雖然還沒有人知道如何阻止人工智能功耗的指數(shù)級增長，但一些IT領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)找到了減輕其對可持續(xù)發(fā)展計劃的影響的方法。
圖源：?SHUTTERSTOCK
【睿觀：通過優(yōu)化資源利用率、優(yōu)先考慮高價值用例以及透明的供應(yīng)商報告，企業(yè)CIO可以有效減輕生成式人工智能對可持續(xù)發(fā)展計劃的影響。盡管挑戰(zhàn)依然存在，但這些方法為IT領(lǐng)導(dǎo)者提供了可行的解決方案，有助于在實現(xiàn)人工智能益處的同時，減少其環(huán)境影響。
使用大型提供商優(yōu)化利用率
IT部門可以通過共享按需人工智能推理環(huán)境的提供商來使用人工智能，從而提高公共云服務(wù)的利用率，降低組織的整體碳足跡。
向供應(yīng)商詢問其模型訓(xùn)練過程和推理過程的詳細(xì)報告，確保了解所有上游的環(huán)境影響。
使用最合適的模型
在構(gòu)建人工智能應(yīng)用時，針對不同的服務(wù)步驟選擇最合適的模型。較小的模型不僅在訓(xùn)練階段消耗更少的電力，而且在推理階段也更加節(jié)能。
推廣這一思路，確保團(tuán)隊在構(gòu)建其他解決方案時也能優(yōu)先選擇資源高效的模型。
確定用例的優(yōu)先級
平衡地看待和優(yōu)先考慮用例，確保人工智能的應(yīng)用能夠真正抵消其碳足跡。對于那些對企業(yè)有重大收益的用例，優(yōu)先考慮其使用人工智能。
針對每個用例，制定明確的指導(dǎo)方針，衡量人工智能工具的碳足跡，并將其與潛在收益進(jìn)行比較。
供應(yīng)商的碳足跡報告
向供應(yīng)商詢問其服務(wù)對上游全面影響的報告，了解其訓(xùn)練過程、有效期及客戶體量等信息。
建立透明的供應(yīng)商報告機(jī)制，確保企業(yè)能夠獲取準(zhǔn)確的碳足跡數(shù)據(jù)。
Klarna的生成式人工智能應(yīng)用
Klarna在其內(nèi)部項目和銷售產(chǎn)品中廣泛應(yīng)用生成式人工智能，開發(fā)了人工智能治理，包括使用指導(dǎo)方針。
其新推出的人工智能助手在短時間內(nèi)成功接收了超過三分之二的客戶服務(wù)聊天請求，相當(dāng)于約700人的工作量。
Rackspace Technology的觀點(diǎn)
盡管人工智能的電力消耗呈指數(shù)級增長，但其潛在的益處，例如提高能源利用效率和減少出差需求，可能抵消其碳足跡。
Kuehne+Nagel的Scope 3報告
在推進(jìn)人工智能應(yīng)用的過程中，IT領(lǐng)導(dǎo)者需要將其影響納入Scope 3報告中，并尋找減輕其可持續(xù)發(fā)展計劃影響的方法。】
去年，隨著許多首席信息官開始進(jìn)行第一輪Scope 3（范圍三，碳排放范圍。其他間接排放，指企業(yè)或組織除直接和間接排放之外的所有其他間接碳排放。Scope 3排放通常是由企業(yè)的價值鏈中的其他環(huán)節(jié)產(chǎn)生的，這包括供應(yīng)鏈、運(yùn)輸、產(chǎn)品生命周期等。）報告，生成式人工智能幾乎進(jìn)入了每個辦公室。有時它是正大光明進(jìn)來的，但在大多數(shù)情況下，它會悄悄地滲透進(jìn)來，因為知識型員工會嘗試用它來寫文件和電子郵件，而不一定廣而告之自己在這么做。
在許多組織中，用例已經(jīng)停止了，但一些IT部門現(xiàn)在正在批準(zhǔn)——甚至鼓勵——在編碼等方面使用生成式人工智能。盡管如此，其他組織仍希望其軟件供應(yīng)商提供包括生成式人工智能組件在內(nèi)的升級。然后是瑞典金融科技公司Klarna（是一家位于瑞典的電子商務(wù)信用支付服務(wù)公司，2005年成立至今為全球17個國家、20萬商家超過8500萬的消費(fèi)者提供了支付解決方案，包括直接付款、先買后付和分期付款等計劃。擁有H&M、Adidas、宜家、Expedia集團(tuán)、ASOS、Pelotan、Nike、絲芙蘭等知名合作商戶，并于2019年新增了75000多名新合作商。2020年3月，螞蟻金服對Klarna進(jìn)行了股權(quán)投資，進(jìn)一步推動了其全球化的步伐。）等公司，該公司不僅在一系列內(nèi)部項目中，而且在其銷售的產(chǎn)品中集成了生成式人工智能，并開發(fā)了人工智能治理，包括如何在項目中使用人工智能的指導(dǎo)方針。
