia efektywności energetycznej
Jakie są cele zielonej sztucznej inteligencji?
Mając na celu ograniczenie negatywnego wpływu na środowisko, Green AI koncentruje się na trzech głównych celach i odpowiadających im praktykach.
1. Aktywne zwiększanie przyjazności dla środowiska i efektywności wykorzystania zasobów przez systemy AI poprzez: wdrażanie dwutorowego podejścia. Po pierwsze, poprzez udoskonalenie centrów danych, algorytmów i sprzętu. Po drugie, poprzez wykorzystanie zielonej energii, a także chmury obliczeniowej lub przetwarzania brzegowego.
2. Zmniejszenie obciążeń obliczeniowych i finansowych modeli AI poprzez zaprojektowanie strategii, która zwiększyć dostępność i przystępność cenową dla wszystkichDzięki temu możemy umożliwić każdemu tworzenie innowacyjnych rozwiązań AI.
3. Aby zapewnić, że cele AI są zgodne z ludzkimi wartościami i etyką wykorzystując sztuczną inteligencję jako narzędzie do rozwiązywania pilnych globalnych problemów, w tym zmian klimatycznych, utraty różnorodności biologicznej, a nawet sprawiedliwości społecznej, jest koniecznością.
Wykorzystując te możliwości w dobrym celu, korzyści płynące z zielonej sztucznej inteligencji mogą zoptymalizować wpływ sztucznej inteligencji na środowisko i społeczeństwo.
Odsyłacz: Czy zielona technologia sztucznej inteligencji pomoże czy zaszkodzi przyszłości gospodarki odpadami?
Zrównoważone praktyki mające na celu zmniejszenie śladu węglowego generatywnej sztucznej inteligencji
Generative AI to silna technologia, która może tworzyć treści, takie jak tekst, obrazy, muzykę i kod. Ma jednak duży wpływ na środowisko, ponieważ potrzebuje wielu danych i wydajnych komputerów do nauki i pracy. Powoduje to zużycie dużej ilości energii. Dlatego ważne jest, aby stosować zrównoważone sposoby redukcji emisji dwutlenku węgla z generative AI, a także ostrożnie nią zarządzać.
Oto kilka metod poprawy zrównoważonego rozwoju sztucznej inteligencji:
1. Obecni dostawcy usług tworzą duże modele z dużą ilością energii i w dużych ilościach, które można ponownie wykorzystać. Wiele firm może korzystaj z danych w chmurze i obliczeń zwykle nie ma potrzeby budowania czegoś od podstaw.
2. Ulepsz swoje obecne modele, dodawanie określonej zawartości, która zużywa znacznie mniej energii niż zaczynać szkolenie dużych nowych modeli od początku. Sprawia to również, że biznes jest bardziej wartościowy w sposób, którego nie widać w przypadku zwykłych metod tworzenia modeli.
3. Aby ograniczyć zużycie energii w sposób oszczędzający pieniądze, możesz użyć TinyML do uruchamiaj modele uczenia maszynowego bezpośrednio na małych urządzeniach o niskim poborze mocy. W ten sposób można uniknąć przesyłania danych tam i z powrotem do dużych komputerów. Te maleńkie gadżety zużywają tysiąc razy mniej energii elektrycznej w porównaniu do większych części, takich jak CPU lub GPU.
4. Zbadaj znaczenie dużych modeli i sprawdź, czy warto zużywać więcej energii. Jeśli system zużywa trzy razy więcej energii elektrycznej, aby go wytworzyć, 1-3% lepiej, to nie jest uzasadnione podążanie za tym podejściem. Szukanie różnych sposobów rozwiązywania problemów może czasami oznaczać, że korzystanie z uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji nie jest potrzebne.
5. Używanie generatywnej AI powinno być wykonywane ostrożnie. Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego są przydatne w ochronie zdrowia i przewidywaniu katastrof, ale jeśli chodzi o pisanie postów na blogu, nie sprawdzają się tak dobrze. Musimy być pewni, że korzystanie z tych narzędzi do tworzenia treści jest konieczne i warte swojej ceny ponieważ mogą przysporzyć światu więcej problemów niż pomóc ludziom.
