施羅德投資：AI有望帶來顯著環(huán)境效益 但需求及消耗可能增加

智通財經(jīng)APP獲悉，10月10日，施羅德投資可持續(xù)投資分析師Samuel Thomas指出，人工智能（AI）正在迅速改變?nèi)藗兊纳罴肮ぷ鞣绞?，雖然人工智能有可能顛覆許多行業(yè)的發(fā)展，但亦需要關(guān)注人工智能對環(huán)境造成的重大影響。人工智能對環(huán)境產(chǎn)生的直接影響，主要來自其所需的實體基礎(chǔ)設(shè)施，包括數(shù)據(jù)中心、處理器及其他專用電腦硬件。不少證據(jù)顯示，人工智能運算對環(huán)境產(chǎn)生的直接影響很大程度上都是負面的。人工智能運算的生命周期分為四個階段：生產(chǎn)階段、運輸階段、營運階段及報廢階段。當中，營運階段所產(chǎn)生的碳排放量高達70至80％。

生產(chǎn)階段涉及采用原材料的物理提取，以及建造人工智能硬件和基礎(chǔ)設(shè)施所需的組件。衡量碳排放量的其中一個難題，是所使用的資源通常與整體資訊及通訊技術(shù)（ICT）領(lǐng)域相關(guān)，而非只涉及人工智能領(lǐng)域。人工智能在生產(chǎn)階段的碳足跡估計存在著差異，目前而言，生產(chǎn)階段的碳足跡仍相對輕微。然而，隨著可再生電力在營運階段消耗的能源占比持續(xù)上升，生產(chǎn)階段對環(huán)境足跡的影響將會更為顯著。

資訊與通訊科技硬件產(chǎn)生的排放量，只占全球運輸溫室氣體排放的一小部分，與人工智能運算硬件相關(guān)的運輸排放所占的比例甚至?xí)汀?/p>

在分析人工智能對環(huán)境的直接影響時，營運階段是主要關(guān)注的領(lǐng)域，這個階段的兩項環(huán)境主要考慮因素是能源消耗及用水量?？梢詳?shù)據(jù)中心作為替代指標，以了解人工智能的能源消耗情況。雖然并非所有數(shù)據(jù)中心的用途都與人工智能有關(guān)，但愈來愈多人工智能模型在超大型倉庫規(guī)模的數(shù)據(jù)中心進行訓(xùn)練、儲存及部署。據(jù)估計，全球約有1至1.5％的總用電量來自數(shù)據(jù)中心，相當于約220至320太瓦時 (terawatt hours)。

盡管數(shù)據(jù)中心的工作負荷大幅增加，但數(shù)據(jù)中心的耗電量在過去10年維持在相對穩(wěn)定水平。出現(xiàn)這種明顯脫勾情況的主要原因是：人工智能運算效率提升、轉(zhuǎn)移至云端，及轉(zhuǎn)向更大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。就生成式人工智能 (generative AI) 的能源消耗而言，哈佛大學(xué)的一項研究發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練ChatGPT-3需要1.3吉瓦時 (gigawatt hours) 電力，相當于120個美國家庭一年的用電量。與生成式人工智能相關(guān)的主要問題，在于模型復(fù)雜性飛速增長，因此所需的能源大大增加。

數(shù)據(jù)中心的水足跡，受發(fā)電時消耗的水資源及冷卻消耗的水資源影響。麻省大學(xué)阿默斯特分校近期的一項研究發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練一項生成式人工智能模型可能消耗多達28.4萬公升水，這相當于一個普通人27年的用水量。

人工智能報廢階段對環(huán)境的主要影響是其產(chǎn)生的電子廢棄物。這些廢棄物含有重金屬和有毒的化學(xué)物質(zhì)，這些物質(zhì)一旦滲入人們居住的環(huán)境，將會造成污染。實施循環(huán)經(jīng)濟模型，即盡量減少廢物及最大程度上利用資源，對于管理人工智能的環(huán)境影響至關(guān)重要。

從正面的角度來看，可運用多種創(chuàng)新的方法，重新利用數(shù)據(jù)中心所產(chǎn)生的熱量，其中包括利用多余的熱量支持地區(qū)性的供熱系統(tǒng)，將高溫水輸送到各個家庭住戶及不同的建筑物。此外，這種熱能亦適用于農(nóng)業(yè)范疇，例如為溫室全年供暖，或為養(yǎng)魚場及公共游泳池的水加熱。

人工智能幾乎可以解決現(xiàn)實世界的各種問題。就以可持續(xù)土地用途為例，人工智能的應(yīng)用包括早期的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測、精準量度農(nóng)業(yè)及營養(yǎng)補給、用于農(nóng)作物管理的超局部天氣預(yù)報、早期檢測農(nóng)作物問題、自動化及增強土地用途變化檢測，以避免森林砍伐并監(jiān)測牲畜的健康與福祉。還有其他許多例子，但很明顯的是，采用人工智能有望帶來顯著的環(huán)境效益。

然而，任何增強具有破壞性行業(yè)的人工智能應(yīng)用都被視為有害。在某些特定情況下，只有能源消耗下降，人工智能提高營運效率及繼而有利環(huán)境的論證才能成立。但隨著技術(shù)變得更有效率及更具成效，需求及消耗亦可能因而增加。這可能會抵銷效率提升所帶來的環(huán)境或經(jīng)濟效益。