自2022年11月ChatGPT（是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，它能夠通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言來進(jìn)行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務(wù)）推出以來，Klarna一直在大力研究人工智能，公司內(nèi)部的普遍感覺是，生成式人工智能可以幫助組織中的幾乎每個人變得更有效率，無論他們的技能水平或角色如何?！罢麄€公司在生產(chǎn)和開發(fā)方面的大約100項舉措，我們可能會在這些舉措中使用生成式人工智能?！盞larna的高級工程總監(jiān)Martin Elwin（馬丁·埃爾溫）表示，“不僅是工程師在這么做，從金融、法律、營銷到其他所有人都在做?！?/span>
圖源：MARTIN ELWIN, KLARNA
幾周前，Klarna宣布了一個人工智能助手，可以在幾乎沒有或根本沒有人工支持的情況下回答用戶問題。它的軟件幫助消費(fèi)者從最相關(guān)的商家那里找到他們想買的東西，并協(xié)助支付和售后支持。根據(jù)Klarna通信主管Daniel Greaves（丹尼爾·格里夫斯）的說法，新的生成式人工智能立即獲得了成功。他說：“在推出后的大約四周內(nèi)，該人工智能助手已經(jīng)接收了我們超過三分之二的客戶服務(wù)聊天請求，并完成了相當(dāng)于大約700人的工作?！?/span>
但人工智能的這些和其他用途，盡管聽起來很有益，卻令人側(cè)目?！皬谋砻嫔峡?，正如今天所存在的那樣，人工智能和可持續(xù)發(fā)展背道而馳?！盧ackspace technology（是一家領(lǐng)先的端到端多云技術(shù)服務(wù)公司。該公司跨所有主要技術(shù)平臺設(shè)計，構(gòu)建和運(yùn)營客戶的云環(huán)境，無論技術(shù)堆?；虿渴鹉Ｐ腿绾?。該公司與客戶在其云計算旅程的每個階段進(jìn)行合作，從而使他們能夠現(xiàn)代化應(yīng)用程序，構(gòu)建新產(chǎn)品并采用創(chuàng)新技術(shù)。）的人工智能、技術(shù)和可持續(xù)發(fā)展總裁Srini Koushik（斯利尼·古?？耍┱f：“論是訓(xùn)練大型語言模型還是運(yùn)行推理，人工智能都會消耗大量電力。而這只是一個開始。電力消耗呈指數(shù)級增長。”
然而，Koushik（古希克）和許多其他的技術(shù)人員認(rèn)為，人工智能的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其不斷增長的碳足跡，而加密貨幣等其他能源匱乏的應(yīng)用可能并非如此。人工智能有望幫助研究人員發(fā)現(xiàn)更高效的能源，如核聚變，通過增強(qiáng)功率分配優(yōu)化當(dāng)前能源的利用，并通過分析氣候模式來衡量二氧化碳排放的影響?！叭斯ぶ悄軐⑹谷祟愂芤?，”他說，“從我自己企業(yè)的角度來看，如果人工智能的好處之一是讓我不再需要派人從紐約出差至倫敦，那么我已經(jīng)抵消了這一碳消耗。”
圖源：SRINI KOUSHIK,?RACKSPACE
無論人工智能是否兌現(xiàn)長期兌現(xiàn)其承諾，首席信息官們現(xiàn)在都需要將人工智能的影響納入其Scope 3報告中，而這一點(diǎn)很快就變得非常復(fù)雜。例如，如果你用他人訓(xùn)練的模型進(jìn)行推理，你應(yīng)該報告你在二氧化碳影響中所占的份額。提供商可能會告訴你培訓(xùn)的總體成本，但沒有人知道如何在模型的整個生命周期中向所有用戶分?jǐn)傇摮杀尽?/span>