6. Sprawdź, skąd Twoja usługa w chmurze lub centrum danych czerpie energię. Możesz sprawić, że Twoja sztuczna inteligencja i oprogramowanie będą emitować mniej dwutlenku węgla, wykorzystując je w miejscach, w których wykorzystuje się energię odnawialną. To może zmniejszyć emisje z ich eksploatacji o trzy czwarte. Google buduje centrum danych w Quebecu, które będzie działać wyłącznie na czystej energii, mając na celu zrobienie tego do 2030 r.
7. Każde laboratorium badawcze, firma sprzedająca usługi AI i przedsiębiorstwo wykorzystujące sztuczną inteligencję powinno obliczyć, ile dwutlenku węgla produkuje. Muszą śledź zużycie węgla i udostępniać te informacje, aby klienci mogli podejmować świadome decyzje, decydując się na współpracę z nimi w kwestiach związanych ze sztuczną inteligencją.
8. Przyspiesz przejście na czystszą energię, korzystając z Generative AI. Ta technologia może przewidzieć, ile energii będą potrzebować ludzie lub wytwarzać więcej energii ze źródeł odnawialnych, ulepszając projekty uwzględniające pogodę. Ale nie jest to potrzebne wszędzie. Podstawowa technika diagnostyczna AI jest zazwyczaj lepsza dla środowiska i bardziej skuteczna w wielu zastosowaniach.
Przyjrzyj się też Ile energii zużywa ChatGPT dziennie?
Porównanie AI czerwonego i zielonego: Zrównoważone zwiększanie wydajności
W zmieniającym się i rozwijającym się obszarze AI programiści i deweloperzy ciężko pracują, aby tworzyć lepsze i bardziej wyrafinowane systemy AI. Jednak praca ta wpłynęła na środowisko zarówno w pozytywnym, jak i negatywnym kierunku, czego efektem jest to, co nazywamy Red AI i Green AI. Red AI działa podobnie do otoczenia sportowego we współczesnych pojazdach, stawiając na pierwszym miejscu moc, a nie ekonomię.
Poniżej znajduje się tabela przedstawiająca niektóre różnice pomiędzy sztuczną inteligencją czerwoną i zieloną.
| WYGLĄD | Czerwona sztuczna inteligencja | Zielona sztuczna inteligencja |
| Cel | Aby osiągnąć najnowocześniejsze rezultaty | Aby osiągnąć wysokiej jakości wyniki |
| Charakterystyka | Duże i złożone modele; Wysokie wymagania dotyczące danych i mocy obliczeniowej; Podejmowanie decyzji w oparciu o dane | Małe i proste modele; Niskie wymagania dotyczące danych i mocy obliczeniowej; Ocena wpływu na środowisko i społeczeństwo |
| Korzyści | Zwiększa efektywność ekonomiczną i konkurencyjność | Zmniejsza zużycie energii i ślad węglowy |
| Eksploruje granice eksploracji i kreatywności | Poprawia dostęp i inkluzywność postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji | |
| Wyzwania | Budzi obawy dotyczące bezpieczeństwa pracy i ochrony prywatności | Wymaga dokładnego zbadania i zajęcia się stronniczością w algorytmach |
| Tworzy przeszkody dla nowicjuszy w badaniach nad sztuczną inteligencją | Apel ekspertów ds. sztucznej inteligencji o większą innowacyjność i oryginalność | |
| Koszty: | Wysokie koszty finansowe związane z opracowywaniem, szkoleniem i prowadzeniem modeli | Niskie koszty finansowe związane z opracowywaniem, szkoleniem i prowadzeniem modeli |
| Dokładność | Dużo zadań i zestawów danych | Umiarkowany do wysokiego w przypadku zadań i zestawów danych |
| Wydajność: | Niska wydajność w zakresie zużycia danych i mocy obliczeniowej | Wysoka wydajność w zakresie zużycia danych i mocy obliczeniowej |
| Niska efektywność czasu szkolenia i przewidywania | Wysoka wydajność w czasie szkolenia i przewidywania |
Przeczytaj także: Pragnące centra danych ChatGPT wyczerpują zasoby wody
Inne terminy dotyczące technologii ekologicznych
Istnieją inne terminy odnoszące się do wpływu metod sztucznej inteligencji na środowisko, mające na celu poprawę ich zrównoważonego rozwoju.
