没有“免费午餐”：人工智能与气候变化
2022 年，美国宇航局戈达德太空研究所的科学家报告称，自 19 世纪末以来，全球气温上升了约 2 华氏度。这种不断上升的变暖趋势的原因是人类活动。人类驱动的温室气体排放不仅没有停止或减少，而且实际上在 2022 年达到了最高纪录。从气象站、南极研究站、船舶和海洋浮标收集的数据显示了持续的变暖趋势，但仍然存在的问题是，我们能做些什么来改变它？

人工智能有望助力应对气候变化

近年来，科学家和技术领袖 欧洲手机号码列表 们开始探索使用数据科学技术和人工智能/机器学习工具来减少温室气体排放，即燃烧化石燃料导致地球大气中热量被捕获的气体的释放。例如，英国智库人工智能与气候中心联合创始人彼得·克拉顿-布鲁克向汤森路透基金会表示，该技术通过分析大量非结构化数据（如图像、地图或图表）来“突破气候建模的界限”，而这些数据原本是不可能实现的。目前，这项自动化技术正用于监测亚马逊地区的森林砍伐、探索和了解海平面和冰盖的动态、在发生自然灾害时发出警报以及设计更环保的智能城市。在较小规模上，人工智能还可以帮助监控单个家庭，例如通过自动关灯。

寻找利用人工智能推动气候努力的方法

全球社会明确的目标是到 2050 年实现净零排放。尽管人工智能有助于推动气候努力，但正如波士顿咨询集团 2022 年对公共和私 百事可乐推出人工智能智能罐 营部门领导人进行的调查显示，许多受访者认为，组织在自身气候变化工作中使用人工智能存在重大障碍。具体而言，虽然 87% 的受访者认为人工智能是应对气候变化的有用工具，但 78% 的受访者表示其组织无法获得足够的人工智能专业知识。为了挖掘人工智能的潜力，实现数据驱动的方法来对抗碳排放，波士顿咨询集团提出了一个框架。该框架有三个可以使用人工智能的独立部分：(a) 缓解、(b) 适应和恢复力，以及 (c) 基础。具体而言，缓解包括估计碳足迹、预测和提高能源效率，以及监测主要的碳捕获储存站点。简而言之，人工智能可以帮助收集和分析复杂的数据，从而进一步帮助决策者更好地做出与气候变化相关的决策。适应和恢复力领域包括预测长期趋势和建立极端天气事件的预​​警系统。此外，人工智能还可以用于帮助管理危机、加强基础设施和保护生物多样性，方法是识别和监测危机中心或濒临灭绝的物种。最后，基础包括研究和建模与气候变化相关的社会和经济变化。例如，预测碳价格或为个人、公司或整个国家提供气候友好型消费建议。

图中展示了波士顿咨询集团提出的利用人工智能推进气候努力的框架。

更好的预测可能不等于快速的进展

一些科学家，例如瓦茨拉夫·斯米 原创评论 尔（Vaclav Smil）认为，一个难以接受的事实是，快速放弃燃烧化石燃料是不可能的。斯米尔在他的著作《世界究竟如何运转：我们如何走到这里以及我们将走向何方的科学》中列举了各种例子来解释这一情况，其中包括粮食生产。从生产肉类到收获蔬菜，粮食生产都依赖于燃烧化石燃料。例如，制作 1 公斤面包需要约 210 – 250 毫升柴油，收获 1 公斤西红柿需要 650 毫升柴油（即用于肥料、塑料温室等），而制作 1 公斤烤鸡则需要约 300 – 350 毫升柴油。

另一个挑战是，是否有足够的政治意愿来遵循机器学习模型得出的预测。美国密歇根州弗林特市发生的情况很好地证明了这个问题，那里一些房屋的饮用水因铅管而受到污染。一组计算机科学家开发了一个模型，可以预测哪些管道需要更换（即需要挖出的位置以及需要用铜管替换的铅管），准确率高达 80%。该模型有助于确定最有可能存在铅管的区域的优先顺序，所检查的五个区域中有四个确实存在铅管，从而节省了大量的时间和金钱。然而，尽管该模型的准确性和成功性已被证明，但在市民开始投诉后，市政府官员开始忽视其建议。这导致成功率下降到 20% 左右，数百根铜管被不必要地挖出。最终，法院强制使用数据驱动模型的建议。这个故事说明，虽然机器学习模型可以提供准确的预测，但预测和人类判断并不等同。最终，数据驱动预测的成功将取决于个人是否愿意考虑模型的建议。

人工智能在气候变化努力中的双重作用

人工智能在帮助解决气候危机方面大有裨益，然而人工智能本身也是碳排放的重要来源，其对环境的影响需要加以衡量。2019 年，马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员估计，训练一个大型语言模型（例如 ChatGPT）就相当于排放约 300,000 公斤二氧化碳。举个例子，这相当于纽约和北京之间 125 个往返航班。此外，单一模型通常不足以完成复杂的任务，计算能力会随着任务复杂性的增加而急剧增加。2017 年，当 OpenAI 开发一款用于玩视频游戏 Dota-2 的一对一机器人时，它需要 Microsoft Azure 上大约 60,000 个 CPU 核心，然而，当 OpenAI Five 被开发为通用强化学习系统时，计算要求增加到 Google Cloud Platform 上的 128,000 个可抢占 CPU 核心。因此，研究人员在使用大型复杂的人工智能模型时，通常需要访问数据中心，而这些数据中心的用电量可能占全球总用电量的 10%。根据国际能源署的数据，目前，仅存储电子邮件或视频等在线活动的数据本身就已经占全球用电量的 1% 左右。

个人应对气候变化的力量

帮助应对气候变化并不单单是大型组织的责任，作为个人，我们每个人都可以为这一事业做出贡献。这种贡献可以包括选择有助于减少碳排放的生活方式。另一种方式是利用自己的计算和数据科学技能来支持诸如 Collaborative Earth 之类的社区的努力。通过开放科学框架，Collaborative Earth 旨在将具有不同专业知识的个人聚集在一起，推进生态修复工作。例如，Collaborative Earth 开展的项目之一是使用遥感数据和卷积神经网络来检测海狸坝。然后可以使用这些信息来监测海狸坝对生态系统的影响。海狸对土壤和植被有许多有益的影响，还有助于控制水流。然而，在海狸与人类居住地接触的地区，它们经常面临被杀死的威胁。掌握有关海狸带来的气候效益的详细信息对于制定海狸管理政策至关重要。如果您想知道如何才能有所作为，可以访问Collaborative Earth 网站，详细了解他们的不同项目。您可能会找到一个符合您的技能和兴趣的项目，并成为应对气候变化的解决方案的一部分。