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| 本文作者： 我在思考中 | 2021-11-19 18:06 |
編輯 | 青暮
人工智能 (AI) 已被提議作為此類工具之一，通過諸如預(yù)測太陽能發(fā)電量、優(yōu)化建筑供暖和制冷系統(tǒng)、用衛(wèi)星圖像精確定位森林砍伐以及分析企業(yè)財務(wù)報表以獲取氣候相關(guān)信息等方式，AI在加速采取行動應(yīng)對氣候變化方面具有重大前景。
與此同時，AI作為一項通用技術(shù)，在社會中有廣泛的應(yīng)用，這意味著它也會通過直接影響和更廣泛的系統(tǒng)性影響阻礙氣候行動計劃的實施。例如，前谷歌AI研究人員Gebru曾在其合著論文中指出，訓(xùn)練大型AI模型需要大量的計算機(jī)處理能力，因此會消耗大量電力。
近日，Climate Change AI與Centre for AI & Climate就人工智能在應(yīng)對氣候變化中的作用，給出一份建議報告，該報告主要從支持AI在減緩和適應(yīng)氣候變化方面的應(yīng)用、減少AI對氣候的負(fù)面影響、建立實施、評估和治理這三個方面進(jìn)行闡述，最后落實到具體的行動舉措上。
報告鏈接：https://www.gpai.ai/projects/climate-change-and-ai.pdf
Climate Change AI是一個志愿者驅(qū)動的組織，通過提供教育和基礎(chǔ)設(shè)施、建立全球社區(qū)和推進(jìn)話語，促進(jìn)氣候變化和機(jī)器學(xué)習(xí)交叉領(lǐng)域的有影響力的工作。而Centre for AI & Climate專注于推進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的應(yīng)用，以加快應(yīng)對氣候變化的行動，是這一領(lǐng)域的領(lǐng)先組織。
兩大組織聯(lián)手的這份報告通過與廣泛的利益相關(guān)方協(xié)商，就政府如何支持在氣候變化背景下負(fù)責(zé)任地使用AI提出了可行建議，主要涵蓋三個方面：(a) 支持負(fù)責(zé)任地使用AI緩解和適應(yīng)氣候變化，(b) 減少AI與氣候目標(biāo)不符的方式帶來的負(fù)面影響，以及(c) 為廣泛的實體建立相關(guān)的實施、評估和治理能力。
鑒于社會必須在短時間內(nèi)應(yīng)對氣候變化，因此在關(guān)鍵部門迅速部署和推廣負(fù)責(zé)任的氣候解決方案至關(guān)重要。然而，許多此類解決方案往往停留在研究或技術(shù)準(zhǔn)備的早期階段，即使在初始部署之后，也經(jīng)常面臨擴(kuò)展困難。因此，報告建議政府可以通過以下方式在支持使用AI應(yīng)對氣候變化方面發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用：
? 促進(jìn)數(shù)據(jù)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施（例如相關(guān)數(shù)據(jù)、模擬環(huán)境、測試平臺、模型庫和計算硬件）的負(fù)責(zé)任開發(fā)和訪問，以支持AI-for-climate應(yīng)用程序的開發(fā)和采用。
? 以研究和創(chuàng)新資金為目標(biāo)，以氣候影響為指導(dǎo)，在人工智能和氣候變化的交叉領(lǐng)域開展跨學(xué)科和跨部門工作。
? 通過在能源、交通、農(nóng)業(yè)和重工業(yè)等高度監(jiān)管部門有針對性的政策設(shè)計和評估、市場設(shè)計和商業(yè)模式，支持AI-for-climate應(yīng)用的部署和系統(tǒng)集成。
除了本文開頭提及的用于應(yīng)對氣候變化的AI工具，報告中還介紹了其他應(yīng)用，例如，用于預(yù)測蝗災(zāi)的Kuzi，這是肯尼亞公司Selina Wamucii開發(fā)的一種工具，旨在幫助當(dāng)?shù)匦∞r(nóng)應(yīng)對持續(xù)的蝗蟲危機(jī)。
Kuzi集合了多種數(shù)據(jù)源，包括各種濕度和溫度傳感器、植被指數(shù)、衛(wèi)星圖像和當(dāng)?shù)靥鞖鉅顩r，并使用AI預(yù)測蝗蟲的繁殖地點(diǎn)和遷徙路線。這些預(yù)測和相應(yīng)的建議以文本的方式提供給農(nóng)民，目前支持多種語言。Kuzi可以在蟲害發(fā)生前3個月進(jìn)行預(yù)測，從而使農(nóng)民有時間預(yù)防、控制和減輕蝗蟲災(zāi)害。
