I takt med att området artificiell intelligens expanderar snabbt bidrar det också med 2.1 % till 3.9 % av de globala utsläppen av växthusgaser. Grön AI erbjuder dock en hållbar lösning som minskar dessa miljökostnader utan att offra dess fördelar. Läs vidare när vi diskuterar dess olika attribut och effekter.
Green AI-fördelar
Att utforska metoder för att göra datoranvändning, eller AI, på ett koldioxideffektivt sätt definierar sfären för grön artificiell intelligens. Det är en spirande gren som inte bara syftar till att mildra teknikens miljöpåverkan och mänskliga handlingar, utan också till att hantera klimatförändringar genom utveckling och implementering av hållbara, gröna algoritmer.
Låt oss nu ta en titt på fördelarna och utmaningarna med Green AI.
| Fördelar | Utmaningar |
| du använder energieffektiv AI för att få miljö-, sociala och styrningsmål för organisationer. | Datautmaningar i utvecklingsländer påverka datakvaliteten. |
| Produktivitet och hållbarhet för jordbrukare och livsmedelsproducenter med datadrivna lösningar. | Hanterar känsliga uppgifter som kräver integritet och säkerhetsskydd. |
| Förbättrar stadslivskvaliteten genom att optimera stadsförvaltningsaspekter som trafiksäkerhet, avfall och offentlig service. | Det krävs experter med AI och miljövetenskap, vilket knappast hindrar dess utveckling. |
Se även: Topp 15+ startups som utvecklar AI för energieffektivitet
Vilka är målen med grön AI?
Med en avsikt att minska miljöpåverkan fokuserar Green AI på tre primära mål och motsvarande metoder.
1. Att aktivt förbättra miljövänligheten och resurseffektiviteten hos AI-system genom att implementera en tvåfaldig strategi . För det första genom att förbättra datacenter, algoritmer och hårdvara. För det andra genom att utnyttja grön energi samt moln- eller edge computing.
2. Minska de beräkningsmässiga och ekonomiska bördorna för AI-modeller genom att utforma en strategi för att förbättra tillgänglighet och överkomliga priser för alla . Genom att göra det kan vi ge alla möjlighet att skapa innovativa AI-lösningar.
3. Att säkerställa att AI:s mål överensstämmer med mänskliga värderingar och etik genom att använda AI som ett verktyg för att ta itu med angelägna globala frågor, inklusive klimatförändringar, förlust av biologisk mångfald och till och med social rättvisa, är absolut nödvändigt.
Genom att använda dessa funktioner för gott kan Green AI-fördelar optimera AI:s påverkan på miljön och samhället.
Korsreferens: Kommer grön AI-teknik att hjälpa eller skada framtiden för avfallshantering?
Hållbara metoder för att minska koldioxidavtrycket från generativ AI
Generativ AI är en stark teknik som kan skapa innehåll, som text, bilder, musik och kod. Det har dock en stor inverkan på miljön eftersom det behöver massor av data och kraftfulla datorer för att lära sig och arbeta. Detta resulterar i att man använder mycket energi. Så det är viktigt att använda hållbara sätt för att minska koldioxidutsläppen från generativ AI och även hantera det på ett försiktigt sätt.
Här är några av metoderna för att förbättra AI-hållbarhet:
1. Nuvarande tjänsteleverantörer skapar stora modeller med mycket energi och i stora mängder, vilka kan användas igen. Många företag kan vanligtvis använda molndata och databehandling , de behöver inte bygga sina egna från ingenting.
2. Gör dina nuvarande modeller bättre genom att lägga till specifikt innehåll som använder mycket mindre ström än att börja träna stora nya modeller från början. Det gör också verksamheten mer värd på sätt som inte ses med vanliga metoder för att skapa modeller.
3. För att minska energiförbrukningen på ett sätt som sparar pengar kan du använda TinyML för att köra maskininlärningsmodeller direkt på små enheter med låg strömförbrukning. På så sätt kan man undvika att skicka data fram och tillbaka till stora datorer. Dessa små prylar använder tusen gånger mindre el jämfört med större delar som processorer eller grafikkort.
4. Studera vikten av stora modeller och ta reda på om de är värda att använda mer energi. Om ett system använder tre gånger mer el för att bara bli 1–3 % bättre, är det inte motiverat att följa denna metod. Att titta på olika sätt att lösa problem kan ibland innebära att man inte behöver använda maskininlärning eller artificiell intelligens.
5. Generativ AI bör användas med försiktighet. Maskininlärning och naturlig språkbehandling är användbara för hälsa och för att förutsäga katastrofer, men när det gäller att skriva blogginlägg fungerar de inte så bra. Vi måste vara säkra på att det är nödvändigt och värt kostnaden att använda dessa verktyg för att skapa innehåll eftersom de kan orsaka fler problem för vår värld än att hjälpa människor.
6. Titta på var din molntjänst eller ditt datacenter får sin ström ifrån. Du kan få din AI och programvara att släppa ut mindre koldioxid genom att använda dem på platser som använder förnybar energi . Detta kan minska utsläppen från att driva dem med tre fjärdedelar. Google bygger ett datacenter i Quebec som enbart kommer att drivas med ren energi, med målet att göra det senast 2030.
7. Varje forskningslaboratorium, företag som säljer AI-tjänster och företag som använder artificiell intelligens bör beräkna hur mycket koldioxid de producerar. De behöver hålla koll på sin koldioxidanvändning och dela denna information så att kunderna kan fatta välgrundade beslut när de bestämmer sig för att samarbeta med dem i AI-frågor.
