對於生成式人工智能的環境影響，必須迅速作出反應，因為對能源的需求日益增長。這些價值生成的智能模型產生了令人擔憂的碳足跡。抗擊這種污染需要結合效率和可持續性的激進創新。
重新考慮數據基礎設施對於減少這些技術的影響變得至關重要。面臨生態困境的人工智能，促使人們思考其能源未來。技術進步必須與增強的環保意識相結合。
生成式人工智能的碳足跡評估
與生成式人工智能相關的能源需求以驚人的速度增長。根據國際能源署發布的一份報告，全球數據中心的電力需求預計到2030年將翻一番，達到約945太瓦時。這一數字略高於日本的能源消耗。儘管數據中心內的所有操作與人工智能並無直接關聯，但環境情況依然令人擔憂。
高盛的分析顯示，近60%的數據中心日益增長的電力需求將來自化石燃料的燃燒，導致全球碳排放量增加約2.2億噸。相比之下，開車行駛8000公里所產生的二氧化碳約為一噸。
降低運營碳排放
專家們主要致力於降低稱為“運營碳”的運營碳排放。這一術語指的是在數據中心中由強大處理器（通常被稱為GPU）產生的排放。而“嵌入碳”則是指在建設這些設施過程中產生的排放。麻省理工學院的首席科學家維賈伊·甘德帕利強調，建設和現代化數據中心涉及大量鋼材和混凝土等材料，這會產生顯著的碳足跡。
優化模型效率
降低人工智能模型的能源密度需要采取多種措施。例如，對GPU的亮度進行小幅降低等微調可以在不影響模型性能的情況下實現顯著的能源節省。甘德帕利指出，將GPU的消耗降低到約三分之一的能量對結果影響甚微，同時能更有效地進行冷卻。
另一種方法是降低計算設備的精確度。像GPT-5這樣的人工智能系統需要巨量的計算能力，但降低處理器的精確度可以產生相似的結果。同時，研究人員建議在達到可接受的準確度閾值時，提前停止人工智能模型的培訓過程。
數據中心設計的創新
技術創新對於減少人工智能系統的能源密度起著至關重要的作用。儘管自2005年以來，芯片的效率增長放緩，但GPU每焦耳的計算能力仍持續以約50%到60%的速度增長。這一現象被稱為“摩爾定律”，對並行運算的能源效率有著顯著的影響。
最大化能源節省
數據中心的位置也影響其碳足跡。例如，Meta在瑞典的Lulea建立了一個數據中心，那裡的環境條件降低了冷卻的能源需求。麻省理工學院的研究團隊還在探索長期能源儲存設備，能夠儲存過剩的能源以備將來使用。這種系統可能會改變數據中心如何利用可再生能源。
人工智能在能源轉型中的角色
人工智能的迅猛發展超過了當前可再生能源的生產能力。詹尼弗·圖爾柳克指出，新可再生能源項目的批准流程可能需要數年時間。利用人工智能來加速新可再生能源系統接入電網的潛力顯得至關重要。例如，生成式人工智能模型可以優化互連研究，從而縮短批准的時間。
利用人工智能也可能改善潔淨能源技術的實施。機器學習對於解決像龐大的電力網這樣的複雜問題具有特異的能力。人工智能可以優化太陽能和風能的產量預測，同時促進現場的戰略干預。
企業、研究人員和監管者之間的合作可能會在面對這些環境挑戰時產生有效的解決方案。這種夥伴關係將對於創新和減少人工智能系統的碳排放至關重要。在此期間，當前策略必須專注於可量化和準確的結果，以最大化對環境的積極影響。
欲了解更多有關生成式人工智能對教育的影響，請參閱此鏈接：人工智能對教育的影響。要跟踪人工智能的全球發展，請查看：全球人工智能。要了解更多有關人工智能的挑戰，請訪問此鏈接：了解生成式人工智能的環境影響。
生成式人工智能的環境影響常見問題
生成式人工智能的主要環境影響是什麼？
生成式人工智能的環境影響包括能源消耗高，主要來自訓練和部署這些模型的數據中心。這導致碳排放的顯著增加，並且在滿足日益增長的能源需求方面越來越依賴化石燃料。
數據中心如何對生成式人工智能的碳足跡作出貢獻？
數據中心需要大量能源來支持計算過程和維持設備的溫度。其建設還使用了高碳強度的材料，進一步加重了其整體環境影響。
哪些舉措正在采取以減少生成式人工智能的碳足跡？
研究人員正在探索提高算法和基礎設施的能源效率的方法，包括優化GPU、減少計算精度和開發用於數據中心建設的可持續材料。
數據中心能源供應的替代品有哪些？
數據中心開始採用可再生能源，例如太陽能和風能，以減少對化石燃料的依賴。還在研究使用長期能源儲存系統來提高可持續性。
企業如何最大化在生成式人工智能中使用可再生能源？
企業可以采取策略來同步其操作與可再生能源的生產高峰，例如將某些任務推遲到清潔能源供應較高的時候。
人工智能在改善可再生能源技術方面能發揮什麼作用？
人工智能可以優化可再生能源產量的預測，並確定新設施的理想位置，從而促進可再生能源系統與電網的整合。
企業如何評估其人工智能系統的環境影響？
這些企業使用像淨氣候影響評分這樣的工具，來評估人工智能項目的環境績效，考慮其碳排放及潛在的環境益處。
有哪些最佳實踐可以減少在人工智能模型訓練中使用的能源？
最佳實踐包括在達到適當的準確性水平時提前停止訓練，以及優化計算周期以避免在訓練過程中浪費能源資源。