Co to jest zielone IT?
Zielone IT oznacza wytwarzanie i używanie komputerów i podobnych produktów w sposób, który jest dobry dla środowiska. wykorzystuje materiały, które nie są tak szkodliwe, oszczędzając energię i zachowując zasoby. Zapewnia również właściwe metody recyklingu lub utylizacji tych produktów.
Poprawa efektywności energetycznej centrów danych i stosowanie w nich różnych strategii zielonego przetwarzania danych jest częścią Zielone ITObejmuje to działania takie jak korzystanie z wirtualizacji, dodawanie technologii chmury obliczeniowej i skupia się na przyjaznym dla środowiska przechowywaniu danych i sieciowaniu.
Czym jest Green Intelligence?
połączenie innowacji z natury i sztucznej inteligencji, nazywana zieloną inteligencją, zajmuje się problemami związanymi ze środowiskiem i społeczeństwem. Wykorzystuje inteligentne sposoby i rozwiązuje problemy w produkcji energii, rolnictwie i projektowaniu budynków.
W jaki sposób zielona inteligencja ogranicza wpływ sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na środowisko?
Zielona inteligencja może ograniczyć wpływ sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na środowisko na kilka sposobów.
1. Aby zmniejszyć zużycie energii i emisje z systemów AI i ML, można użyć lepszego sprzętu, oprogramowania i algorytmów wykorzystanie odnawialnych źródeł energii zarówno do wytwarzania energii, jak i realizacji strategii kompensacyjnych.
2. Różne obszary, takie jak rolnictwo, obróbka drewna, transport energii, mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) do rozwiązywania problemów związanych ze środowiskiem.
3. Aby pomagać ludziom, grupy i liderzy wiedzą więcej o środowisku i aby podjąć działania, ważne jest, aby przekazać im dobre informacje o środowisku. Oznacza to, że powinni oni otrzymać nie tylko fakty, ale także zrozumienie, co te fakty oznaczają.
Czym jest Green AI Cloud?
To znaczy wykorzystanie sztucznej inteligencji w chmurze obliczeniowej co nie szkodzi środowisku w dużym stopniu. Próbuje obniżyć ilość węgla i energii zużywanej przez programy AI, wybierając odnawialne źródła energii, lepszy sprzęt i metody oprogramowania.
Oto kilka przykładów zielonej chmury AI:
1. Zielona chmura AI jest usługą w chmurze, która zapewnia bardzo szybkie i przyjazne dla środowiska superkomputery dla sztucznej inteligencji, wykorzystującej tylko energię wody i wiatru. Zamienia również dodatkowe ciepło w ciepłą ciecz wykorzystywaną do produkcji produktów przemysłowych.
2. Systemy Cerebras oferuje największy i najszybszy układ AI na świecie o nazwie Wafer Scale Engine 2. Działa on ze sztuczną inteligencją o wiele szybciej, 10,000 XNUMX razy szybciej niż zwykłe układy, i zużywa mniej energii elektrycznej.
Green AI ma na celu znalezienie harmonii między rozważaniami i celami strategicznymi, kładąc nacisk zarówno na zrównoważony rozwój, jak i postęp techniczny. Jednak wyzwania pojawiają się z powodu braku zasad i regulacji. Dlatego pielęgnowanie odpowiedzialności i wspieranie kreatywności jest kluczowe, podobnie jak zakorzenienie się w zasadach Green AI w różnych branżach. Aby zgłębić tak interesujące tematy, czytaj dalej nasze wpisy na blogu.
