随着人工智能领域的迅速扩张，它也促进了 2.1％3.9％ 全球温室气体排放量。然而，绿色人工智能提出了一种可持续的解决方案，既能减轻这些环境成本，又不会牺牲其效益。请继续阅读，我们将讨论其不同的属性和影响。
绿色人工智能的好处
探索渲染方法 以碳高效的方式计算或人工智能 定义了绿色人工智能的领域。这是一个新兴的分支，其目标不仅在于减轻技术对环境和人类行为的影响，还在于通过开发和部署可持续的绿色算法来应对气候变化。
现在，让我们来看看绿色人工智能的好处和挑战。
| 优点 | 挑战 |
| 使用 节能人工智能 获取组织的环境、社会和治理目标。 | 发展中国家的数据挑战 影响数据质量. |
| 生产力和 农民的可持续性 并为食品生产商提供数据驱动的解决方案。 | 处理敏感数据 需要隐私 和安全保护。 |
| 改善城市生活质量 通过优化道路安全、垃圾处理和公共服务等城市管理方面。 | 需要具备人工智能和环境科学技能的专家，但这些专家的稀缺阻碍了其发展。 |
另请参阅： 15 家顶级初创公司正在开发人工智能以提高能源效率
绿色人工智能的目标是什么？
为了减少对环境的影响，绿色人工智能专注于三个主要目标和相应的实践。
1. 积极提升人工智能系统的生态友好性和资源效率， 采取双重方法。首先是改进数据中心、算法和硬件。其次是利用绿色能源以及云计算或边缘计算。
2. 通过设计策略来减少人工智能模型的计算和财务负担 提高所有人的可及性和可负担性通过这样做，我们可以让每个人都有能力做出创新的人工智能解决方案。
3. 确保 人工智能的目标与人类价值观和道德观相一致 利用人工智能作为工具来解决紧迫的全球问题，包括气候变化、生物多样性丧失甚至社会正义是当务之急。
通过利用这些能力做好事，绿色人工智能可以优化人工智能对环境和社会的影响。
减少生成式人工智能碳足迹的可持续实践
生成式人工智能是一种强大的技术，可以创建文本、图片、音乐和代码等内容。然而，它对环境的影响很大，因为它需要大量数据和强大的计算机来学习和工作。这会导致消耗大量能源。因此，重要的是采用可持续的方式减少生成式人工智能的碳排放，并以谨慎的方式对其进行管理。
以下是一些提高人工智能可持续性的方法：
1. 目前的服务提供商花费大量精力和大量时间创建大型模型，这些模型可以重复使用。许多企业可以 使用云数据和计算 通常，他们不需要从零开始构建自己的系统。
2. 通过以下方式改进您当前的模型 添加耗电量更少的特定内容 而不是从头开始训练大型新模型。它还能以通常的模型制作方法无法实现的方式提高业务价值。
3. 为了节省能源，你可以使用 微型机器学习 至 在低功耗的小型设备上运行机器学习模型。 这样就可以避免来回发送数据到大型计算机。这些微型设备比 CPU 或 GPU 等大型部件耗电量少一千倍。
4. 研究大模型的重要性 并找出它们是否值得使用更多的能源。如果一个系统使用三倍以上的电力来制造它 1-3％ 更好，那么采用这种方法是不合理的。寻找解决问题的不同方法有时意味着不需要使用机器学习或人工智能。
5. 使用生成式人工智能时应谨慎。机器学习和自然语言处理对健康和预测灾难很有用，但在撰写博客文章时，它们表现不佳。我们必须确保 使用这些工具制作内容是必要的，而且值得 因为它们给我们的世界带来的问题比帮助人类的还多。
6. 看看你的云服务或数据中心从哪里获取电力。你可以让你的人工智能和软件减少碳排放，方法是 在使用可再生能源的地方使用它们。这可能会减少四分之三的排放量。谷歌正在魁北克建立一个仅使用清洁能源的数据中心，目标是到 2030 年实现这一目标。
7. 每个研究实验室、销售人工智能服务的公司和使用人工智能的企业都应该计算他们产生了多少二氧化碳。他们需要 跟踪他们的碳使用情况 并分享这些信息，以便客户在决定与他们合作处理人工智能问题时能够做出明智的选择。
