人工智能可以成为一股向善的力量,但它也可能导致环境和可持续发展问题。 IBM 致力于负责任地开发和部署该技术,这可以帮助我们的客户实现其可持续发展目标。
IBM 可持续发展软件全球负责人兼人工智能道德委员会成员克里斯蒂娜·希姆 (Christina Shim) 表示:“人工智能是解决医疗保健、制造、气候变化等领域世界上一些最紧迫挑战的绝佳机会。” “但重要的是要获得这些好处,同时尽量减少对环境的影响。 这意味着就如何构建、训练和使用模型、在哪里进行处理、使用什么基础设施以及我们在此过程中的开放和协作程度做出更可持续的选择。”
设计、采用和培训人工智能时注重可持续性
欧盟委员会估计,超过 80% 的与产品相关的环境影响是在设计阶段确定的。 随着大型语言模型 (LLM) 的日益普及,确定是否需要 LLM,或者传统的 AI 模型是否可行非常重要。 哥伦比亚大学的一篇文章指出,LLM 查询的能耗比传统搜索引擎高出五倍。 随着数据使用和处理活动的增加,全球排放量也会增加。 因此,可持续地设计和管理系统至关重要。
IBM 支持人工智能可持续发展的具体行动
人工智能的创造需要大量的能源和数据。 根据欧盟2023年能源效率指令,2018年至2030年欧洲数据中心电力消耗预计将增长28%,充分体现了人工智能使用的环境成本。 IBM 已采取许多措施来减轻其人工智能系统对环境的影响。 在我们的 2023 年影响报告中,我们报告称,IBM 总电力消耗的 70.6% 来自可再生能源,其中 IBM 数据中心消耗的电力占 74%。 到 2023 年,全球 28 个数据中心 100% 的电力来自可再生能源。
IBM 专注于开发节能方法来训练、调整和运行 AI 模型,例如自己的 Granite 基础模型。 在 130 亿个参数模型中,Granite 模型比大型模型更小、更高效,因此对环境的影响更小。
2022 年,IBM 推出了 Vela,这是第一台人工智能优化的云原生超级计算机。 该设计允许在世界任何地方高效部署和管理其基础设施,这有助于减轻现有资源的压力。
其他旨在支持 AI 可持续性的 IBM 产品包括:
- IBM® Envizi™ 是一套软件产品,旨在帮助公司简化其环境、社会和治理报告。
- IBM TRIRIGA®,一个集成的工作场所管理系统,可以帮助改善能源管理。
- IBM Maximo®,可以帮助监控、管理和维护运营,从而鼓励整个资产生命周期的可持续性。
IBM 专家实验室副总裁兼杰出工程师、AI 道德委员会成员 John Thomas 表示:“令人鼓舞的是,我们的客户越来越有兴趣平衡生成式 AI 的优势与其长期可持续发展目标。 我们的一些领先客户正在将这一要求纳入他们的企业人工智能治理框架中。”
整体可持续性:超越环境,包括社会影响
IBM 渴望对环境、我们工作和生活的社区以及商业道德产生持久、积极的影响。 2021 年,IBM 推出了 IBM Sustainability Accelerator,这是一项无偿社会影响计划,该计划应用 IBM 技术(包括 AI)和专业知识来增强和扩展非营利组织和政府组织解决方案。 该计划帮助特别容易受到环境威胁的人群。 2024 年,IBM 宣布了关于弹性城市主题的最新提案请求,旨在寻找长期增强城市弹性的方法。 IBM 计划在未来五年内将该计划的投资增加至多 4500 万美元。
IBM 还致力于缩小劳动力的技能差距,包括人工智能和可持续发展方面的技能差距。 去年,IBM SkillsBuild® 添加了一系列新的生成式 AI 课程,作为我们新的 AI 培训承诺的一部分。 IBM 还推出了新的可持续发展课程,帮助下一代领导者掌握绿色经济技能。 这项免费培训将尖端技术与生态和气候变化联系起来。
关注 IBM 生态系统中的 AI 道德和可持续性
IBM 长期以来一直致力于与恪守高道德、环境和社会责任标准的供应商开展业务。 这一承诺包括通过责任商业联盟制定的行为准则,IBM 是该联盟的创始成员。 我们通过为供应商设定具体的环境要求并与他们合作推动持续改进来支持这一承诺。
2022 年,IBM 完成了在整个生态系统中促进人工智能道德实践的首个承诺,超出了对 1,000 个生态系统合作伙伴进行技术道德培训的目标。 2023 年,我们宣布了一项新承诺,即到 2025 年对 1,000 家技术供应商进行技术道德培训,目前我们正在顺利实施。
人工智能可以增强人类智能、提高公平性、优化收入或减少收入。 法规可能会要求承担一些责任,但开发人员和用户在使用人工智能时必须考虑人、地球和利润。
以人为本的人工智能方法需要提高人工智能的能力,同时采用道德实践并解决可持续性问题。 随着 IBM 将人工智能融入到各个应用程序中,我们致力于可持续地使用人工智能,并帮助人工智能利益相关者也这样做。
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