Kevin TopolskyDirbtinio intelekto tvarumo potencialas
Kiekviena skaitmeninė technologija sunaudoja energiją, tačiau ji taip pat gali būti panaudota skatinant tvarumą ir mažinant anglies dioksido emisijas. JT vystymo agenda įvertina, kad skaitmeninės technologijos gali skatinti energetikos tranziciją mažindamos iki 15 % šiltnamio dujų emisijų. Išnaudojant skaitmenines technologijas ir atsinaujinančiąją energiją, galima žymiai pažangos pasiekti kuriant žemės ūkį, mažinančią emisijas ir atsparų klimato kaitai, ypač naudingam besivystančioms šalims.
Inovatyvių technologijų aplinkosaugos poveikis
Priešingai, nei darnusis dirbtinis intelektas, blokų grandinės technologija, naudojama „Bitcoin“ kasimui, yra paminėta kaip labai žalinga aplinkai. Tyrimai rodo, kad vieno dolerio „Bitcoin“ rinkos vertės pasaulinis klimato poveikis yra palyginamas su emisijomis iš veiklų, tokių kaip jautienos gamyba ir naftos deginimas. Būtina mažinti tokias technologijų, kurios kenkia aplinkai, žalą siekiant žaliųjų ateities.
Dirbtinio intelekto emisijų rūpesčiai
Kai dirbtinio intelekto modeliai auga eksponentiškai, mokymo ir naudojimo šių modelių laipsniškai didėja anglies pėdsakas. Didelių dirbtinio intelekto kalbos modelių mokymo ir naudojimo energijos suvartojimas ir emisijos kėlė didelių rūpesčių dėl aplinkos. Stengiamasi mažinti dirbtinio intelekto technologijų anglį į aplinką pėdsaką naudojant atsinaujinančios energijos šaltinius ir tobulinant efektyvumą, kas yra būtina tvariai ateiciai.
Vandens suvartojimo iššūkiai
Be emisijų, reikšmingas dirbtinio intelekto modelių vandens suvartojimas daro papildomą ekologinę naštą. Dirbtinio intelekto modelių, tokio kaip ChatGPT-3 ir 4, mokymas reikalauja didelių vandens kiekių, kurie lygūs šimtams transporto priemonių vartojamo vandens. Valdyti vandens suvartojimą dirbtinio intelekto procesuose yra esminis žingsnis mažinant šių technologijų ekologinį poveikį.
Tvaraus dirbtinio intelekto skatinimas
Perėjimas prie atsinaujinančios energijos šaltinių, pvz., saulės energijos, gali labai sumažinti dirbtinio intelekto modelių mokymo ir naudojimo anglies pėdsaką. Tvarios praktikos įgyvendinimas, tokios kaip energijos suvartojimo stebėjimas, vykstant mašininio mokymosi procesams, gali toliau pagerinti dirbtinio intelekto aplinkosaugos tvarumą. Raginimas naudoti žalias duomenų centrines ir atsinaujinančių energijos variantus yra lemiamas skatinant tvarų požiūrį į dirbtinį intelektą.
Dirbtinio intelekto vaidmuo plėtojant tvarumą
Dirbtinis intelektas (DI) ne tik turi potencialą skatinti tvarumo pastangas, bet taip pat atlieka svarbų vaidmenį įvairiose aplinkosaugos srities taikymuose. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto valdomos numatomosios analizės gali optimizuoti energijos suvartojimą pastatuose, lemiant žymias energijos taupymo priemones ir mažinant emisijas. Be to, DI algoritmai naudojami stebint ir valdant laukinių gyvūnų konservacijos pastangas, padedant apsaugoti nykstančias rūšis ir ekosistemas visame pasaulyje.
Ar gali dirbtinis intelektas revoliucionizuoti perdirbimo procesus?
Vienas iš besiplečiančių dirbtinio intelekto taikymų tvarumo srityje yra atliekų tvarkymas ir perdirbimas. Kuriamos pažangios dirbtinio intelekto sistemos siekiant pagerinti atliekų rūšiavimo procesus, didinant perdirbimo efektyvumą tiksliai nustatant ir kategorizuojant skirtingų rūšių medžiagas. Perdirbimo operacijos prieinčiau dirbtinio intelekto technologijomis, perdirbimo įmonės gali veikti efektyviau, žymiai mažindamos atliekų kiekį, siunčiamų į sąvartynus ir mažinant bendrą aplinkos poveikį.
Adresavimas duomenų privatumo rūpesčiams
Vienas pagrindinių iššūkių, susijusių su žaliąja dirbtinio intelekto ateitimi, yra duomenų privatumo klausimas. Kadangi dirbtinio intelekto sistemos renka didžiulius duomenų kiekius veiklai efekitingai vykdyti, užtikrinant šių duomenų privatumą ir saugumą tampa kritiškas dalykas. Svarbu subalansuoti galimybes atgauninti dirbtinio intelekto galią siekiant tvarumo, tuo pačiu saugant asmenų privatumo teises, svarstant dirbtinio intelekto technologijų kūrimo ir diegimo procesus.
Kurį panaudojant etinį dirbtinio intelekto vystymą
Kuriant tvarią ateitį, paremtą dirbtiniu intelektu, etiniai svarstymai turi būti vystymo pastangų pirmaujančioje vietoje. Kylančios klausimas dėl išankstinių priemonių dirbtinio intelekto algoritmams, sprendimų priėmimo procesų skaidrumo ir atsikaičiavimo už dirbtinio intelekto grįžtamuosius rezultatus yra esminiai aspektai, kurie turi būti sprendžiami, siekiant sukurti pasitikėjimą dirbtinių intelektų sistemomis. Užtikrinti, kad dirbtinio intelekto technologijos būtų kuriama ir diegiama etiškai, yra būtina plačiam tvaraus dirbtinio intelekto praktikų priėmimui.
Tvaraus dirbtinio intelekto pranašumai ir trūkumai
Žaliųjų dirbtinio intelekto praktikų priėmimo pranašumai apima sumažintą energijos suvartojimą, mažesnes anglies dioksido emisijas ir didesnį išteklių efektyvumą, prisidedant prie bendro aplinkos išsaugojimo. Tačiau iššūkiai, tokių kaip pradinės aukštos išlaidos diegiant tvaraus dirbtinio intelekto sprendimus, technologiniai apribojimai žaliosios kompiuterijos infrastruktūroje ir būtinybė turėti tvirtus reglamentavimo pagrindus, kad būtų reglamentuojamos dirbtinio intelekto tvarumo praktikos, kelia sunkumus plačiosios priėmimo. Svarbu subalansuoti žalią dirbtinio intelekto privalumus ir trūkumus siekiant pilnai įvertinti jo potencialą tvariai ateigai.
Pasiūlyti susiję nuorodos:
Jungtinės Tautos
Pasaulio gamtos fondas
Etiško dirbtinio intelekto iniciatyva
