По мере стремительного развития области искусственного интеллекта, он также вносит вклад в размере от 2.1% до 3.9% глобальных выбросов парниковых газов. Однако «зеленый» ИИ представляет собой устойчивое решение, позволяющее снизить эти экологические издержки без ущерба для своих преимуществ. Читайте дальше, чтобы узнать о его различных характеристиках и влиянии.
Преимущества зеленого ИИ
Изучение методов обеспечения углеродоэффективности вычислительных процессов или искусственного интеллекта определяет область «зеленого» искусственного интеллекта. Это развивающаяся отрасль, цель которой – не только смягчение воздействия технологий и человеческой деятельности на окружающую среду, но и борьба с изменением климата посредством разработки и внедрения устойчивых, экологически чистых алгоритмов.
Теперь давайте рассмотрим преимущества и проблемы зеленого ИИ.
| Преимущества | Задачи |
| Пользы энергоэффективный ИИ для определения экологических, социальных и управленческих целей для организаций. | Проблемы с данными в развивающихся странах влияют на качество данных. |
| Производительность и устойчивость для фермеров и производители продуктов питания с решениями на основе данных. | Работает с конфиденциальными данными, которые требует конфиденциальности и обеспечение безопасности. |
| Улучшает качество городской жизни путем оптимизации таких аспектов городского управления, как безопасность дорожного движения, утилизация отходов и коммунальные услуги. | Требуются специалисты с навыками в области искусственного интеллекта и экологии, дефицит которых тормозит его развитие. |
См. также: Топ-15+ стартапов, разрабатывающих ИИ для повышения энергоэффективности
Каковы цели зеленого ИИ?
Стремясь снизить воздействие на окружающую среду, Green AI фокусируется на трех основных целях и соответствующих практиках.
1. Активно повышать экологичность и ресурсоэффективность систем искусственного интеллекта путем реализации двойного подхода . Во-первых, путем улучшения центров обработки данных, алгоритмов и оборудования. Во-вторых, путем использования экологически чистой энергии, а также облачных и периферийных вычислений.
2. Снижение вычислительной и финансовой нагрузки на модели ИИ путем разработки стратегии повышения доступности и ценовой доступности для всех . Таким образом, мы сможем дать возможность каждому создавать инновационные решения в области ИИ.
3. Крайне важно обеспечить соответствие целей ИИ человеческим ценностям и этике, используя ИИ в качестве инструмента для решения насущных глобальных проблем, включая изменение климата, утрату биоразнообразия и даже социальную справедливость.
Используя эти возможности во благо, преимущества «зеленого» ИИ могут оптимизировать воздействие ИИ на окружающую среду и общество.
Перекрестная ссылка: Помогут ли или навредят «зеленые» технологии искусственного интеллекта будущему управления отходами?
Устойчивые методы сокращения углеродного следа генеративного ИИ
Генеративный ИИ — это мощная технология, которая может создавать контент, такой как текст, изображения, музыку и код. Однако она оказывает большое влияние на окружающую среду, поскольку для обучения и работы ей требуется много данных и мощных компьютеров. Это приводит к использованию большого количества энергии. Поэтому важно использовать устойчивые способы сокращения выбросов углерода от генеративного ИИ, а также управлять им осторожно.
Вот некоторые из методов повышения устойчивости ИИ:
1. Современные поставщики услуг создают масштабные модели, требующие больших затрат энергии и больших объемов ресурсов, которые можно использовать повторно. Многие предприятия могут использовать облачные данные и вычисления , им обычно не нужно создавать собственные системы с нуля.
2. Улучшите свои существующие модели, добавив специфический контент, который потребляет гораздо меньше энергии, чем обучение новых больших моделей с нуля. Это также повысит ценность бизнеса способами, недоступными при использовании обычных методов создания моделей.
