人工智能对碳排放有积极影响吗？
人工智能已经在能源行业发挥着重要作用，包括智能电网、效率提高以及帮助寻找新能源和地点。
人工智能需要大量的能量来推动训练和机器学习过程，使模型变得有用，这意味着它可能会加剧碳问题。
最终，如果负责任且高效地使用人工智能，它可以产生净积极影响，但它需要以不浪费并考虑其能源来源的方式实施。
人工智能正日益成为能源行业的重要组成部分。随着世界领导人越来越重视实现气候目标，能源行业面临着以前所未有的规模彻底改变其运营方式的任务，这将需要大量、复杂和细致的计算能力。人工智能已经在可再生能源预测、智能电网、能源需求和分配协调、电力生产效率最大化以及新材料研发等方面发挥着重要作用。
世界经济论坛2021 年的一位解释者提出了三个关键驱动因素，“对能源系统和能源密集型行业来说是巨大的战略和运营挑战”，从而使人工智能成为能源转型的重要组成部分：
1、规模。快速脱碳所需的能源转型规模几乎难以估量：据彭博新能源财经估计，到 2050 年，仅在能源领域，实现温室气体净零排放就需要花费 92 万亿至 173 万亿美元的基础设施投资。人工智能在这里可以发挥巨大作用，因为“即使清洁能源和低碳产业的灵活性、效率或能力方面的微小进步，也可以带来数万亿美元的价值和节省。”
2、不断变化的电力行业。电力正在取代化石燃料能源，对“预测、协调和灵活消费”的高度复杂计算产生新的需求，这远远超出了传统电网的能力。由于风能和太阳能等可再生能源的可变性，以及通过太阳能电池板分散发电所造成的生产者与消费者关系的变化，使得这一问题变得更加复杂。
3、分配和权力下放。由于风能和太阳能等可再生能源的可变性，以及通过太阳能电池板分散发电所造成的生产者与消费者关系的变化，对电网的新要求变得更加复杂。脱碳正在日益推动“分布式发电、分布式存储和先进的需求响应能力的快速增长，这些能力需要通过更加网络化、交易性的电网进行协调和集成。”
因此，人工智能对于前所未有的脱碳需求至关重要，这将依赖于能够识别和预测复杂的生产和消费模式的智能、响应灵敏且灵活的计算系统。但有一个问题。虽然人工智能对于遏制排放是必要的，但人工智能本身需要大量的能量来推动训练和机器学习过程，使模型变得有用。某些单一人工智能训练模型已被证明使用相当于 125 次纽约-北京往返航班的碳足迹，或五辆汽车的终生碳足迹。
那么，人工智能对能源效率和温室气体排放有净积极作用吗？根据半导体工程公司最近的一份报告，情况并非总是如此。负责任且高效地使用人工智能需要进行许多考虑和计算。从一个简单的问题开始：这个系统真的需要人工智能吗？虽然人工智能无疑可以为能源行业提供很多帮助，但在某些情况下它也可能比严格必要的更具吸引力。用半导体工程公司的话来说，“我们不能再挥霍我们的资源；我们需要确保收益大于成本。”
如果相关系统确实能从人工智能中获得净收益，那么工程师接下来必须考虑训练的能源来自何处、工作负载是否设计得高效、有效、计算和考虑嵌入式排放，并最大限度地提高每瓦性能。
如果人工智能经过优化以实现最大能源效率并使用清洁能源进行训练，那么能源转型就变得轻而易举。但是，要使负责任、有效且具有气候意识的人工智能能够催化清洁能源革命，将需要“明确的政策激励措施”，但这些措施尚未出台，因为人工智能在公共领域仍然相对缺乏了解，并且有些不信任。要充分发挥人工智能的潜力，除了潜在的陷阱之外，还需要深入了解它所提供的巨大积极的潜在好处。
来源：碳中和学习与实践