AI 和气候变化的可持续性悖论
AI 目前正在加剧气候变化。但它也可能是减少自身输出影响的工具吗？
AI 正面临一个可持续性悖论。
当然，AI 可以比人类更好地实现野生动物保护并预测潜在的破坏性天气模式。但这项技术也是气候变化的重要因素，会产生大量的热量和碳。开发一些人认为可以拯救地球的技术的过程实际上是一个对地球极其有害的过程。
因此，这是一个悖论。人工智能总有一天需要解决其自身生产造成的环境问题。就其本身而言，它无法做到这一点，而且认为简单地开发更多的 AI 就是一种解决方案几乎是荒谬的。
将 AI 应用于具有成功记录的现有技术，这将有所帮助，并且已经有所帮助。AI 无法自行解决交通问题，但将其添加到红绿灯中，您可以通过减少道路上怠速车辆的数量来减少拥堵。人工智能无法清除海洋中的垃圾，但可以筛选海洋照片并检测垃圾进行清理。当与现有工具结合使用时，AI 的潜力和影响几乎是无限的。
因此，为了使未来更具可持续性，最好采用综合方法：继续使用已知的成功技术，但使用 AI 等新兴技术对其进行增强。
AI 能耗的问题
AI 需要大量的能源来保持其系统运行。它是在数据中心开发和运行的，数据中心需要大量能源来保持其数字基础设施的正常运行，在此过程中会产生大量热量，然后需要更多的能源和水来运行冷却所需的气候控制系统。
“数据中心一直在竞相减少对环境的影响，尤其是在能源和水消耗方面，”达索系统高科技解决方案体验总监 Jean-Marc Gaufrès 说。而且，虽然已经进行了改进，但“这场竞赛永远不会结束”。
数据中心是 AI 对环境造成危害的罪魁祸首
正在努力使数据中心更具可持续性。公司才刚刚开始投资可再生能源：谷歌最近宣布，他们正在通过与一家核电初创公司合作来扩大在这一领域的工作，该公司将为他们提供可持续的模块化反应堆，为其数据中心供电。尽管做出了这样的努力，但人工智能的发展速度——以及不断增长的消费者采用率的吸引力——往往超过了这些进步，这对气候提出了持续的挑战。
AI 如何对气候变化产生负面影响？
除了能源消耗之外，AI 还以多种方式间接导致气候变化。根据 Gaufrès 的说法，数据中心的问题有三个方面。
● 数据中心所需的能源资源仍然主要基于现成且供应充足的能源：化石燃料。
● 这些数据中心的冷却过程需要大量的能源和水，以防止必要的组件过热。
● 这些电子元件在达到容量并需要更换之前只能使用这么长时间，因此保持数据中心运行不仅需要大量的能源和水;它们也会产生大量的废物。
对更多数据和更好的 AI 的追求正在推动所有这些数字基础设施的扩展，使能源使用增加和环境影响的循环永久化。
来自无害的个体输入的意外环境输出
作为消费者，我们通常不会受到与 Microsoft 的 CoPilot 或 OpenAI 的 ChatGPT 等生成式 AI 工具看似无害的交互的后果。我们不一定知道，但我们与聊天机器人的对话可能对环境有害。
无论查询是什么，使用 AI 都需要大量的计算能力和能源。因此，让这些工具告诉你 2 加 2 是否真的等于 4 会导致大量的能源消耗和支出，即使这是一个简单的问题。
“我们正在将生成式 AI 用于它们不该完成的任务，”人工智能和气候研究员 Sasha Luccioni 在最近的 Tech Won't Save Us 播客中说。“对于任务，尤其是像问答这样的任务......你不需要生成东西。你需要提取东西。
人工智能的使用效率低下会加剧其对环境的影响和对气候变化的影响，从而导致不必要的能源消耗和排放。
人工智能与气候变化：对环境产生积极影响
虽然人工智能很容易被归咎于其对环境的负面影响，但它也有潜力成为问题解决者。它可以彻底改变我们应对气候变化和保护环境的方式。通过分析庞大的数据集，AI 可以识别人眼可能错过的模式和相关性。
在农业中，AI 可以优化灌溉计划，减少水资源浪费，提高作物产量.人工智能无人机监控和保护森林，检测森林砍伐和非法伐木活动。
在交通领域，AI 可以分析实时交通数据，以优化信号计时、缓解拥堵并降低怠速车辆的排放。
在建筑行业，AI 算法可以选择能够最大限度地减少热量吸收并最大限度地利用自然光的材料和建筑布局，从而减少对人工照明和加热系统的依赖，从而可以助长城市热岛效应.
