评论：负责任的 AI 是一个广度和平衡的问题

快速阅读: 据《工程师在线》称，人工智能既能带来积极影响，如减少人与雪豹冲突、提高农作物产量和辅助医疗诊断，也可能增加能耗和水资源消耗。尽管如此，通过负责任的开发和优化能源使用，如采用更高效的硬件和编程语言，可以减轻负面影响。全球环境负责人认为，良好的可持续策略是在满足当前需求的同时不损害未来。

人工智能有可能成为一股向善的全球力量。它正在减少人类与雪豹之间的冲突。它使印度辣椒产量提高了百分之二十一。它还帮助更容易诊断心理健康状况，并支持有关保护项目的艰难决定。然而，如果不正确处理，人工智能也会产生相当大的碳足迹。一次标准的互联网搜索大约使用零点三瓦时的能量；而一次人工智能搜索则要多出十倍。伴随着这种能源消耗的是水资源的使用。一个人工智能驱动的搜索大约使用一杯水（二十五毫升），而非人工智能驱动的搜索只使用半毫升水。简而言之，人工智能比“传统”计算任务更耗能、更耗水。基于这一点，许多人可能会选择减少使用人工智能工具，但如果这些工具能够预防人类或雪豹受伤，或者帮助改善辣椒农民的生活呢？这是一个值得深思的问题，在我们放弃新技术之前，重要的事情是要理解更大的图景。毕竟，一条牛仔裤的生产需要大约四千升水；而为一百二十五块电动汽车电池所需的锂将消耗近五十万升水。

理解影响人工智能工具需要负责任地开发，这意味着它们应在道德框架内创建。像阿兰·图灵研究所和世界经济论坛这样的机构已经制定了明确的指南，涉及偏见和公平、透明度、责任感、稳健性、数据保护、隐私和避免伤害等因素，旨在指导开发者创造有益的人工智能。一些影响可能不像表面上看起来那么明显。毕竟，如果电力直接来自太阳能、风能或水力发电，高能耗不一定是个坏事。

显然，在大多数工业和住宅环境中，电力来自电网，这是一混合了可再生和不可再生能源的组合。这个组合因国家而异：英国电网至少百分之四十由可再生能源提供动力，近年来低碳来源如核能贡献了额外的百分之十四左右。热量、水和代码正如我们所暗示的，当考虑人工智能战略时，组织首先应问的一个问题是这项应用真的需要人工智能吗？如果是的话，是否需要高性能GPU？在许多情况下，答案是肯定的，但在其他情况下，低功率GPU也能完成同样的工作。例如，典型的英伟达H100 GPU在其生命周期中的碳足迹约为一百五十公斤二氧化碳当量。英伟达L5的碳足迹仅为H100的三分之一。作为进一步的比较，非人工智能任务的传统CPU的碳足迹通常在五至二十五公斤二氧化碳当量之间，远低于一条牛仔裤的碳足迹（三十三至八十公斤二氧化碳当量）。

人工智能的一个主要担忧是其能源使用会增加大气中的废热排放。虽然数据中心的废热可以被重新利用，但这并不总是那么简单。许多数据中心设施专注于尽可能高效地移除服务器产生的热量。通常，离开设施的热水只能达到四十到五十摄氏度，就像家里的热水龙头一样。然而，通过重新设计，可以使这更容易再利用，例如用于加热附近建筑。为了确保人工智能的“供应链”尽可能环保，我们必须更全面地看待问题。除了能源和水资源的使用外，我们还应该考虑数据中心及其内部服务器的制造足迹，设备是否可以被重复使用或回收，以及无法回收的设备将会发生什么。在这个领域，发展一直都在进行，我们甚至看到初创企业出现，利用电解法从主板中分离有价值的金属，从而减少我们需要开采的新矿物数量。

最后，我们也应该考虑人工智能软件本身。大量注意力已经集中在硬件和物理建筑的碳影响上，但我们不能忽视代码和人工智能应用。更高效的代码和编程语言可以显著降低运行人工智能所需的能量，但也存在权衡：像Rust这样的语言可能更强大且节能，但功能更强大的语言的安全漏洞风险也更高。

培养技术意识。我们的全球环境负责人常说，一个好的可持续发展战略不一定是将某些数字降到零，而是确保我们能够满足今天的需求而不损害明天的世界。人工智能也不例外，好消息是技术正变得越来越高效。例如，二〇一〇年至二〇一八年间，全球数据中心的计算量增加了超过百分之五百五十，但能源使用仅增长了百分之六。我们显然在提高效率方面做得更好，从芯片制造商到数据中心和用户，整个供应链对此都有了越来越多的认识。

埃玛·丹纳德，OVHcloud北欧副总裁

(以上内容均由Ai生成)