瑞士全球運(yùn)輸和物流公司Kuehne+Nagel（德迅公司。發(fā)祥地為德國，本部設(shè)在瑞士的Schindellegi，是全球最大的貨運(yùn)代理公司之一，世界上最大的無船經(jīng)營的公共承運(yùn)人。1890年，August Kuehne和Friedrich Nagel在德國不來梅開始經(jīng)營貨運(yùn)代理和調(diào)配業(yè)務(wù)，主要經(jīng)營羊毛和聯(lián)合運(yùn)輸。由于在德國發(fā)展迅速，業(yè)務(wù)很快擴(kuò)展到整個歐洲、美洲并朝著亞洲和非洲發(fā)展。）的首席數(shù)字辦公室兼高級副總裁Niklas Sundberg（尼克拉斯·桑德伯格）表示：“這些都還不清楚，因為Scope 3報告是新鮮事，生成式人工智能也是新的?！盨undberg（桑德伯格）對Scope 3報告的了解與其他人一樣多，并在他為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的著作Sustainable IT playbook/《可持續(xù)IT行動手冊》一書中涵蓋了這個主題。
盡管存在歧義，IT領(lǐng)導(dǎo)者仍在推進(jìn)人工智能。在此過程中，一些人發(fā)現(xiàn)了三件事，可以減輕對自己可持續(xù)發(fā)展計劃的影響。他們在這此分享：
一、使用大型提供商優(yōu)化利用率
Elwin（埃爾溫）說：“我們已經(jīng)是人工智能的高級用戶，我們建議通過共享按需人工智能推理環(huán)境的提供商使用人工智能，尤其是推理?！边@是有道理的，因為使用公共云服務(wù)的人越多，使用率就越高。在運(yùn)行耗電型人工智能應(yīng)用程序時，資源利用率的提高可能會對組織的整體碳足跡產(chǎn)生影響。
首席信息官可以更進(jìn)一步，向供應(yīng)商詢問一系列問題，從他們?nèi)绾斡?xùn)練模型以及如何進(jìn)行推理開始。總部位于英國的Verne（是一家位于冰島雷克雅未克與英國的領(lǐng)先服務(wù)器主機(jī)商。他們提供高性能的云計算和數(shù)據(jù)中心解決方案,客戶包括金融、科技和能源行業(yè)等。他們的數(shù)據(jù)中心基于100%可再生能源,并且使用冷卻技術(shù)來最大程度地提高能源效率。）公司首席技術(shù)官Tate Cantrell（泰特·坎特雷爾）表示：“如果你只購買推理服務(wù)，問問他們?nèi)绾谓忉屗猩嫌蔚挠绊懀边@家公司為企業(yè)和超大型企業(yè)提供數(shù)據(jù)中心解決方案。“推理輸出只需要一瞬間。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的權(quán)重之所以是現(xiàn)在的樣子，唯一的原因是因為需要大量的訓(xùn)練——可能需要一到兩個月的訓(xùn)練，耗能大約100到400兆瓦——才能使基礎(chǔ)設(shè)施變成現(xiàn)在的樣子。那么，你應(yīng)該為此支付多少費(fèi)用呢？”
圖源：TATE CANTRELL, VERNE
Cantrell（坎特雷爾）敦促首席信息官們向供應(yīng)商詢問他們自己的報告?！八麄兪欠駨目沙掷m(xù)性的角度公開報道其服務(wù)對上游的全面影響？培訓(xùn)過程有多長時間，有效期有多長，有多少客戶的體量受到了影響”
據(jù)Sundberg（桑德伯格）說，一個理想的解決方案是讓人工智能模型告訴你它自己的碳足跡。他說：“你應(yīng)該能夠問Copilot（是微軟在Windows 11中加入的AI助手，該AI助手是一個集成了在操作系統(tǒng)中的側(cè)邊欄工具，可以幫助用戶完成各種任務(wù)。）或ChatGPT最后一次查詢的碳足跡是多少，”他說，“據(jù)我所知，目前沒有任何工具能給你這個問題的答案?！?/span>