8. 利用生成式人工智能加速向清洁能源的转变。这项技术可以 预测人们需要多少能源 或者通过改进考虑天气的设计来利用可再生能源。但并不是所有地方都需要它。基本的人工智能诊断技术通常对环境更有利，在许多用途上也更有效。
另外，看看 ChatGPT 每天消耗多少能源？
红色 AI 与绿色 AI 对比：可持续提高效率
在不断变化和扩展的人工智能领域，程序员和开发人员正在努力开发更好、更复杂的人工智能系统。但这项工作对环境产生了积极和消极的影响，导致了我们所谓的红色人工智能和绿色人工智能。红色人工智能的功能类似于当代车辆中的运动设置，优先考虑动力而不是经济性。
下表显示了红色 AI 和绿色 AI 之间的一些差异。
| 方面 | 红色人工智能 | 绿色人工智能 |
| 目标 | 实现最先进的成果 | 实现高质量的结果 |
| 特征： | 大型而复杂的模型； 高数据和计算要求； 数据驱动的决策 | 小巧简单的模型； 低数据和计算要求； 环境和社会影响评估 |
| 优点 | 提高经济效率和竞争力 | 降低能源使用量和碳足迹 |
| 探索探索和创造力的前沿 | 提高人工智能进步的可及性和包容性 | |
| 挑战 | 引发对工作保障和隐私保护的担忧 | 需要彻底检查并解决算法中的偏见 |
| 为人工智能研究的新手制造障碍 | 人工智能专家呼吁增强创新和原创性 | |
| 成本 | 开发、训练和运行模型的财务成本高昂 | 开发、训练和运行模型的财务成本低 |
| 准确性 | 任务和数据集丰富 | 任务和数据集中等至高 |
| 高效与舒适性 | 数据和计算消耗效率低下 | 数据和计算消耗效率高 |
| 训练和预测时间效率低 | 训练和预测时间效率高 |
另请参阅： ChatGPT 的数据中心耗水量巨大
其他绿色科技术语
还有其他术语与人工智能方法对环境的影响有关，以提高其可持续性。
什么是绿色IT？
绿色 IT 是指以有利于环境的方式制造和使用计算机及类似产品。它 使用不那么有害的材料节约能源，保护资源。它还确保这些产品的适当回收或处置方法。
提高数据中心的能源效率并在其中使用不同的绿色计算策略包括 绿色信息技术。这涵盖了使用虚拟化、添加云计算技术等行动，并侧重于环保数据存储和网络。
什么是绿色智能？
此 自然与人工智能创新的结合， 被称为绿色智能的人工智能正在解决与环境和社会相关的问题。它使用智能方法解决能源生产、农业和建筑设计方面的问题。
绿色智能如何减少人工智能和机器学习对环境的影响？
绿色智能可以通过多种方式减少人工智能和机器学习对环境的影响。
1. 为了减少人工智能和机器学习系统的能源使用和排放， 可以使用更好的硬件、软件和算法 利用可再生资源进行发电和补偿策略。
2. 农业、木工、能源运输等不同领域可以使用人工智能（AI）和机器学习（ML）来解决环境问题。
3. 为了帮助人们， 团体和领导者对环境有更多的了解 为了采取行动，向他们提供良好的环境信息非常重要。这意味着他们不仅应该了解事实，还应该理解这些事实意味着什么。
什么是Green AI Cloud？
它的意思是 在云计算中使用人工智能 这对环境的危害不大。它试图通过选择可再生能源、更好的硬件和软件方法来降低人工智能程序使用的碳和能源量。
绿色人工智能云的一些示例包括
1. 绿色人工智能云 是一项云端服务，可提供非常快速且 环保型超级计算 用于人工智能，仅使用水能和风能。它还将多余的热量转化为用于制造工业产品的温热液体。
2. Cerebras系统 提供全球最大、速度最快的AI芯片——Wafer Scale Engine 2，其AI运算速度比普通芯片快10,000倍，而且耗电量更少。
绿色人工智能旨在寻求兼顾可持续性和技术进步的考虑因素和战略目标之间的和谐。然而，由于缺乏规则和法规，挑战随之而来。因此，培养责任感和创造力至关重要，同时还要支持绿色人工智能原则在各个行业的融合。要探索这些有趣的话题，请继续阅读我们的博客文章。
