Wraz z dynamicznym rozwojem dziedziny sztucznej inteligencji, odpowiada ona również za 2.1% do 3.9% globalnej emisji gazów cieplarnianych. Jednak zielona sztuczna inteligencja (Green AI) stanowi zrównoważone rozwiązanie, które minimalizuje te koszty środowiskowe bez poświęcania jej korzyści. Czytaj dalej, aby omówić jej różne atrybuty i wpływ.
Korzyści z zielonej sztucznej inteligencji
Eksploracja metod, które pozwalają na efektywne wykorzystanie obliczeń lub sztucznej inteligencji w celu ograniczenia emisji dwutlenku węgla, definiuje domenę zielonej sztucznej inteligencji. Jest to rozwijająca się gałąź, której celem jest nie tylko łagodzenie wpływu technologii na środowisko i działań człowieka, ale także walka ze zmianami 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 wdrożenie dwutorowego podejścia . Po pierwsze, poprzez udoskonalenie centrów danych, algorytmów i sprzętu. Po drugie, poprzez wykorzystanie zielonej energii oraz przetwarzania w chmurze lub przetwarzania brzegowego.
2. Zmniejszenie obciążeń obliczeniowych i finansowych modeli AI poprzez opracowanie strategii zwiększającej dostępność i przystępność cenową dla wszystkich . W ten sposób możemy umożliwić każdemu tworzenie innowacyjnych rozwiązań AI.
3. Konieczne jest zapewnienie, aby cele sztucznej inteligencji (AI) były zgodne z ludzkimi wartościami i etyką poprzez wykorzystanie AI jako narzędzia do rozwiązywania palących problemów globalnych, w tym zmian klimatycznych, utraty bioróżnorodności, a nawet sprawiedliwości społecznej.
Wykorzystując te możliwości w dobrym celu, korzyści płynące z zielonej sztucznej inteligencji mogą zoptymalizować wpływ sztucznej inteligencji na środowisko i społeczeństwo.
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, zużywające dużo energii i w dużych ilościach, które można ponownie wykorzystać. Wiele firm zazwyczaj korzysta z danych i przetwarzania w chmurze , nie muszą więc budować własnych rozwiązań od podstaw.
2. Ulepszaj swoje obecne modele, dodając konkretne treści, które zużywają znacznie mniej energii niż trenowanie dużych, nowych modeli od samego początku. Dzięki temu biznes staje się bardziej wartościowy w sposób nieosiągalny w przypadku tradycyjnych metod tworzenia modeli.
3. Aby zmniejszyć zużycie energii w sposób, który pozwoli zaoszczędzić pieniądze, możesz użyć TinyML do uruchamiania modeli uczenia maszynowego bezpośrednio na małych urządzeniach o niskim poborze mocy. W ten sposób można uniknąć przesyłania danych do i z dużych komputerów. Te maleńkie gadżety zużywają tysiąc razy mniej energii elektrycznej w porównaniu z większymi elementami, takimi jak procesory CPU czy GPU.
4. Zbadaj znaczenie dużych modeli i sprawdź, czy warto zużywać więcej energii. Jeśli system zużywa trzy razy więcej energii elektrycznej, aby poprawić jego wydajność tylko o 1-3% , to nie ma uzasadnienia dla takiego podejścia. Poszukiwanie różnych sposobów rozwiązywania problemów może czasami oznaczać, że korzystanie z uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji nie jest konieczne.
5. Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji powinno być ostrożne. Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego są przydatne w ochronie zdrowia i przewidywaniu katastrof, ale nie sprawdzają się zbyt dobrze w pisaniu postów na blogu. Musimy mieć pewność, że korzystanie z tych narzędzi do tworzenia treści jest konieczne i warte swojej ceny, ponieważ mogą one spowodować więcej problemów dla naszego świata 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, gdzie wykorzystuje się energię odnawialną . To może zmniejszyć emisję dwutlenku węgla z ich działania o trzy czwarte. Google buduje centrum danych w Quebecu, które będzie zasilane wyłącznie czystą energią, dążąc do tego do 2030 roku.
7. Każde laboratorium badawcze, firma sprzedająca usługi AI i przedsiębiorstwo wykorzystujące sztuczną inteligencję powinny obliczać, ile dwutlenku węgla emitują. Muszą monitorować swoje zużycie węgla i udostępniać te informacje, aby klienci mogli podejmować świadome decyzje, decydując się na współpracę z nimi w zakresie AI.
8. Przyspiesz przejście na czystszą energię dzięki generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Technologia ta potrafi przewidywać, ile energii ludzie będą potrzebować lub wytwarzać więcej energii ze źródeł odnawialnych, ulepszając projekty uwzględniające pogodę. Nie jest jednak potrzebna wszędzie. Podstawowa technika diagnostyczna oparta na sztucznej inteligencji jest zazwyczaj korzystniejsza dla środowiska i skuteczniejsza w wielu zastosowaniach.
Sprawdź także, 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 wody 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 technologie informatyczne oznaczają wytwarzanie i użytkowanie komputerów i podobnych produktów w sposób przyjazny dla środowiska. Wykorzystuje się materiały, które nie są tak szkodliwe , oszczędzając energię i zasoby. Zapewnia się również odpowiednie metody recyklingu lub utylizacji tych produktów.
Poprawa efektywności energetycznej centrów danych i stosowanie w nich różnych strategii zielonego przetwarzania danych jest częścią koncepcji Zielonego IT . Obejmuje ona działania takie jak wykorzystanie wirtualizacji, dodanie technologii chmury obliczeniowej oraz skupienie się na ekologicznym przechowywaniu danych i sieciowaniu.
Czym jest Green Intelligence?
Połączenie innowacji pochodzących z natury i sztucznej inteligencji, zwane zieloną inteligencją, rozwiązuje problemy związane ze środowiskiem i społeczeństwem. Wykorzystuje inteligentne metody 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 generowane przez systemy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, można zastosować lepszy sprzęt, oprogramowanie i algorytmy, które pozwolą wykorzystać odnawialne źródła 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 pomóc ludziom, grupom i liderom dowiedzieć się więcej o środowisku i podjąć działania, ważne jest, aby przekazać im rzetelne informacje o środowisku. Oznacza to, że powinni oni otrzymać nie tylko fakty, ale także zrozumieć, co te fakty oznaczają.
Czym jest Green AI Cloud?
Oznacza to wykorzystanie sztucznej inteligencji w chmurze obliczeniowej , która nie szkodzi środowisku w znaczącym stopniu. Celem jest ograniczenie emisji dwutlenku węgla i zużycia energii przez programy AI poprzez wybór odnawialnych źródeł energii, lepszego sprzętu i metod programowych.
Oto kilka przykładów zielonej chmury AI:
1. Green AI Cloud to usługa w chmurze, która zapewnia bardzo szybkie i ekologiczne superobliczenia dla sztucznej inteligencji, wykorzystując wyłącznie energię wodną i wiatrową. Przetwarza również nadmiar ciepła w ciepłą ciecz wykorzystywaną do produkcji produktów przemysłowych.
2. Cerebras Systems oferuje największy i najszybszy układ AI na świecie o nazwie Wafer Scale Engine 2. Dzięki niemu sztuczna inteligencja działa 10 000 razy szybciej niż w przypadku zwykłych układów, a przy tym 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.
Polecane: Ponad 20 najlepszych firm z branży energii odnawialnej korzystających ze sztucznej inteligencji
