人工智慧和先進計算：應對氣候變化的助力
引言
隨著全球氣候變化的推動，人工智慧（AI）在應對這一挑戰中扮演了重要角色。然而同時擁有潛力的 AI 技術也在加劇氣候變化。 AI 所需的龐大計算能力和能源消耗對環境產生了不可忽視的衝擊。為理解決這個問題，先進計算技術成為最有效的工具，可以減少 AI 的碳足跡。
AI 挑戰與機會
AI 在應對氣候變化中有著巨大的潛力。它可以用於風險預測、預防災害性天氣事件（如野火）以及實現企業的環境、社會和治理（ESG）目標。然而 AI 同時也需要大量的計算能力和能源消耗。過去幾年，AI 所需的能源消耗不斷增加，導致碳足跡的增加。
以訓練大型語言模型（LLM）為例，每次訓練都需要耗費龐大的能源。訓練 GPT-3 模型就需耗費 1,287 千兆瓦時的電力，釋放出 502 噸的碳排放。這相當於 120 個美國家庭一年的用電量。隨著更大型的模型如 GPT-4 的問世，這些數位還將不斷增加。
然而我們不能僅僅看到 AI 的碳足跡持續增長。許多公司正在研究和實施減少 AI 碳足跡的解決方案。例如，Meta 的一位 AI 工程師利用開源軟體成功減少了 LLMs 的碳排放量。但 AI 的普及和指數級增長的能力，仍然對當今的氣候行動產生不利影響，並對其成為解決方案的潛力提出了質疑。
先進計算的重要性
為了確保 AI 的可持續發展，我們需要依賴先進計算技術來解決 AI 面臨的挑戰。先進計算方法可以更高效地且節能地執行許多 AI 當前負責的任務。
量子計算是一個擁有巨大潛力的先進計算技術，特別在藥物研發領域具有優勢。量子計算可以快速模擬藥物中的大量結合位點，為治療當前無法治愈的疾病提供正確的配置。光子學或稱光學計算則使用鐳射光束而非電力傳送訊息，比其他計算技術更節能，被越來越多人認識為實現零碳目標的途徑。
此外神經形態計算機將人類大腦和神經系統的元素建模為計算機系統的一部分，以模擬我們神經系統的類位元性。該技術能夠執行大型的深度學習網路，比傳統計算系統更節能。例如，具有百億神經元的神經形態計算機僅消耗 20 瓦特的電力，相當於家庭一次效能耗費的能量。
先進計算的應用領域
在全球，有一些新創公司專注於先進計算及其在醫療、環境和氣候變化等影響領域的應用。在量子計算中，Pasqal、Qubit Pharmaceutical 和 IBM 是開發能源和藥物研發應用案例的最具潛力公司。在光子學領域，Lightmatter 和 Luminous 是具有全球影響力的公司。在神經形態計算方面，我們關注 Groq、Semron 和 Intel 等公司的進展。
應用先進計算技術對於實現能源效益至關重要，它可以大大減少 AI 對環境的影響，同時確保其強大的功能能夠應對氣候變化等問題，如預防野火和極端天氣等。
結論：投資先進計算以應對氣候變化
我們面臨環境危機，但情況並非無望。使用先進計算技術是解決這個問題的一個可行而強大的工具。我們需要立即投資於這些技術，以應對人類面臨的最大挑戰。同時我們應該鼓勵企業和 AI 開發者在減少 AI 碳足跡方面採取積極的措施，這有助於保護我們的環境並實現可持續發展。
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