8. Snabbare övergången till renare energi genom att använda generativ AI. Denna teknik kan förutsäga hur mycket energi människor kommer att behöva eller utvinna mer energi från förnybara källor genom att förbättra design som tar hänsyn till vädret. Men det behövs inte överallt. En grundläggande AI-diagnostikteknik är vanligtvis bättre för miljön och mer effektiv för många användningsområden.
Ta också en titt på hur mycket energi ChatGPT förbrukar per dag?
Jämförelse mellan röd AI och grön AI: Hållbar köreffektivitet
I den föränderliga och expanderande AI-världen arbetar kodare och utvecklare hårt för att göra bättre och mer sofistikerade AI-system. Men detta arbete har påverkat miljön i positiva såväl som negativa riktningar, vilket resulterat i vad vi kallar Red AI och Green AI. Röd AI fungerar på samma sätt som sportmiljön i moderna fordon, och prioriterar kraft snarare än ekonomi.
Här är en tabell som visar några av skillnaderna mellan Red AI och Green AI.
| Aspect | Röd AI | Grön AI |
| Mål | För att uppnå toppmoderna resultat | För att uppnå resultat av hög kvalitet |
| Egenskaper | Stora och komplexa modeller; Höga data- och beräkningskrav; Datadrivet beslutsfattande | Små och enkla modeller; Låga data- och beräkningskrav; Miljömässig och social konsekvensbedömning |
| Fördelar | Ökar ekonomisk effektivitet och konkurrenskraft | Minskar energianvändning och koldioxidavtryck |
| Utforskar gränser inom utforskning och kreativitet | Förbättrar åtkomst och inkludering av AI-framsteg | |
| Utmaningar | Väcker oro, om anställningstrygghet och integritetsskydd | Kräver noggrann undersökning och adressering av bias i algoritmer |
| Skapar hinder för nykomlingar i AI-studier | Efterlyser större innovation och originalitet, från AI-experter | |
| Pris | Hög ekonomisk kostnad för att utveckla, träna och driva modeller | Låg ekonomisk kostnad för att utveckla, träna och driva modeller |
| Noggrannhet | Hög på uppgifter och datauppsättningar | Måttlig till hög på uppgifter och datauppsättningar |
| Effektivitet | Låg effektivitet i data- och datorförbrukning | Hög effektivitet i data- och datorförbrukning |
| Låg effektivitet i träning och förutsägelsetid | Hög effektivitet i träning och förutsägelsetid |
Läs också: ChatGPTs törstiga datacenter dränerar vattenresurser
Andra Green Tech-villkor
Det finns andra termer relaterade till miljöpåverkan av AI-metoder för att förbättra deras hållbarhet.
Vad är grön IT?
Grön IT innebär att tillverka och använda datorer och liknande produkter på ett sätt som är bra för miljön. Det använder material som inte är lika skadliga , vilket sparar energi och bevarar resurser. Det säkerställer också korrekta återvinnings- eller avfallshanteringsmetoder för dessa produkter.
Att förbättra energieffektiviteten i datacenter och använda olika gröna databehandlingsstrategier inom dem ingår i Grön IT . Detta omfattar åtgärder som att använda virtualisering, lägga till molnberäkningsteknik och fokuserar på miljövänlig datalagring och nätverk.
Vad är Green Intelligence?
Kombinationen av innovationer från naturen och artificiell intelligens, kallad grön intelligens, tar itu med problem relaterade till miljö och samhälle. Den använder smarta metoder och löser problem inom energiproduktion, jordbruk och byggnadsdesign.
Hur Green Intelligence minskar miljöpåverkan av AI och maskininlärning?
Green Intelligence kan minska miljöpåverkan från AI och ML på flera sätt.
1. För att minska energianvändning och utsläpp från AI- och ML-system kan bättre hårdvara, mjukvara och algoritmer användas för att dra nytta av förnybara resurser för både kraftproduktion och kompensationsstrategier.
2. Olika områden som jordbruk, träarbete, energitransporter kan använda artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) för att lösa problem med miljön.
3. För att hjälpa människor, grupper och ledare att veta mer om miljön och att vidta åtgärder är det viktigt att ge dem bra miljöinformation. Det betyder att de inte bara bör få fakta utan också en förståelse för vad dessa fakta betyder.
Vad är Green AI Cloud?
Det innebär att använda artificiell intelligens inom molntjänster som inte skadar miljön särskilt mycket. Det försöker minska hur mycket koldioxid och energi AI-program använder genom att välja förnybar energi, bättre hårdvara och mjukvara.
Några av exemplen på grönt AI-moln är
1. Green AI Cloud är en molntjänst som tillhandahåller mycket snabb och miljövänlig superberäkning för artificiell intelligens, med endast vatten och vindenergi. Den omvandlar också överskottsvärme till varm vätska som används för att tillverka industriprodukter.
2. Cerebras Systems erbjuder det största och snabbaste AI-chippet globalt, kallat Wafer Scale Engine 2; det utför AI-arbete mycket snabbare 10 000 gånger än vanliga chips och använder mindre el.
Grön AI syftar till att hitta en harmoni mellan överväganden och strategiska mål som betonar både hållbarhet och tekniska framsteg. Men utmaningar uppstår på grund av bristen på regler och förordningar. Så att odla ansvarsskyldighet och främja kreativitet är avgörande tillsammans med att förankra integrationen av Green AI-principer, över branscher. För att utforska sådana intressanta ämnen, fortsätt att läsa våra blogginlägg.
Rekommenderas: 20+ toppföretag inom AI-driven förnybar energi
