人工智能时代所带来的环境挑战

可持续发展，一直是近几十年来最受人们关注的问题之一。为了在发展与排放之间寻找可持续发展的平衡点，人们不断探索新的解决方法；但这种平衡本身极其脆弱，极易受外界因素影响。而在人工智能时代，模型的大力开发也带来了排放上的挑战。

人工智能的开发需要进行大量的计算，这对硬件有庞大的需求。根据美国的一份相关报告统计，人工智能训练期间所产生的碳排放量已经超过汽车，这无疑会加剧温室效应的发生。为了解决这一问题，有人提出研发可持续人工智能的想法。

所谓可持续人工智能，其最终目的就是通过各种减排措施，来减少碳排放，但这无疑需要对现有的开发流程进行大规模调整。从数据储存、模型训练到硬件设施，需要在各方面进行减量操作。

首先是在数据储存上，在训练之前对数据进行筛选，留下高质量的样本。在提升训练效率的同时，也能降低训练时间，从而减少设备运行所带来的排放。

其次，是减少对大算力计算机的使用，通过将大模型拆解成小模型，然后分散在中能耗更低的计算机组中进行训练。另外，通过信息共享等方式，也能够减少对模型基础训练的内容，避免重复训练内容带来的能耗问题。

除此之外，在硬件设备的使用上，处理器、内存等部件的升级，也能以更少的能耗带来更强的算力，从而促进可持续发展。而在人工智能的训练阶段，也能够通过对其植入有关于可持续发展的概念，加权输出内容中的相关占比。

相信在诸多方面的协调下，人工智能的开发，能够走上一条可持续的发展道路，真正地为子孙后代造福，守护我们唯一的地球村。