人工智能的每一個應(yīng)用都會影響氣候，這意味著讓人工智能與氣候變化戰(zhàn)略保持一致，不僅能促進(jìn)人工智能的有益應(yīng)用，還能塑造人工智能的整體空間，使一切照常的應(yīng)用程序更加適應(yīng)氣候變化。
值得注意的是，人工智能可以通過三種主要方式增加溫室氣體排放：(a) 通過將其用于對排放產(chǎn)生直接負(fù)面影響的應(yīng)用程序，(b) 通過系統(tǒng)級影響，例如與人工智能應(yīng)用程序相關(guān)的誘導(dǎo)需求或鎖定效應(yīng)，以及 (c) 通過與相關(guān)軟件和硬件的生命周期影響相關(guān)的碳足跡。
AI研究對氣候變化的負(fù)面影響究竟有多大，從谷歌力排眾議開除Gebru一事可見一斑。谷歌此等科技大鱷寧可犧牲公司形象，鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)，也要阻止Gebru合著論文的發(fā)表，甚至不惜開除在AI圈內(nèi)小有名氣的Gebru。詳情見《Gebru被辭退的背后真相：指出BERT的4大危害，威脅谷歌商業(yè)利益》。
Gebru等人在論文中引用了Emma Strubell等人的研究論文《Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP》。這篇論文指出，用“神經(jīng)架構(gòu)搜索”方法訓(xùn)練一種語言模型會產(chǎn)生626,155磅二氧化碳，大約相當(dāng)于五輛普通美國汽車的使用壽命。研究人員還估計，訓(xùn)練一個BERT模型大約會產(chǎn)生1,438磅二氧化碳，相當(dāng)于在紐約與舊金山之間的一次往返航班所產(chǎn)生的碳排放量。
Gebru的論文初稿指出，建立和維持大型AI模型所需的資源只會使富裕的組織受益，其所造成的氣候變化加劇對邊緣社群的打擊最大。因此，他們在論文中寫道：“現(xiàn)在，研究人員應(yīng)該優(yōu)先考慮提高能源效率和規(guī)劃成本，以減少對環(huán)境的負(fù)面影響和對資源使用的不平等現(xiàn)象?！?/span>
因此，政府可以通過考慮將氣候影響納入人工智能監(jiān)管、戰(zhàn)略、融資機(jī)制和采購項目，努力減少人工智能的負(fù)面影響。
與之前的建議相交叉的是，需要建立旨在在氣候變化背景下負(fù)責(zé)任地實施、評估和治理人工智能的機(jī)構(gòu)能力。
這種能力必須在廣泛的組織中建立，包括國際、國家和地方各級的政府實體，以及氣候相關(guān)部門（例如能源、運(yùn)輸、重工業(yè)或農(nóng)業(yè)）的私營和民間社會組織。報告建議各國政府可以通過以下方式支持相關(guān)機(jī)構(gòu)能力的發(fā)展：
? 將負(fù)責(zé)任的人工智能原則嵌入到倡議和治理結(jié)構(gòu)的設(shè)計中，包括促進(jìn)民間社會、地方政府、全球南方地區(qū)和邊緣化群體的參與。
? 通過收集人工智能排放影響數(shù)據(jù)，并建立標(biāo)準(zhǔn)測量和報告框架，促進(jìn)對人工智能的氣候認(rèn)知影響評估。
? 以文化、技能和人才、標(biāo)準(zhǔn)、工具和最佳實踐的形式建設(shè)實施、評估和治理的能力。
如何建立這種實施、評估和治理能力？Climate TRACE探索出了一種可行的模式。
Climate TRACE是一個組織聯(lián)盟，成員包括Blue Sky Analytics、CarbonPlan、Earthrise Alliance、 馬來西亞大學(xué)、Hudson Carbon、OceanMind、Hypervine、TransitionZero、WattTime等世界各地的組織。在各機(jī)構(gòu)的配合下，Climate TRACE已建立起一種排放監(jiān)測方法，該方法將來自300多顆衛(wèi)星和11,000個傳感器的數(shù)據(jù)與AI算法相結(jié)合，以識別和量化排放源。
最初，WattTime和Transition Zero專注于使用衛(wèi)星圖像測量燃煤電廠的排放量。最近，它們與其他十個專注于其他排放部門的組織合作，開發(fā)了世界上第一個主要基于直接、獨(dú)立的觀測數(shù)據(jù)的溫室氣體排放綜合核算清單。該清單涉及到過去5年無法獲得綜合排放數(shù)據(jù)的100多個國家。因此，各國領(lǐng)導(dǎo)人可以通過反映準(zhǔn)確的最新排放趨勢為他們的決策提供信息。