3. Чтобы сократить потребление энергии и сэкономить деньги, можно использовать TinyML для запуска моделей машинного обучения прямо на небольших устройствах с низким энергопотреблением. Таким образом, можно избежать передачи данных между большими компьютерами. Эти крошечные устройства потребляют в тысячу раз меньше электроэнергии по сравнению с более крупными компонентами, такими как процессоры или видеокарты.
4. Изучите важность больших моделей и выясните, стоит ли тратить на них больше энергии. Если система потребляет в три раза больше электроэнергии, чтобы улучшить свои показатели всего на 1-3% , то такой подход не оправдан. Рассмотрение различных способов решения проблем иногда может означать, что использование машинного обучения или искусственного интеллекта не требуется.
5. Использование генеративного ИИ следует осуществлять с осторожностью. Машинное обучение и обработка естественного языка полезны в здравоохранении и прогнозировании катастроф, но когда дело доходит до написания постов в блогах, они не так эффективны. Мы должны быть уверены, что использование этих инструментов для создания контента необходимо и оправдано, поскольку они могут создать больше проблем для нашего мира, чем помочь людям.
6. Посмотрите, откуда ваш облачный сервис или центр обработки данных получает электроэнергию. Вы можете снизить выбросы углекислого газа для вашего ИИ и программного обеспечения, используя их в местах, где применяются возобновляемые источники энергии . Это может сократить выбросы от их работы на три четверти. Google строит в Квебеке центр обработки данных, который будет работать исключительно на чистой энергии, и планирует сделать это к 2030 году.
7. Каждая исследовательская лаборатория, компания, продающая услуги в области ИИ, и каждое предприятие, использующее искусственный интеллект, должны рассчитывать объемы производимого ими углекислого газа. Им необходимо отслеживать потребление углерода и делиться этой информацией, чтобы клиенты могли принимать обоснованные решения при сотрудничестве с ними в вопросах, связанных с ИИ.
8. Ускорьте переход к более чистой энергетике с помощью генеративного ИИ. Эта технология может прогнозировать, сколько энергии потребуется людям , или увеличивать производство энергии из возобновляемых источников за счет усовершенствования конструкций с учетом погодных условий. Но она не везде необходима. Базовый метод диагностики на основе ИИ обычно лучше для окружающей среды и эффективнее во многих областях применения.
Также взгляните на вопрос: «Сколько энергии потребляет ChatGPT в день?»
Сравнение красного и зеленого ИИ: повышение эффективности и устойчивости
В изменяющейся и расширяющейся сфере ИИ кодеры и разработчики усердно работают над созданием лучших и более сложных систем ИИ. Но эта работа повлияла на окружающую среду как в положительном, так и в отрицательном направлении, что привело к появлению того, что мы называем Red AI и Green AI. Red AI функционирует аналогично спортивной настройке в современных автомобилях, отдавая приоритет мощности, а не экономичности.
Вот таблица, которая показывает некоторые различия между Red AI и Green AI.
| Аспект | Красный ИИ | Зеленый ИИ |
| Цель | Достижение результатов самого высокого уровня | Для достижения высококачественных результатов |
| Характеристики: | Большие и сложные модели; Высокие требования к данным и вычислениям; Принятие решений на основе данных | Небольшие и простые модели; Низкие требования к данным и вычислениям; Оценка экологического и социального воздействия |
| Преимущества | Повышает экономическую эффективность и конкурентоспособность | Снижает потребление энергии и выбросы углекислого газа |
| Исследует границы в исследовании и творчестве | Улучшает доступ и инклюзивность достижений ИИ | |
| Задачи | Вызывает обеспокоенность по поводу безопасности работы и защиты конфиденциальности | Требует тщательного изучения и устранения предвзятости в алгоритмах. |
| Создает препятствия для новичков в исследованиях ИИ | Призывы к большей инновационности и оригинальности от экспертов в области искусственного интеллекта | |
| Стоимость | Высокие финансовые затраты на разработку, обучение и эксплуатацию моделей | Низкие финансовые затраты на разработку, обучение и эксплуатацию моделей |
| Точность подачи | Высокий уровень задач и наборов данных | От умеренного до высокого по задачам и наборам данных |
| Эффективность | Низкая эффективность потребления данных и вычислений | Высокая эффективность потребления данных и вычислений |
| Низкая эффективность обучения и времени прогнозирования | Высокая эффективность обучения и прогнозирования времени |
Читайте также: «Прожорливые центры обработки данных ChatGPT истощают водные ресурсы»
Другие термины, связанные с зелеными технологиями
Существуют и другие термины, связанные с воздействием методов ИИ на окружающую среду и направленные на повышение их устойчивости.
