对于企业来说，平衡人工智能的采用和对环境的影响是当务之急。根据世界经济论坛(WEF) 的数据，支持人工智能发展所需的电力每 100 天翻一番。到 2028 年，人工智能的能源消耗可能超过冰岛 2021 年使用的总电力。人工智能可能是一把双刃剑：虽然它可以显著推进环境计划，但如果使用不当，也可能同样有害。
可持续使用 AI 并没有通用蓝图——每个组织的方法都必须符合其独特情况。相反，整合 AI 并推进环保目标需要采取一定的态度。
想想苹果产品发布日时店外排起的长队：早期采用者自豪地展示最新产品，将其视为身份的象征。这种心态在这里行不通。公司不应该急于采用华而不实的人工智能工具，只是为了被视为潮流引领者。相反，他们应该专注于有目的的人工智能实施，以支持长期可持续发展目标。
以下是一些可供考虑的策略。
实现自动化，节约能源
有些领导可能会反对员工走捷径，但我从不这么做。在Jotform，我鼓励员工不断寻找更快的方法来完成他们的繁琐工作，只要他们的产出质量不会下降。自动化是我们业务的核心，也是我们文化的核心。如果有一种自动化工具可以处理繁琐的手动任务，那么我会说：去做吧。
事实上，使用 AI 工具自动执行任务也可以进一步实现您的可持续发展目标。正如WEF指出的那样，优化节能调度，即根据能源需求较低的时间调整 AI 工作负载，是利用 AI 并降低碳足迹的有效策略。
假设您选择了一种 AI 工具来自动执行定期安全扫描以保护您的数据。在夜间编写这些任务是一种提高能源效率的简单方法。晚上的一般能源消耗往往会减少，电网可以得到喘息并更高效地运行。作为附带好处，您的能源成本通常也会下降。
或者，如果您所在的地区气候温暖，空调使用率高，您可以将耗能项目转移到较冷的月份，因为那时电网的压力较小。重要的是，这些转变需要深思熟虑，但几乎不需要额外的努力。它们可以显著节约能源。
选择基础模型
想象一下，您在一家米其林星级餐厅的厨房里。厨师们都曾在烹饪学校和高级餐厅接受过培训。团队可以共同制作各种菜肴并创新新菜式。如果有人想做一顿美味的大餐，他们不必培训一支全新的厨师团队——他们可以利用这支团队，利用他们现有的专业知识并提供量身定制的指导。
在人工智能中，基础模型的概念是：一个已经用大量数据训练过的高级程序。如果有人需要某种人工智能工具，他们可以从这个基础模型开始，而不是从头开始构建模型。
IBM 首席可持续发展官 Christina Shim 在《哈佛商业评论》上撰文解释了为什么选择基础模型是一种节能方法。与创建新模型相比，“基础模型可以在极短的时间内、极少的数据和极少的能源成本针对特定目的进行定制调整。”
Shim 指出，基础模型的大小也会产生影响——大多数模型都有 30 亿、80 亿或 200 亿个参数。根据 IBM 的研究，在特定相关数据上训练的小型模型可以像大型模型一样表现出色，但速度更快，能耗更低。大并不总是更好。正如Salesforce所说，为特定企业需求选择最大、最强大的模型就像“使用半挂卡车去买杂货或接一名乘客”——换句话说，完全没有必要。
然而，更大的模型确实价格更高。花时间选择一个符合您目标的模型是一项值得的投资，最终可以节省财务和生态资源。
选择开源软件
在任何 AI 之旅开始时，另一个关键选择是是否选择开源软件。开源选项可能无法解决所有问题，但在许多情况下，它们可以提供节能且经济高效的解决方案，借鉴无数专家的智慧。您可以专注于改进现有解决方案（并分享结果），而不是每次都给电网带来负担来重新发明轮子。正如 Shim 所指出的，开源软件享有集体改进的好处——随着更多人关注问题，最终产品会更好，并且开发阶段的能源需求会分摊给用户。
好的软件物有所值，但它需要满足您的需求和预算——在通货膨胀时期，这一点越来越重要。在许多情况下，开源解决方案是免费的，或者只需花费一小部分费用。
实施自动化以提高系统效率
最后，人工智能自动化工具可以节省能源，因为它们有助于提高系统效率。它们可以直接做到这一点，通过减少执行繁琐任务所需的时间。例如，如果你正在进行研究，ChatGPT 等工具可以在几秒钟内识别和合成关键信息，从而减少你坐在显示器屏幕前的几个小时。
AI 工具也可以在系统规划阶段发挥作用。以Salesforce为例：他们的数据中心基础设施团队使用 AI 来预测和预测客户的使用模式，然后自动扩展所需的服务器数量。这使他们能够定制数据中心基础设施的使用方式并避免浪费过多的能源。同样，该软件公司使用 AI 通过分析来自供应链、商务旅行、房地产等的数百万个数据点来做出减少碳足迹的决策。
人工智能可以像可持续发展顾问一样工作，理想情况下可以节省比执行相应分析和任务所需的更多能源。从这个意义上讲，人工智能可能是一把单刃剑，带来的好处多于任何相关的弊端。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/shang-ye-ling-xiu-ru-he-shi-xian-ren-gong-zhi-neng-he-ke