Climate TRACE已將其方法擴(kuò)展到廣泛的排放源，包括監(jiān)測以下相關(guān)排放數(shù)據(jù)：
? 石油和天然氣的生產(chǎn)以及精煉。Climate TRAC表明，這些總產(chǎn)量可能是《聯(lián)合國氣候變化框架公約》最近估值的兩倍左右。
? 航運(yùn)和航空。Climate TRACE表明，這兩個行業(yè)在2015年至2020年期間共排放了近110億噸的二氧化碳。
? 森林火災(zāi)，自2015年以來，俄羅斯和美國的森林火災(zāi)增加了一倍多。
? 與水稻相關(guān)的排放量，在一些地區(qū)明顯高于此前的預(yù)期。
隨著人工智能在整個社會的迅速發(fā)展，政府必須積極主動地塑造這些發(fā)展，同時考慮到氣候行動。
在單個國家內(nèi)，就這些倡議采取有意義的行動需要多個政府部門或分支機(jī)構(gòu)之間的合作。例如，專注于人工智能或數(shù)字化的機(jī)構(gòu)、專注于氣候變化或氣候相關(guān)行業(yè)的機(jī)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和地方政府，此外，民間社會、學(xué)術(shù)界和私營部門的參與。而多邊或國際合作，例如，通過在現(xiàn)有國際組織內(nèi)發(fā)展跨職能聯(lián)盟或能力建設(shè)，促進(jìn)知識共享，并加強(qiáng)整體努力。
最后，這份報告在數(shù)據(jù)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、研究和創(chuàng)新資金、部署和系統(tǒng)集成、減少AI對氣候的負(fù)面影響、負(fù)責(zé)任AI的實施和評估、評估AI對氣候的總體影響、能力建設(shè)和國際合作等方面提出了詳細(xì)的舉措，如下表所示：
支持AI在減緩和適應(yīng)氣候變化方面的應(yīng)用 | |
數(shù)據(jù)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 | ? 在氣候關(guān)鍵部門建立數(shù)據(jù)工作組 ? 在氣候關(guān)鍵型行業(yè)適當(dāng)促進(jìn)數(shù)據(jù)創(chuàng)建和開放數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) ? 快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)門戶以增加數(shù)據(jù)訪問和共享 ? 與 GPAI 成員國（和其他國家）合作，資助開發(fā)與氣候相關(guān)的開源數(shù)據(jù)、模型和軟件的國際目錄 ? 監(jiān)督能源、交通和其他物理基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)和數(shù)字孿生的開發(fā) ? 支持學(xué)術(shù)研究人員、民間社會和中小企業(yè)負(fù)擔(dān)得起的云計算資源 |
研究和創(chuàng)新資金 | ? 確保人工智能氣候項目的研究和創(chuàng)新資金決策是影響驅(qū)動的，而不是技術(shù)驅(qū)動的 ? 讓人工智能適應(yīng)更廣泛的“重大氣候挑戰(zhàn)” ? 針對氣候挑戰(zhàn)開發(fā)有針對性的AI-for-climate，在這些領(lǐng)域人工智能可以提供特別高的影響結(jié)果 ? 在AI-for-climate解決方案的創(chuàng)新資金中鼓勵開放知識產(chǎn)權(quán)、開放數(shù)據(jù)和開放模型開發(fā) ? 為AI-for-climate解決方案開發(fā)創(chuàng)新資金，以促進(jìn)AI-for-climate社區(qū)的更大多樣性和公平性 ? 為AI-for-climate研究的研究計算和模擬資產(chǎn)的開發(fā)提供資金 ? 以與創(chuàng)新者和市場參與者的激勵一致的方式部署AI-for-climate創(chuàng)新支持 ? 主要將 AI 研究和創(chuàng)新資金而非氣候資金用于開發(fā)節(jié)能 AI |
