2021 年可能会成为人工智能的好年头。据德勤称，今年有超过 70%的组织打算增加在人工智能解决方案上的支出，以提高分析和自动化能力，在提高效率的同时令更有洞察力的数据驱动决策。但同时，对处理能力的巨大需求和随之而来的碳足迹不断增长，这也带来了巨大的成本。

人工智能初创公司和那些希望获得数字化服务的人，正力争在收益以及环境影响中取得平衡。如果他们做不到这一点，人工智能可能会成为21世纪的塑料包装，现如今已经开始威胁到地球的生态环境。

被利益蒙蔽了双眼

由英国科学机构皇家学会通过最近的一份报告指出，数字技术（如机器学习和人工智能）具有不容忽视的环境成本。与此同时，欧盟警告说，IT 行业的温室气体排放量（目前为 2%）在未来 20 年内可能会增加七倍，达到 14%。这一趋势得到了OpenAI 发布的数据支持，该数据表明，近年来，DeepMind的围棋程序AlphaZero等关键AI技术所需的计算能力大约每3.4个月就会增长一倍，2012年至2018年期间增长了30万倍。

在人工智能算法的培训和部署过程中，有一些关于过度碳消耗的高调案例登上了头条。其中一个使计算机能够理解文本的模型，其碳足迹约等于往返纽约和北京125次。

绿色人工智能

初创公司、开发人员和学者已经在寻找减少人工智能碳排放的方法。加州大学伯克利分校和谷歌的研究人员已有相关文章来解释如何控制碳排放可以从控制三个因素入手：算法的设计、训练算法的硬件以及算法中心的绿色电力供应。像谷歌这样的大公司可能有能力控制所有这三个关键功能，但一般采用人工智能的公司没有。因此，开发人工智能的公司必须确保他们在整个设计和培训过程中有考虑到可持续性相关的环节。人工智能也可以用于绿色项目，许多公司已经在这样实践。这包括在制造业中使用人工智能来减少浪费和能源使用，例如英国初创公司 Space Intelligence ，已经将机器学习和人工智能应用于卫星数据，以解决重新造林和生物多样性保护等环境问题。

气候表现

在 2019 年的一篇研究论文中，西雅图艾伦人工智能研究所概述了一种旨在使人工智能“更环保、更具包容性”的方法。实现这一目标需要人类与人工智能技术合作，全面从财务和环境影响出发计算构建和部署AI模型的成本，以预测、监控和减轻任何特定人工智能项目的碳足迹。这些问题今天都可以解决，只要根据整体影响来衡量 AI 系统的成功，那么就可以做出决定，为特定问题选择正确的处理方式，从而显着降低能耗、成本和时间。

企业领导者已经习惯于在更“传统”的功能之间进行权衡例如人力资源与预算，或资本支出与投资。碳影响是这些考虑的重要组成部分，负责任地使用人工智能将使人类能够拥抱它的巨大潜力，而不会因高昂的计算成本而在应对气候变化的斗争中适得其反。

因此，至关重要的是我们都制定了“绿色人工智能”方法，并确保以透明和负责任的方式可持续性地开发人工智能。

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