别样AI：从“碳”中来，到碳中和去
现在，许多国家现已提出了碳中和方针。我国提出了在2030年前到达碳排放峰值，2060年完成碳中和的方针；欧盟则方案在2050年完成碳中和。为完成这些方针，各国均在推行可再生动力、开展绿色交通、支撑绿色工业等方面不懈努力。
跟着科技的飞速前进，人工智能现已渗透到日子的方方面面，从改动群众出行方法到进步医疗设备功率，简直无处不在。但是，技能开展带来的双面性问题不容忽视，这一技能的广泛运用带来了一个令人忧虑的问题——动力耗费的大幅添加。由于人工智能的运用需求许多的核算和存储才能，其背面的硬件和数据中心成为了当之无愧的“能耗大户”。在全球范围内，人工智能和相关技能的快速开展估计将导致碳排放量逐年上升，这无疑给碳中和带来了巨大压力。
大模型碳排放亮红灯
跟着ChatGPT的爆红，AI大模型的碳排放引人忧虑。以OpenAI的ChatGPT及谷歌的PaLM-E为例，尽管二者都未揭露核算本钱，但第三方研讨人员的剖析显现，部分练习ChatGPT模型就耗费了大约1287兆瓦时的动力，导致超越550吨的二氧化碳排放，相当于一个人在纽约和旧金山之间往复550次的碳排放量。
此外，AI体系还需求许多的硬件设备来支撑其运转，如服务器、芯片、传感器等。这些设备在制作、运送、运用和抛弃进程中都会耗费动力和资源，并发生碳排放。此前稀有据估计，全球数据中心每年耗费约2000亿千瓦时（约7.2亿兆焦）的电力，并发生约1.5亿吨（约1.36亿兆克）的二氧化碳排放。
依据Bitpower公司的最新陈述，爱尔兰现在具有82个正在运营的数据中心，这些数据中心大部分坐落都柏林西南，由于那里有着全球顶尖的数据中心基础设施，吸引着全球许多大型企业将欧洲总部设在爱尔兰。
《爱尔兰时报》则指出，这些数据中心“2022 年最终一个季度的用电量比2015年同期添加了400%”。而且，状况只会变得更糟。爱尔兰国立大学梅努斯分校的帕特里克·布雷斯尼汉 (Patrick Bresnihan) 博士表明，假如政府履行其方案，到2030年，数据中心将耗费爱尔兰总电力的近70%。
加拿大数据中心公司QScale联合创始人Martin Bouchard以为，微柔和谷歌为了满意查找引擎用户日益增长的需求，在查找中参加ChatGPT这类生成式AI，会导致每次查找至少添加4到5倍的核算量。
因此在算力需求迸发的AI年代，怎么防止让人工智能成为可继续开展的阻止是一个值得关怀的论题。
人工智能减碳方兴未已
AI模型的练习和运营进程需求耗费许多动力，为了更精细化地了解及测算单个机器学习试验发生的温室气体排放，以及可以削减的量，现在数据科学家们仍无法简略牢靠地获取该范畴的丈量效果，这也阻碍着进一步拟定可行的应对战略。
针对这一问题，谷歌宣布了一项研讨，具体介绍了最先进的言语模型的动力本钱，包含前期和更大版别的LaMDA。研讨效果表明，将高效的模型、处理器和数据中心与清洁动力相结合，可以将机器学习体系的碳脚印削减1000倍。
尽管人工智能的呈现，加重了动力耗费，但其“双刃剑”特性也给咱们供给了潜在的解决方案。与传统的人工丈量方法比较，依据AI的解决方案具有显着优势。它可以愈加快速、牢靠、精准地确认任何特定组织或职业的完好碳脚印，而且其强壮的猜测和数据剖析才能又能协助决策者做出更为正确的决议。
例如，经过AI技能，可以更准确地猜测和办理电网的负载，然后下降因过度或无效供电而发生的碳排放。一起，人工智能还可以协助优化工业出产进程，例如经过智能算法来进步燃料的功率，削减无效和冗余的动力耗费。
依据国际经济论坛和波士顿咨询公司的陈述，运用AI可以协助削减26至53亿吨（约2.36至4.81亿兆克）的二氧化碳排放，占减排总量的5%至10%，并在接下来10年间为企业可继续开展发明1.3万亿至2.6万亿美元的潜在价值。依据Capgemini研讨所的数据，到2030年，人工智能或许会将温室气体排放总量削减16%。
发掘人工智能减碳潜力
“人工智能作为一个新式技能正在快速开展，其有着史无前例的潜力。”联合国驻华协调员常启德表明，经过充分利用人工智能等数字技能促进可继续出资可以协助完成2030年可继续开展方针，促进经济社会开展的距离弥合。
当咱们考虑人工智能和环境之间的联系时，不该因噎废食，只看到其带来的动力耗费问题，而忽视了其在减碳方面的巨大潜力。跟着科技的不断开展，咱们有理由信任，人工智能将在未来的环保作业中发挥越来越重要的作用，成为推进咱们进入愈加绿色、愈加可继续的未来的强壮引擎。
从现在的工业实践来看，了解和完成减排的要害是对减排的作用进行猜测和监控，而AI在节能减排中具有猜测排放、监测排放、削减排放三个要害运用。
据《碳中和工业开展白皮书》显现，在猜测排放方面，AI 可以依据当时减排作业和需求，猜测未来的碳排放量，一起为碳排放定下排放量指引。
此前，人工智能猜测，即便在未来半个世纪内国际到达净零排放，在2065年之前到达变暖2摄氏度的概率为80%左右。假如排放保持在高位，在2050年前到达升温2摄氏度的概率为50%。“咱们正在运用这个十分强壮的东西，它（人工智能）可以承受信息，并以人类思想无法做到的方法整合信息，不管好坏。”研讨者诺亚·迪芬鲍尔说，在气候科学中，运用机器学习来进行猜测的状况越来越多。
在监测排放方面，AI 能实时盯梢碳脚印数据，从收购、出产、出售、运维、物流等全环节搜集数据，进步监测准确性。
依据国际动力署《2020年全球现状陈述》，修建施工和运营占全球动力相关二氧化碳排放总量的38%。全球76%的温室气体是由动力出产发生的。此外，独自修建运营的数字已添加到与动力有关的二氧化碳排放量的28%，创前史新高。
9月11日，由南方电网深圳供电局和深圳市住宅和建设局联合发布的全国首个修建范畴碳排放监测与办理体系在深圳上线。据悉，该体系将完成对深圳全市各类修建碳排放规范拟定及碳排量准确测控办理。
在削减排放方面，AI 搜集各环节数据后，可以以大局视角对各环节作业流程做出优化调整。在交通范畴，AI驱动的自动驾驶技能可以明显进步交通功率，下降不必要的拥堵和尾气排放。
总结
数字经济的开展，带来巨量的动力和资源耗费令人忧心。与其忧虑不知道，不如事必躬亲，更好的开释技能开展活跃的一面，一起防备和躲避它的消极影响。
人工智能的广泛运用无疑给环境带来了新的应战，但一起也供给了史无前例的时机。只需可以充分利用这一强壮的东西，就有或许在减碳的道路上获得突破性的效果。尽管人工智能并非全能的解决方案，但它无疑是国际向着愈加绿色、愈加可继续的未来跨进的重要推进力。