AI 会产生大量的碳排放。它也开始削减他们

快速阅读: 据《经济时报》最新报道，人工智能虽耗能高但也能助力减碳：优化交通（如自动驾驶可减排）、提升电网效率、加速作物育种、保护蜜蜂及研发低成本可持续燃料等。然而，其环保效益需综合评估，不能单靠减排量衡量。

人工智能因其高能耗特性被贴上了“气候破坏者”的标签。训练一个单一模型可能消耗的电力相当于美国100户家庭一整年的用电量。随着全球对人工智能的需求增长，数据中心的能源消耗也将随之增加，国际能源署预计到2030年将超过一倍。这将对能源转型产生实质性影响：彭博新能源财经的一份新报告估计，在未来十年内，数据中心新增电力需求的三分之二将来自化石燃料。

尽管对人工智能的担忧是合理的，但这项技术在对抗气候变化方面也扮演着重要角色。找到减少碳排放的方法通常需要分析庞大的数据集并识别新的模式——这是计算机比人类做得更好更快的事情。算法还可以帮助社区更好地应对由气候变化引发的风险，例如通过梳理火灾多发地区相机拍摄的大量图像，提前发现肉眼难以察觉的野火爆发。国际能源署估计，扩大现有的人工智能解决方案可以削减比所有数据中心产生的更多排放量。不过，该组织表示，人工智能“并不是解决全球气候危机的灵丹妙药”。

麻省理工学院教授、非营利组织气候人工智能主席普里亚·东蒂表示，开发人员很少追踪他们的碳足迹，因此在大多数情况下，不可能将计算机模型生成的排放量与它们消除的排放量进行比较。她补充说，这种计算往往比苹果对苹果的比较更为复杂。例如，一种能够发现气候适应性作物的人工智能工具的好处无法仅以节省的排放量来衡量。

用更少的燃料运输人和货物

自动驾驶汽车不仅仅是新鲜事物：它们可以提供真实的排放削减。Waymo有限责任公司的自动驾驶汽车目前仅在少数几个城市运营。但G2风险投资合作伙伴的一项分析发现，如果它们在美国和欧洲占据10%的乘客里程，将减少1.04亿吨的排放量。这些汽车全部为电动车，这占了减排量的一半。但由Waymo的人工智能驱动的更高效的驾驶减少了2300万吨的排放量，这一数量超过了2023年所有特斯拉在路上行驶时所减少的排放量。“他们进入的城市越多，收集的数据越多，他们的AI就越先进且更具通用性，”G2的合伙人尼尔·梅塔说。

人工智能还在帮助减少船舶和火车的碳排放。在电网上运行大型车辆在技术上既复杂又昂贵，而且他们使用的化石燃料的清洁版本还很遥远。虽然铁路运输和航运公司最终必须做出转变，但现在每节省一滴柴油都能立即减少排放。但是将节能目标转化为日常行动并不容易。想象一下驾驶一辆穿越丘陵地带的火车。当一些车厢上坡而其他车厢下坡时，你会怎么做：滑行以节省燃料还是推动油门以获得更多马力？人类只能猜测，而人工智能能够计算出最节能的驾驶模式。

蒙特利尔的Railvision Analytics开发了一款应用程序，帮助机车工程师做出小调整，从而大幅节省柴油燃料。根据该公司称，当他们遵循应用程序的建议时，工程师通常比未使用它时少用约15%的柴油。人工智能还能帮助货船在更少的燃料下航行相同的距离。香港Neptune Robotics制造的水下机器人清除船体上的藻类、海草和藤壶，减少阻力。与人工工人不同，它们能在泥泞的水中借助图像处理算法工作。

在全球范围内寻找威胁

输电线跨越大面积土地，局部中断可能导致更大范围的停电。由于气候变化导致自然灾害变得更加常见，电网运营商监测基础设施的压力不断增加。旧金山的Pano AI在美国、加拿大和澳大利亚的易发火灾地区安装了数百个高科技防火瞭望塔。其全景摄像头每分钟拍摄一张周围环境的照片，然后由算法识别火情迹象。借助这些数字消防员的帮助，俄勒冈州最大的公用事业公司波特兰通用电气表示，其工作人员不再需要在服务面积相当于大约3000个中央公园的区域内全天候仔细观察火灾。据这家公用事业公司称，人工智能还识别出人类肉眼未能察觉的烟雾。

野火并不是电网运营商面临的唯一威胁；暴风雨可能会将过度生长的树木和其他植被吹到电线上。过去，行业的经验法则是每隔几年修剪一次树木。但气候变化增加了暴风雨的频率和强度，并改变了植被的生长速度，因此公用事业公司现在必须制定更精准的维护计划。一些公司正在利用人工智能进行协助。加州帕洛阿尔托的AiDash利用计算机建模处理卫星图像并预测未来的植被生长情况，以确定需要修剪的区域。该公司表示，其人工智能赋能的分析已帮助超过100家公用事业公司更有效地保护电网。

为我们的食物做好气候防护

许多传统作物在应对气候变化带来的天气干扰方面遇到困难。通过随机杂交不同品种来培育更耐气候的品种需要耗费时间。由于人工智能能够筛选庞大的数据集并创建数百万种植物基因组合，它可以加速育种进程并预测哪种组合在干旱条件下表现良好并能带来较好的收成。这就是北卡罗来纳州达勒姆的Avalo采用的方法。育种者随后按照人工智能生成的指导——比如说，将植物A与植物B杂交——以传统方式培育作物，并重复这个过程直到找到正确的混合物。“我们可以让大自然掌控方向盘，我们只是帮助引导，”Avalo联合创始人布伦丹·柯林斯说。他说，传统的育种者通常需要15年才能培育出一种新作物，而人工智能辅助的育种可以在三年内完成相同任务，成本降低80%。这家初创公司预计其首款产品——一种生长更快的西兰花——将在今年进入美国超市。其他在研的作物包括棉花和甘蔗，这两种作物均设计成节水型。

加利福尼亚州圣拉蒙的Beewise正在解决农业中的另一个问题：蜜蜂种群的下降。根据行业调查，截至2024年4月的12个月期间，美国养蜂人因气候变化和其他威胁损失了一半以上的蜂群。Beewise利用计算机视觉技术监测蜂群健康状况。当软件检测到问题时，它会操控安装在蜂巢附近的机械臂喂养蜜蜂或治疗疾病。通过及时提供护理，这家初创公司表示，自2022年以来，其产品已拯救了超过2亿只蜜蜂。

超级加速绿色创新

许多绿色产品由于成本高于高排放的同类产品而面临缓慢的普及。可持续航空燃料就是一个例子，据欧盟航空安全局称，它可以比传统喷气燃料贵十倍。一家名为Kaio Labs的初创公司正利用机器学习和自动化寻找更廉价的配方。以捕获的二氧化碳为原料的可持续燃料是通过一系列由催化剂辅助的化学反应制造的。反应效率越高，燃料就越便宜，新泽西州这家初创公司的联合创始人威廉·普维斯表示。他将科学家比作传统上需要跋涉广阔土地寻找最佳催化剂的探险家。“我们有了先进的雷达，能够直接找到目标，”他说。

在实验室里，Kaio的人工智能设计分子，将捕获的CO2转化为乙烯，这是合成燃料的关键组成部分。机器人进行实验将蓝图转化为实际产品。实验结果反过来帮助完善算法，改进下一个设计。普维斯表示，他的初创公司计划从明年开始使用人工智能工具开发新的催化剂用于可持续燃料。

(以上内容均由Ai生成)