使人工智能算法更可持续、更有利于消费者的四种方法

Josiah02

　　随着人工智能(AI) 技术越来越多地融入我们的日常生活和商业运营，它们的高能源需求和环境影响要求我们采取更可持续的方法来构建算法——用于指导这项技术的指令集。
　　训练大型 AI 模型会消耗大量能源。例如，训练一个名为 GPT-3 的 AI 平台需要 1,287 兆瓦时的电力，这相当于 100 多辆汽油车一年的排放量。
　　可持续的 AI 实践可以减少环境需求、改善用户体验并提高系统可靠性和性能，从而降低潜在灾难性故障的风险。最近的 Microsoft-Crowdstrike IT 中断等全球事件凸显了对更可靠、更高效、更具弹性的数字基础设施的需求。
　　以下是人工智能算法可以变得节能且消费者友好的四种方式：
　　1. 平衡速度需求
　　数字技术的快速发展带来了前所未有的效率和便利，即时响应和无缝在线体验成为科技消费者的新标准。然而，数字活动的激增在数据处理和传输方面对能源的需求巨大。
　　人工智能提供了一种有希望的解决方案。通过研究如何减少解决问题所需的步骤，人工智能可以识别和消除冗余任务，从而减少完成这些任务所需的计算资源。这提高了能源效率，并减少了数字系统和数据处理任务的碳足迹。
　　虽然更加环保，但过度简化的流程可能会降低某些技术的功能，例如语音助手、推荐算法或复杂的数据分析软件。因此，设计更高效的人工智能对消费者来说有利有弊。
　　从好的方面来看，这意味着响应时间更快、交互更顺畅，让我们的数字体验更加愉悦。智能手机和笔记本电脑的性能将更好，电池寿命将更长，设备过热的风险也将降低。降低能耗可以降低成本，可能为消费者带来更便宜的服务。更可靠的服务、更少的中断（尤其是在繁忙时段）也是一大优势。
　　但也存在一些潜在的缺点。如果人工智能变得过于精简，我们可能会失去某些技术的一些特性或功能。用户可能会觉得他们对如何使用个性化流媒体平台、智能家居系统或可定制软件应用程序等服务的控制力减弱。随着人们习惯人工智能新的、更快的运作方式，可能会有一段调整期。这可能会让用户最初感到沮丧。
　　随着人工智能系统变得越来越高效和复杂，人们可能会发现越来越难理解他们的数据是如何被使用的——这引发了人们对隐私和安全的担忧。如果流程没有得到人类的频繁检查，过度依赖高效的人工智能可能会让我们更容易受到系统故障的影响。
　　2. 动态工作负载管理
　　AI 正在通过动态管理工作负载来改变系统的运行方式。这意味着 AI 可以根据实时需求智能地调整资源，使系统运行得更好并改善用户体验。
　　在当今世界，数字平台至关重要，尤其是随着社交商务的兴起，强大的网络连接至关重要。
　　在繁忙时段，人工智能会提升其能力，以保证一切顺利运行。需求高峰期通常发生在工作时间，尤其是在工作日中午，许多人同时在线处理与工作相关的任务。晚上的需求也很高，因为人们会播放更多视频、玩在线游戏和使用社交媒体。
　　准确预测高峰时间并识别高负载期间的瓶颈是一项挑战，但对于持续改进至关重要。
　　AI 可实现动态工作负载管理。它还可以通过更高效地使用电力来延长设备电池寿命，并帮助人们即使在停电期间也能保持连接。网络性能也得到改善，AI 通过有效管理峰值负载来防止速度减慢和中断。这意味着互联网速度更快、连接中断更少、在线体验更流畅。
　　3. 优化硬件
　　人工智能正在推动节能硬件设计的计算机和智能手机的新时代，例如 MacBook 中的 Apple M1 芯片和用于人工智能工作负载的 Google 定制 TPU 芯片等节能处理器。
　　环保技术可以降低能源消耗、减少企业运营成本，并最终降低消费者价格。
　　节能硬件通常与可靠性同义。这些设备旨在在功率限制内以最佳方式运行，因此不易过热和出现硬件故障，从而减少服务中断并提高用户满意度。
　　4. 融入可持续性
　　人工智能处于可持续创新的前沿。通过优化自身运营，人工智能可以显著减少其对环境的影响。例如，人工智能可以监控能源消耗，识别效率低下的地方，并利用太阳能和风能等可再生能源供电。这种主动的能源管理方法最大限度地减少了人工智能的碳足迹，并为可持续技术发展树立了先例。
　　使用节能组件和可回收材料制成的设备提供了一种可持续的替代方案，同时又不影响性能。通过选择这些环保技术，消费者可以享受他们喜爱的应用程序和服务，同时积极减少碳足迹。