创新技术和环境问题
人工智能模型，如语言模型，与传统计算机程序相比具有更高的计算能力，导致能源消耗增加。其影响不仅限于能源使用，这些设备的制造需要提取稀有资源和大量用于冷却的水。
新挑战的出现
生成式人工智能（如GPT）的快速部署增长引起了对环境可持续性的关注。这种新的关注源于对AI技术的能源需求和环境后果缺乏透明度。
挑战中的积极潜力
尽管承认了负面影响，科技公司强调人工智能可以带来的积极变化，如有效的能源管理、利用无人机进行农业监测和灾害预防。保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。
可持续人工智能之路
在披露与AI操作相关的能源消耗方面促进透明度对于减轻环境影响至关重要。像欧盟AI法案这样的法规旨在强制实施这些透明度标准。用户对环境影响的意识能够进一步推动负责任的AI使用，并在透明度措施证明无效时可能引导监管措施。
额外事实:
– 研究表明，特别是在自然语言处理中使用的大型AI模型的训练可能产生与五辆汽车相当的碳排放量。
– 训练单个AI模型的碳足迹范围从数百到数千吨二氧化碳排放。
– 用于AI设备的材料采矿，如用于硬件组件的稀土元素，导致了采矿地区的环境退化。
关键问题:
1. 除能源消耗外，AI模型的确切环境影响是什么？
2. 如何改善AI技术在能源使用方面的透明度？
3. 采取哪些措施来减少训练AI模型的碳足迹？
4. 监管机构如何有效监督和强制执行AI开发和部署中的环境标准？
优缺点:
– 优点: AI技术有潜力在各个领域推动效率，优化资源管理，增强灾害响应能力。
– 缺点: 与AI开发相关的大量能源消耗、碳排放和环境退化给可持续性和生态平衡带来严重挑战。