人工智能还可以让我们作为个人做出可持续的选择，例如使用可以跟踪用户的环境影响并提供环保习惯提示的应用程序，或通过智能家居系统它可以根据用户行为调整能源使用，从而降低电费和碳足迹。
AI 在农业领域有丰富的应用
技术串联：AI 和虚拟孪生
凭借所有这些潜力，很明显，AI 在环境可持续性方面前景广阔，但它仍然是一项不断发展的技术。当与具有可靠记录的现有技术（如虚拟孪生）相结合时，AI 的成功前景可以呈指数级增长。
几十年来，数字孪生（以及作为虚拟孪生的最新发展）一直通过使公司能够虚拟化其运营（从产品设计到材料采购，再到可扩展的制造和跨洲交付）来实现可持续创新。他们还帮助公司将可持续发展作为其业务运营和产品输出的关键组成部分。
数十个行业的数千家公司已经利用虚拟孪生来实现与气候相关的成功，尤其是在交通领域。当托管在 3DEXPERIENCE 平台上时，这种协作软件（通常包括建模和仿真程序）使汽车和飞机制造商能够减轻其车辆和飞机的重量，从而降低燃料消耗。即使进展很小（想想一两磅），它的大规模影响也会产生显着的结果。
虚拟孪生凭借其可靠性和经过验证的成功，可以成为充分利用 AI 潜力的必要工具。
通过机器学习应对气候变化：LLMaS
AI 正迅速成为企业在任何行业或领域取得成功的必要组成部分。然而，开发它或直接购买 AI 工具在资本和环境影响方面都可能代价高昂。今年早些时候，达索系统与 Mistral AI 合作推出了一款解决这一难题的产品：A大型语言模型即服务 （LLMaS）.
将 LLM 作为服务提供意味着需要一家公司（而不是数百或数千家）来开发和训练模型。这通过减少对数据中心的整体需求来减少数据中心释放的排放。在达索系统的主权 3DEXPERIENCE 云平台上托管 LLMaS，使公司的 350,000+ 客户都可以访问该平台。像这样的合作伙伴关系表明，他们更加致力于可持续地发展和大规模提供 AI。
AI 会拯救环境吗？
目前形式的 AI 本身无法扭转气候危机或拯救地球。它本身是有问题的，但当它的问题得到解决时，它就有可能改善环境和改善我们所有人的生活。
“我们处于这种永恒的平衡中，”达索系统北美可持续发展总监 Stan Piper 说。“我们需要确定我用 AI 解决的问题是否被 AI 要求的成本所抵消或不堪重负？”
迈向更可持续未来的旅程取决于认识到 AI 的双重性。虽然这项技术通过农业、交通和建筑方面的创新，在加强我们应对气候变化的努力方面显示出巨大的潜力，但必须承认它的真正力量在于与现有的成熟技术的协同作用。
通过将 AI 集成到虚拟孪生等现有工具中，我们可以放大可持续发展计划的有效性，确保我们利用新旧资源来创造更绿色的明天。这种协作方式不仅解决了能源消耗和浪费的紧迫挑战，还为建设更具弹性和环保性的社会铺平了道路。采用这种集成最终将是释放 AI 的全部潜力同时减轻其环境缺陷的关键。
