AI人工智能和可持續發展的交互產生了完全的新產業思維,也帶動了前所未有的機遇。在樂觀看待之余,如何跨領域的結合,導入有效的執行仍是最大的挑戰。
關註人工智能的環境可持續問題,美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校(University of Massachusetts Amherst)研究發現,僅訓練一個人工智能模型所產生的排放量就可能高達 626,000 磅二氧化碳當量,大約是普通美國汽車生命周期排放量的 5 倍。研究人員利用創新的 AI 模型架構,研究顯示,這套系統在訓練時只大約只需當今流行的模型搜索技術的 1/1300 的碳排放量。
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AI人工智能進化實踐綠色可持續
因此,項目管理者必須學會及實施「綠色計算Green Computing」(請參考之前發表的文章 《綠色計算,推動可持續Web3的共生與商機》、《可持續計算,推動ReFi再生金融,避免數字科技成為生態元兇》),這是一種專門的 AI constructs 人工智能結構,可以經由整體規劃提高運營效率的同時,優先考慮可持續性議題。
AI解決復雜的項目管理規劃,但也相對產生碳足跡
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AI提供精確的
計劃效率與可持續計算能力
根據研究,這個算法首先訓練大型模型,然後在大模型的幫助下訓練較小的子模型。在項目進行時,每個子模型都可以獨立運行而無需重新訓練,系統會根據目標硬件的功率和速度,來確定最佳子模型。例如,對於智能手機的運行,系統會選擇適當的子模型,但根據各個電池的壽命和計算資源,其子網結構又會獨立進行適切運算作修正。研究顯示,這套系統將碳排放量減少至 1/1300 。
AI人工智能和機器學習賦能可持續項目規劃
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可持續發展
需要復雜的大數據分析能力
2020 年,微軟宣布了「行星計算機Planetary Computer」計劃,目的在收集全球範圍內的環境生態數據,用於可持續發展解決方案。通過與環保組織合作及利用尖端的人工智能算法,微軟目標在全球環境生態正在面臨,如從生物多樣性的減低到氣候變化等的緊迫問題。「行星計算機」這類具有前瞻性的項目不僅僅是企業責任的一個例子,它是一個應用人工智能賦能可持續性行動的典範項目。
微軟行星計算機計劃,借助AI打造可持續發展的未來
面临数字科技的迅速发展和全球生态环境面临的挑战,传统的项目管理模式正在经历根本性的转变,对于跨地域、跨领域的项目管理,可持续发展 Sustainability ,不再是一个选项,而是评断项目是否成功的重要指标。
AI在可持續發展行動中扮演了重要的角色
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綠色計算,體現AI人工智能的優勢
如何能同時利用人工智能的計算能力實現可持續發展目標,又不會在成本和環境影響方面造成不利影響?這正是「綠色計算」,也被稱為「可持續計算 Sustainable computing」,是一種專門的人工智能集成規劃的應用,可在優先考慮可持續發展目標時提高項目的運營效率,但是,在執行上將面對幾個執行上的挑戰:
01
復雜性
· 動態的監管環境:可持續發展的政策及監管機製受到不同的地區政府、和當地文化及傳統等因素影響
· 超量數據:人工智能依據數據運營,對從能源使用到廢棄物處理排放,過程的項目生命過程中產生的大量多維數據將增加數據分析和解釋的復雜度
02
成本
· 生命周期成本:AI人工智能模型需要適應新數據及條件持續更新和學習,甚至徹底翻修納入新的應用標準。計劃項目中需要獲得或維持如 ISO14001 或 LEED 等可持續發展認證,需要評估及定期審核成本
03
碳足跡
· 與人工智能相關的碳排放:機器學習算法 (ML)需通過強大的計算能力評估對環境的影響,並提出最佳的規劃執行方案,除了計算過程中需要的大量能源電力的消耗,這些復雜算法所需的硬件設備,從製造到淘汰的生命周期會帶來環境成本。核心計算芯片,雖然從 CPU 到 GPU 和 TPU 的進化,提高了運算效率,但是,整體運算規模的增加,仍會增加運算時能源消耗所產生的整體碳足跡。
雲計算和邊緣計算技術,助力了AI系統和子模型運算時的最佳選擇
或許,應用AI人工智能模型訓練在項目規劃及設備配置上,提供兼具可持續發展的有效助力還需要時間與跨領域的資源投入,但是,隨著邊緣計算(Edge computing)及雲計算(Cloud computing)的技術發展賦能 AI ,綠色 AI 人工智能的目標指日可待。