创新技术和环境关切
人工智能模型，比如语言模型，拥有比传统计算机程序更高的计算能力，导致能源消耗增加。这些影响并不仅限于电力的使用，生产这类设备需要提取稀有资源和大量水进行冷却。
新挑战的出现
启动生成式人工智能（如GPT）的快速增长引发了对环境可持续性的担忧。对AI技术的能源需求和环境影响缺乏透明度，使这种关注得以产生。
挑战中的积极潜力
尽管承认了负面影响，科技公司强调AI能带来的积极变化，如高效能源管理、利用无人机进行农业监测和灾害预防。维持生态平衡取决于理解和平衡AI实施的这些积极和消极效应。
可持续AI之路
推动披露AI运作相关能耗的透明度对减少环境影响至关重要。类似欧盟AI法案的立法旨在强制执行这些透明度标准。用户对环境影响的认识还可以进一步推动负责任的AI使用，并在透明度措施无效时可能引导监管行动。
其他事实：
– 研究表明，特别是自然语言处理中使用的大型AI模型的训练可能会产生与五辆汽车一生产生的碳排放量相当的数量。
– 训练单个AI模型的碳足迹范围从几百到数千吨二氧化碳排放。
– 为AI设备挖掘所需材料，如硬件组件中使用的稀土元素的采矿，导致了采矿地点周围的环境破坏。
关键问题：
1. AI模型在能源消耗之外的确切环境影响是什么？
2. 如何提高AI技术关于能源使用的透明度？
3. 采取哪些步骤来减少训练AI模型的碳足迹？
4. 监管机构如何有效监督和执行AI发展和部署中的环境标准？
优势与劣势：
– 优势： AI技术有潜力推动各个领域的效率，优化资源管理并提升灾害响应能力。
– 劣势： 与AI发展相关的显著能源消耗、碳排放和环境破坏给可持续性和生态平衡带来严重挑战。
The source of the article is from the blog crasel.tk