随着人工智能领域的快速发展，它也造成了全球2.1%至3.9%的温室气体排放。然而，绿色人工智能提供了一种可持续的解决方案，能够在不牺牲其益处的前提下，降低这些环境成本。接下来，我们将探讨绿色人工智能的不同特性及其影响。
绿色人工智能的好处
探索以低碳高效的方式实现计算或人工智能的方法，定义了绿色人工智能的范畴。这是一个新兴领域，其目标不仅在于减轻技术和人类活动对环境的影响，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。 |
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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. 为积极提升人工智能系统的环保性和资源利用效率，应采取双管齐下的方法。首先，改进数据中心、算法和硬件。其次，充分利用绿色能源以及云计算或边缘计算。
2. 通过制定策略来提高人工智能模型的可及性和可负担性，从而降低人工智能模型的计算和财务负担。这样做，我们就能让每个人都能创造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伦理相一致，利用人工智能作为工具来解决紧迫的全球性问题，包括气候变化、生物多样性丧失甚至社会正义，是势在必行的。
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.目前的服务提供商能够构建耗费大量能源且可重复使用的大型模型。许多企业通常可以使用云数据和计算服务，无需从零开始构建自己的系统。
2.通过添加特定内容来改进现有模型，这种方法比从头开始训练大型新模型消耗的资源要少得多。它还能以传统模型构建方法无法实现的方式提升业务价值。
3.为了以节约成本的方式减少能源消耗，您可以使用TinyML在低功耗的小型设备上运行机器学习模型。这样可以避免与大型计算机来回传输数据。这些小型设备的耗电量比 CPU 或 GPU 等大型组件低千倍。
4. 研究大型模型的重要性，并判断它们是否值得消耗更多能源。如果一个系统耗电量增加三倍，性能却仅提升1-3%，那么采用这种方法就不合理。探索不同的问题解决方法有时可能意味着并不需要使用机器学习或人工智能。
5.使用生成式人工智能应谨慎。机器学习和自然语言处理在医疗健康和灾害预测方面很有用，但在撰写博客文章方面却不尽如人意。我们必须确保使用这些工具进行内容创作是必要且物有所值的，因为它们可能给世界带来的问题远大于其对人们的帮助。
6.关注你的云服务或数据中心的电力来源。通过在可再生能源地区使用人工智能和软件，可以减少它们的碳排放。这或许能将运行产生的排放量减少四分之三。谷歌正在魁北克省建设一座完全使用清洁能源的数据中心，目标是在2030年实现这一目标。
7.所有研究实验室、人工智能服务公司以及使用人工智能的企业都应该计算自身的二氧化碳排放量。他们需要追踪碳排放情况并分享这些信息，以便客户在决定与他们合作开展人工智能项目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转型。这项技术可以预测人们的能源需求，或者通过改进考虑天气因素的设计，提高可再生能源的利用率。但并非所有地方都需要这项技术。对于许多应用场景，基础的人工智能诊断技术通常更环保、更有效。
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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 | |
| Cost | 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 | 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 |
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是指以对环境友好的方式制造和使用计算机及类似产品。它使用对环境危害较小的材料，节约能源，保护资源。它还确保对这些产品进行妥善的回收或处置。
绿色IT涵盖了提高数据中心能源效率以及在其中采用各种绿色计算策略等措施。这包括使用虚拟化、添加云计算技术等，并着重于环保的数据存储和网络。
什么是绿色智能？
将自然创新与人工智能相结合，即所谓的绿色智能，正在解决与环境和社会相关的问题。它运用智能方法，解决能源生产、农业和建筑设计等领域的问题。
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消耗和排放，可以使用更好的硬件、软件和算法来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. 为了帮助个人、团体和领导者更多地了解环境并采取行动，向他们提供可靠的环境信息至关重要。这意味着他们不仅应该获得事实，还应该理解这些事实的意义。
什么是Green AI Cloud？
这意味着在云计算中使用对环境损害较小的人工智能。它通过选择可再生能源、更先进的硬件和软件方法，力求降低人工智能程序的碳排放和能源消耗。
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，它仅使用水能和风能，即可为人工智能提供快速且环保的超级计算。它还能将多余的热量转化为温热液体，用于制造工业产品。
2. Cerebras Systems提供全球最大、速度最快的 AI 芯片，名为 Wafer Scale Engine 2；它的 AI 工作速度比普通芯片快 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。
