[论文解读] Towards Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of Environmental Protection Uses and Issues

Arnault Pachot, Céline Patissier|ArXiv.org|Dec 22, 2022

Energy, Environment, and Transportation Policies被引用 9

一句话总结

本文探讨了人工智能（AI）在环境保护中的双重角色及其自身的环境成本，分析了AI在气候建模和可持续生产中的应用，同时突出了AI开发的高耗能特性。文章主张将在AI设计中整合环境指标，并指出绿色AI举措更多是出于成本和效率考虑而非生态关切，这可能导致模型复杂性增加的反弹效应。

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) is used to create more sustainable production methods and model climate change, making it a valuable tool in the fight against environmental degradation. This paper describes the paradox of an energy-consuming technology serving the ecological challenges of tomorrow. The study provides an overview of the sectors that use AI-based solutions for environmental protection. It draws on numerous examples from AI for Green players to present use cases and concrete examples. In the second part of the study, the negative impacts of AI on the environment and the emerging technological solutions to support Green AI are examined. It is also shown that the research on less energy-consuming AI is motivated more by cost and energy autonomy constraints than by environmental considerations. This leads to a rebound effect that favors an increase in the complexity of models. Finally, the need to integrate environmental indicators into algorithms is discussed. The environmental dimension is part of the broader ethical problem of AI, and addressing it is crucial for ensuring the sustainability of AI in the long term.

研究动机与目标

• 分析AI在气候建模和可持续生产等关键领域中支持环境保护的应用。
• 识别与AI开发相关的环境成本，特别是能源消耗和碳排放。
• 研究绿色AI研究背后的驱动力，区分环境动机与成本/效率约束。
• 调查因效率提升而导致AI模型复杂性增加及其可能引发的反弹效应。
• 倡导在AI算法设计中整合环境指标，作为更广泛AI伦理的一部分。

提出的方法

• 通过绿色AI倡议中的案例研究，系统回顾AI在环境保护中的应用。
• 分析训练大型AI模型过程中的能源消耗和碳足迹。
• 考察减少AI环境影响的技术解决方案，如模型压缩和高效架构。
• 通过对比成本、能源和环境因素，评估绿色AI研究背后的动机。
• 讨论将环境指标整合到算法设计和评估框架中的方法。
• 使用气候建模、可再生能源和生态监测等现实案例，说明AI在环境领域的应用。

实验结果

研究问题

• RQ1 AI目前如何被应用于支持环境保护和可持续发展？
• RQ2 训练和部署大型AI模型所关联的主要环境成本是什么？
• RQ3 为何绿色AI的发展更多是出于成本和能源效率考虑，而非环境关切？
• RQ4 追求模型效率在多大程度上导致了复杂性增加和潜在的反弹效应？
• RQ5 如何有意义地将环境指标整合到AI算法设计和评估中？

主要发现

• AI被积极应用于气候建模、可再生能源优化和生态监测，以支持环境可持续性。
• 大型AI模型表现出高能耗和高碳排放，形成一种悖论：本应解决环境问题的技术反而加剧了环境问题。
• 减少能耗的AI研究主要受成本和能源自主性约束驱动，而非环境保护目标。
• AI模型效率的提升可能引发反弹效应，促使开发更复杂的模型，从而抵消能源节约。
• 在AI开发中整合环境指标对于长期可持续性至关重要，并与更广泛的AI伦理考量相一致。
• 本研究呼吁在AI研究和部署中进行系统性变革，将环境影响置于与性能和效率同等重要的位置。