人工智能已成为世界流行语，几乎是每家公司数字化转型议程中不可或缺的一部分。人工智能用户已经成为人工智能工具和服务的生产者。公司领导对人工智能的推广、颁布和发展作出批示。全球有超过4000家公司从事人工智能工具、产品和服务的生产。人工智能及其对气候变化的影响。Gartner预测，到2021年，人工智能将创造2.9万亿美元的商业价值，并产生62亿小时的工人生产力。基于这些假设，普华永道预测到2030年人工智能可为全球经济贡献15.7万亿美元也就不足为奇了。尽管全世界对人工智能主导的用例和支持大规模投资持乐观态度，但有一件事可能得到的关注远不如理想情况：人工智能——导致气候变化。人工智能的发展需要两个关键要素：大量的训练数据。如果没有历史数据来训练它们，机器学习模型就什么也学不到。例如，要训练计算机视觉模型来检测、识别和标记照片或视频中看到的对象，首先需要在相应的、标记和注释的数据上进行长时间的训练，直到它们开始使用这些知识。然后识别他们以前可能见过的物体。相应地，大量的存储和计算能力。现在，将其乘以公司正在开发的数百万用例，使用计算机视觉来检测、识别、标记和预测一些用例，以了解正在使用的基础设施的数量。在非常保守的水平上，2018年全球有4,000多家*公司，并且还在不断增长，致力于一个或多个特定用例，这些用例使用AI以一种或另一种形式使人类工作自动化。这两种成分意味着存储、备份和特征工程训练数据所需的大量能量。为了给你一个想法，麻省大学阿默斯特分校的一些聪明人计算出一辆普通汽车在其使用寿命期间会产生126,000磅的二氧化碳。在神经架构上使用1个GPU将单个Transformer模型训练到可接受的准确度水平所需的能量将产生626,000磅二氧化碳。二氧化碳的量大约相当于5辆汽车运转10年的发动机。这个数据告诉我们，只训练一个AITransformer模型相当于5辆汽车跑了10年。将此推断到模型构建和培训中，表明4000多家AI公司正在24/7全天候进行，看到相等的CO2产量和能源转移到ML培训真是令人惊讶。出现3个明显问题。这个人工智能过程有多合乎道德——尤其是当全世界有超过9.4亿人没有用上电的时候。当公司说他们支持“绿色”计划时，当同一家公司在AI上投资数十亿美元时，这种说法可信度如何？投资AI研究时，如何保持绿色？谷歌似乎非常有趣——它通过可再生能源使用其总电力需求的56%。相比之下，微软约为32%，亚马逊约为17%。考虑到如此高的二氧化碳产量和能源从社会底层转移造成的气候变化影响，人工智能的进步是否值得？反驳人工智能的进步正在创造更多就业机会的论点。因此，我们有一个反驳论点，即人工智能的进步正在创造更多的就业机会，并帮助各国实现更高的GDP和人均增长率。这是一个有效的提议吗？是的，但还有待研究的是，这是否真的是新的就业或现有劳动力的再培训。从早期工业革命的自动织布机到今天的计算机，每一波技术浪潮的论点都认为，工作并没有被摧毁，而是随着全新的就业类别的创造而从一个地方转移到另一个地方。路德教会可能破坏工厂以抗议机器自动化，但今天这些工人将捍卫制造业以防止这些工作消失。气候变化也许，最根本的是-与保护气候相比，我们可以实现的人工智能是什么？对于有社会责任感的领导者来说，投资人工智能真的是一个不错的选择吗？我没有答案，但这个问题经常引起我的兴趣。我们正在尽最大努力在这个问题上找到平衡。请强调你对这个问题的看法。希望在下方评论区留下你的看法。
