2024-06-06 12:51 来源：得道网
在快速发展的人工智能和相关新兴技术领域，人们对其变革潜力的兴奋是显而易见的。从利用人工智能诊断革新医疗保健，到通过自动化提高制造业效率，这些技术预示着一个创新和富有成效的未来。然而，在我们热情地描绘这种技术进步的同时，我们必须解决一个经常未被充分探索的关键方面:可持续性。
在应对气候变化的过程中，向清洁能源转型势在必行，但新技术特别是人工智能的开发和推广既带来挑战，也带来机遇。人工智能的巨大能源消耗和对硬件建设中碳密集型材料的依赖不容忽视。认识到这些挑战只是第一步——随着我们的前进，制定战略不仅要缓解这些问题，还要利用人工智能促进可持续发展。
减轻人工智能对环境影响的基本方法之一是提高数据中心的能源效率，而人工智能的大部分繁重工作都发生在数据中心。谷歌(Google)和Facebook等科技公司已经取得了长足进步，它们用可再生能源为数据中心供电，并利用人工智能优化能源使用。
冒险进入人工智能和其他技术创新领域的公司可以采用类似的策略，例如使用节能处理器和向碳中和数据中心迈进。人工智能可以在优化各个部门的能源使用方面发挥重要作用，从智能电网到物流中的动态路线，从而减少总体碳足迹。
由于我们对技术的广泛使用，数字碳排放构成了一个重大的环境挑战。流经数据中心和设备的每一个字节的数据——从智能手机到边缘计算传感器——都需要通常来自不可再生能源的能源。
也许人工智能最乐观的方面是 可持续性的背景是其解决复杂环境的潜力 nmental问题这些巨大的排放量可以追溯到全球对数字技术的依赖，而这些技术还不是完全可持续的。解决这个问题需要企业层面的共同努力，首先要确保数据中心使用可再生能源。然而，向可再生能源转型需要克服一些重大障碍，比如对专业人员的需求、先进设备的采购，以及可能高达数十亿美元、需要数年时间才能实现的金融投资。
尽管这些供应方面的限制令人生畏，但经过深思熟虑的规划和长期投资，它们并非不可克服。然而，鉴于应对气候变化的紧迫性，还需要更快的解决方案。
另一种策略侧重于需求方，特别是通过采用低碳编码或绿色编码实践。这种方法旨在减少每行代码所需的计算能力，从而减少对计算机和图形处理单元的能源需求。诸如定期维护以消除过时或过多的代码，以及重新思考代码体系结构等技术是关键。虽然最初是资源密集型的，但在公司的核心业务中嵌入绿色编码实践可以带来广泛而长期的好处。它不仅能立即减少碳足迹，还能培养一种可持续发展的企业文化，引领下一个世纪。
对人工智能技术，特别是神经处理单元和相关半导体芯片的需求激增，也推动了对硅和镧、铈等稀土元素等原材料的需求增加。这种增加的需求可能会加速采矿活动，可能在短期内导致更多的环境退化。
此外，人工智能技术的迅速发展可能会导致电子垃圾的增加，这反映了人们对最终处置退役太阳能电池板的担忧。与太阳能电池板的对比很有启发性，突出了先进和新兴技术产生的电子垃圾这一更广泛的问题。负责任地解决这些材料需求需要一个全面的战略，包括加强回收技术来管理报废电子产品和开发可以最大限度地减少对环境影响的新材料。这些努力对于减轻人工智能必要材料的生态足迹至关重要，确保技术的好处不会以牺牲环境可持续性为代价。
监管框架在引导人工智能发展走向可持续性方面的作用不容低估。政府和国际机构可以通过制定技术可持续性的标准和基准发挥关键作用。这包括科技行业有关能源使用、碳排放和废物管理的规定。此外，促进公共部门、私营实体和学术机构之间的合作可以推动可持续实践方面的创新。联合国的“人工智能造福人类”平台等倡议是通过合作利用人工智能促进环境可持续性的极好例子。
人工智能和新兴技术要实现可持续发展，就需要社会各阶层的理解和参与。这不仅意味着为开发人员和公司提供创造可持续技术的知识和工具，而且还意味着向公众宣传这些技术的好处和潜在的环境影响。意识的提高可以推动消费者对可持续产品的偏好，从而鼓励企业优先考虑绿色战略。
在可持续发展的背景下，人工智能最乐观的方面可能是它解决复杂环境问题的潜力。从使用人工智能卫星监测森林砍伐和生物多样性丧失，到开发改进可再生能源储存的算法，人工智能可以成为我们环境保护武器库中的强大工具。因此，尽管人工智能带来了一些挑战，但它也为一些最紧迫的环境问题提供了关键的解决方案。
总之，尽管人工智能和新兴技术的快速发展带来了一定的环境挑战，但也为推动可持续实践提供了前所未有的机遇。通过将能源效率、生命周期管理、监管合作和公众参与整合到这些技术的开发中，我们可以确保我们的技术进步既具有创新性，又具有可持续性。当我们站在这场技术革命的边缘时，让我们确保这一进步与我们的环境责任相协调，为所有人的可持续未来铺平道路。
