【专家观点】大卫·罗尔尼克：人工智能影响温室气体排放的新框架
随着世界与气候变化作斗争，人工智能（AI）的日益广泛应用是帮助还是阻碍？在本周发表在《自然气候变化》杂志上的一篇论文中，人工智能、气候变化和公共政策领域的专家团队提出了一个框架，用于理解人工智能与温室气体排放之间复杂而多方面的关系，并建议如何更好地使人工智能与气候变化目标保持一致。
麦吉尔大学计算机科学助理教授、Mila魁北克人工智能研究所核心学术成员大卫·罗尔尼克（DavidRolnick）表示：“人工智能以多种方式影响气候，无论是积极的还是消极的，其中大多数影响都无法量化。例如，人工智能正被用于跟踪和减少森林砍伐，但基于人工智能的广告系统可能会通过增加人们的购买量而加剧气候变化。”
本文将人工智能对温室气体排放的影响分为三类：
用于开发、训练和运行人工智能算法的计算能量和硬件的影响；
人工智能应用带来的直接影响，如优化建筑能源使用（减少排放）或加速化石燃料勘探（增加排放）；
AI应用程序对行为模式和社会产生更广泛影响的方式所造成的系统级影响，例如通过广告系统和自动驾驶汽车。
“在开发和评估人工智能技术时，气候变化应该是一个关键考虑因素，”Hertie学院计算机科学和公共政策助理教授、该报告的主要作者Lynn Kaack说。“我们发现，最容易衡量的影响不一定是影响最大的影响。因此，全面评估人工智能对气候的影响很重要。”
作者强调研究人员、工程师和决策者塑造人工智能影响的能力，并写道“人工智能对气候的最终影响远非命中注定，社会决策将在塑造其整体影响方面发挥重要作用。”例如，该论文指出，如果人工智能自动驾驶汽车技术旨在促进公共交通，则有助于降低排放量，但如果将其用于个人汽车，则会增加排放量，导致人们驾驶更多汽车。
研究人员还注意到，机器学习专业知识通常集中在有限的一组参与者中。这对气候变化背景下的机器学习的治理和实施提出了潜在挑战，因为它可能会造成或扩大数字鸿沟，或凭借谁控制相关数据或智力资本，将权力从公共实体转移到大型私营实体。
Rolnick教授说：“我们作为技术专家所做的选择可能非常重要。归根结底，AI for Good不应该仅仅是在日常业务的基础上添加有益的应用程序，它应该是塑造所有AI应用程序，以实现我们希望看到的影响。”
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