當(dāng)Klarna構(gòu)建他們的人工智能助手時，他們并不是只使用一個人工智能模型來做任何事情。相反，他們經(jīng)歷了一個過程，在這個過程中，他們評估了服務(wù)的每一個步驟，以確定每個部分真正需要什么?！拔覀兣ψ龅劫Y源高效?！盓lwin（埃爾溫）說，“我們確保使用盡可能小的模型，以提供完成給定步驟所需的能力?！?/span>
Klarna通過發(fā)布指導(dǎo)方針來推廣這一想法，以確保團(tuán)隊在構(gòu)建其他解決方案時也能這樣思考。一個步驟可能需要一個全面的模型，如GPT-4，而服務(wù)的另一部分則可以與GPT-35 Turbo等較輕的模型配合使用。
較小的模型不僅在訓(xùn)練階段需要較少的電力，而且可以用于推理。最終，企業(yè)將不得不衡量能源消耗——這可能是在每個查詢的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，而較小的模型做得更好。“在保險環(huán)境中，你不需要GPT-4來進(jìn)行索賠裁決?！盞oushik（古?？耍┱f，“你需要一些更小的、更能訓(xùn)練特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)的模型，它在回答領(lǐng)域內(nèi)的問題時將比使用GPT-4更準(zhǔn)確?！?/span>
Sundberg（桑德伯格）說，盡管大公司已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)方面工作了很長一段時間，但他們的模型不如大型開源模型復(fù)雜。“但他們在解決定價和預(yù)測客戶流失等非常具體的企業(yè)問題方面做得更好?！?/span>
首席信息官可以平衡地看待用例并對其進(jìn)行優(yōu)先級排序?！按蠖鄶?shù)人不需要Copilot，”Koushik（古?？耍┱f，“能夠優(yōu)化電子郵件的好處并不能證明其訂閱成本和相應(yīng)的二氧化碳排放量是合理的。另一方面，我們的法律部門確實從Copilot中受益，這抵消了成本，所以我們向他們推薦使用它。”
圖源：NIKLAS SUNDBERG, KUEHNE+NAGEL
優(yōu)先考慮用例意味著IT領(lǐng)導(dǎo)者將不得不告訴一些用戶，人工智能不是他們問題的合適解決方案。避免激怒他人的最好方法是盡早制定明確的指導(dǎo)方針。首先，要找到測量人工智能工具的碳足跡的方法，然后針對每個用例，將其與潛在收益進(jìn)行比較?！皩τ谑紫畔⒐賮碚f，制定特定應(yīng)用程序的二氧化碳排放指標(biāo)很重要。”Sundberg（桑德伯格）說：“這讓他們能夠權(quán)衡成本和收益。如果你自己無法找出碳足跡是多少，可以試著詢問你的軟件供應(yīng)商?！?/span>
但更具有挑戰(zhàn)性的是，供應(yīng)商并不總是坦誠他們所知道的東西。“雖然生成式人工智能可以釋放出許多可持續(xù)發(fā)展的機(jī)會，但也有黑暗面沒有被討論——自然供應(yīng)商更沒有討論，”Sundberg（桑德伯格）說：“他他們過于專注于在自己的領(lǐng)域爭搶頂級供應(yīng)商地位的競爭?！?/span>
作者：Pat Brans（帕特·布蘭斯）
Pat Brans（帕特·布蘭斯）是Grenoble ècole de Management/格勒諾布爾管理學(xué)院的一名高級教授，也是《Master the Moment: Fifty CEOs Teach You the Secrets of Time Management/掌握時刻：50位ceo教你時間管理的秘密》一書的作者。Brans（布蘭斯）是公認(rèn)的技術(shù)和生產(chǎn)力專家，曾在Computer Sciences Corporation/計算機(jī)科學(xué)公司、惠普和Sybase/賽貝斯擔(dān)任高級職位。他的大部分企業(yè)經(jīng)驗都集中在應(yīng)用技術(shù)來提高勞動力的效率上?，F(xiàn)在，他通過寫作和教學(xué)，把同樣的想法帶給了更多的觀眾。
譯者：寶藍(lán) @lex