部署和系統(tǒng)集成 | ? 將數(shù)字化和人工智能專家納入政府氣候政策團(tuán)隊和顧問小組 ? 在與氣候相關(guān)的行業(yè)內(nèi)啟動數(shù)字創(chuàng)新途徑計劃 ? 與受監(jiān)管行業(yè)建立并共同資助公私投資集團(tuán)，共同投資提供數(shù)字服務(wù)的初創(chuàng)公司 ? 發(fā)展跨部門創(chuàng)新中心，孵化AI-for-climate項目并促進(jìn)合作 ? 開發(fā)和維護(hù)非商業(yè)公共利益應(yīng)用程序 |
減少AI對氣候的負(fù)面影響 | |
減少AI對氣候的負(fù)面影響 | ? 避免政府直接資助與氣候目標(biāo)背道而馳的申請 ? 在促進(jìn)人工智能技術(shù)發(fā)展的同時，將氣候變化作為核心考慮因素 ? 確保云計算適當(dāng)?shù)匕趫蟾婧吞级▋r政策中 ? 僅從已簽署涵蓋范圍 1、2 和 3 的凈零目標(biāo)的公司采購 AI 和計算服務(wù) |
建立實施、評估和治理能力 | |
負(fù)責(zé)任AI的實施和評估 | ? 建立和實施指導(dǎo)人工智能在氣候環(huán)境下負(fù)責(zé)任的實踐和參與式設(shè)計的標(biāo)準(zhǔn)或最佳實踐 ? 將專家和民間社會參與者的參與津貼納入旨在制定AI-for-climate倡議的政府工作組和委員會的預(yù)算中 ? 將氣候環(huán)境評估和報告更廣泛地納入人工智能監(jiān)管和戰(zhàn)略 |
評估AI對氣候的總體影響 | ? 酌情為與人工智能開發(fā)和使用相關(guān)的生命周期排放設(shè)定報告要求 ? 確保為開發(fā)影響評估方法和收集相關(guān)信息的研究提供資金 ? 確保為公正的第三方影響評估提供資金和能力 ? 為國家和國際層面的影響評估制定方法標(biāo)準(zhǔn) ? 促進(jìn)獲取與計算相關(guān)的溫室氣體排放和人工智能應(yīng)用影響的相關(guān)數(shù)據(jù) |
能力建設(shè) | ? 為政府、氣候相關(guān)行業(yè)和民間社會快速實施大規(guī)模的人工智能素養(yǎng)和“技能提升”計劃 ? 資助跨學(xué)科的高等教育、研究和專業(yè)項目，將人工智能與獨(dú)立的氣候相關(guān)部門連接起來 ? 在教育課程中納入有關(guān)數(shù)據(jù)和氣候的內(nèi)容，包括技術(shù)和社會技術(shù)層面 ? 資助或促進(jìn)氣候相關(guān)部門人工智能專家的借調(diào)計劃 ? 資助或激勵創(chuàng)建可信賴的 AI 氣候解決方案提供商和審計師 ? 制定和/或促進(jìn)共享用于界定、開發(fā)、部署、維護(hù)和評估AI-for-climate工作的標(biāo)準(zhǔn) ? 開發(fā)和使用用于監(jiān)測、影響評估、基準(zhǔn)制定和AI-for-climate解決方案認(rèn)證以及人工智能氣候影響評估的工具和手段 ? 確保在各種國家和當(dāng)?shù)厍闆r下全球訪問上述計劃和資源 |
國際合作 | ? 支持政府、行業(yè)和主要利益相關(guān)方在政策設(shè)計和實施方面的知識共享 ? 通過協(xié)調(diào)資助或跨職能聯(lián)合機(jī)構(gòu)等方式，匯集有限的政府研發(fā)資源 ? 將研究人員和創(chuàng)新者聚集在一起，以應(yīng)對常見的跨境AI-for-climate挑戰(zhàn) ? 支持共享的AI-for-climate能力建設(shè)活動 ? 匯集數(shù)據(jù)以應(yīng)對常見或跨境AI-for-climate挑戰(zhàn)，并就數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成國際共識 ? 協(xié)調(diào)特定實體和數(shù)字資產(chǎn)的開發(fā)和使用，以支持AI-for-climate解決方案的開發(fā) ? 協(xié)調(diào)政府對非商業(yè)公共利益應(yīng)用開發(fā)和維護(hù)的支持 ? 支持現(xiàn)有的能夠推進(jìn)AI-for-climate應(yīng)用的國際舉措 ? GPAI 可以支持由政府、相關(guān)國際組織以及來自氣候和人工智能社區(qū)的企業(yè)和非政府組織網(wǎng)絡(luò)組成的國際AI-for-climate伙伴關(guān)系的發(fā)展，以支持國際AI-for-climate工作的協(xié)調(diào)和交付 |
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