Что такое «зеленые ИТ»?
«Зеленые» ИТ подразумевают производство и использование компьютеров и аналогичных продуктов таким образом, чтобы это было безопасно для окружающей среды. Это включает использование материалов, которые наносят меньший вред окружающей среде, экономию энергии и сохранение ресурсов. Также это обеспечивает надлежащие методы переработки и утилизации этих продуктов.
В концепцию «зеленых ИТ» входит повышение энергоэффективности центров обработки данных и внедрение в них различных стратегий «зеленых» вычислений . Это включает в себя такие действия, как использование виртуализации, внедрение технологий облачных вычислений, а также акцент на экологически чистом хранении данных и сетевых технологиях.
Что такое «зеленый интеллект»?
Сочетание инноваций, заимствованных из природы, и искусственного интеллекта, называемое «зеленым интеллектом», решает проблемы, связанные с окружающей средой и обществом. Оно использует интеллектуальные методы и решает проблемы в области производства энергии, сельского хозяйства и проектирования зданий.
Как «зеленый интеллект» снижает воздействие ИИ и машинного обучения на окружающую среду?
«Зеленый интеллект» может снизить воздействие ИИ и МО на окружающую среду несколькими способами.
1. Для снижения энергопотребления и выбросов от систем искусственного интеллекта и машинного обучения можно использовать более совершенное оборудование, программное обеспечение и алгоритмы, позволяющие задействовать возобновляемые ресурсы как для выработки электроэнергии, так и для компенсационных стратегий.
2. Различные области, такие как сельское хозяйство, деревообработка, транспортировка энергии, могут использовать искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для решения проблем, связанных с окружающей средой.
3. Чтобы помочь людям, группам и лидерам узнать больше об окружающей среде и предпринять соответствующие действия, важно предоставлять им достоверную экологическую информацию. Это означает, что они должны получать не только факты, но и понимание того, что эти факты означают.
Что такое Green AI Cloud?
Это означает использование искусственного интеллекта в облачных вычислениях , которое не наносит значительного вреда окружающей среде. Цель состоит в снижении выбросов углекислого газа и энергопотребления программами ИИ за счет выбора возобновляемых источников энергии, более совершенного оборудования и программных методов.
Вот некоторые примеры зеленого облака ИИ:
1. Green AI Cloud — это облачный сервис, обеспечивающий очень быстрые и экологичные супервычисления для искусственного интеллекта, использующий только энергию воды и ветра. Он также преобразует избыточное тепло в теплую жидкость, используемую для производства промышленных товаров.
2. Компания Cerebras Systems предлагает самый большой и быстрый в мире чип для искусственного интеллекта под названием Wafer Scale Engine 2; он выполняет задачи ИИ в 10 000 раз быстрее, чем обычные чипы, и потребляет меньше электроэнергии.
Зеленый ИИ стремится найти гармонию между соображениями и стратегическими целями, подчеркивая как устойчивость, так и технические достижения. Однако возникают проблемы из-за отсутствия правил и положений. Поэтому развитие ответственности и поощрение креативности имеют решающее значение наряду с поддержкой интеграции принципов зеленого ИИ в различных отраслях. Чтобы исследовать такие интересные темы, продолжайте читать наши записи в блоге.
Рекомендуем: 20+ ведущих компаний в сфере возобновляемой энергетики, использующих искусственный интеллект.
