随着企业越来越多地转向生成式人工智能 (GenAI) 来实现从客户服务到风险管理等一系列业务功能，在带来众多好处的同时，也出现了一个新的挑战：GenAI 的碳足迹对环境的影响。 阿默斯特大学 2019 年的一项研究强调了这个问题的严重性，表明训练单个 AI 模型可能会产生多达 626,000 磅的二氧化碳，几乎是普通中型汽车在其生命周期内排放量的五倍。 这种鲜明的比较揭示了与广泛采用 GenAI 技术相关的重大环境问题。
创新的环境成本
一方面，将 GenAI 纳入企业商业模式为提高效率和创新创造了机会，但另一方面，这也是一个重大的环境挑战。 训练 GenAI 模型会消耗大量能源，并极大地增加碳排放。 这些模型在内容创建和回答用户问题期间的持续运行会损害环境。
尽管部署 GenAI 对可持续发展具有巨大影响，但普华永道的调查发现，只有一小部分企业领导者担心这些后果。
GenAI 的碳足迹争论涵盖了从最初的训练到人工智能模型的整个生命周期，从开始、塑造到持续部署。 从这个广泛的角度来看，很dent应该制定促进技术发展与环境保护之间和谐的战略。
与 GenAI 一起迈向可持续的未来
正是认识到 GenAI 的双重作用：一方面，为上述挑战做出贡献，另一方面，缓解这些挑战。 另一方面，它产生了对能源的需求，从而产生了碳排放。
另一方面，GenAI 有潜力使运营得到更好的优化，从而减少物理基础设施和旅行的排放等环境影响。
为了应对这些复杂性，实施 GenAI 的战略方法至关重要。 鼓励公司找出其人工智能项目的“绿色成熟度”，并设计和训练其模型，以确保碳排放最少。 在此过程中，明确的治理协议和可持续性基准指导环境友好型 GenAI 应用程序的开发。
绿色人工智能的创新与进步
GenAI 正在努力减少碳足迹，其创新举措重点关注数据中心的可再生能源和超节能硬件的开发。 这些进步预示着未来 GenAI 不仅在智能和效率方面表现出色，而且与生态可持续发展目标保持一致。
此外，对更精简、更智能的 GenAI 算法的追求提供了将技术创新与环境意识结合起来的机会。 GenAI 与量子计算的潜在集成进一步暗示了未来人工智能的运行效率将与其减少的环境影响相匹配。
总之，随着 GenAI 不断重塑行业，解决其环境足迹的必要性变得越来越紧迫。 通过采用绿色人工智能实施战略并投资创新解决方案，企业可以为技术进步和环境可持续性齐头并进的未来做出贡献。
