AI在應對氣候變化方面前景廣闊，同時，AI的應用又會影響氣候變化。如何在這兩者之間找到平衡？
作者 | 杏花
編輯 | 青暮
氣候變化是我們這個時代面臨的最緊迫的問題之一，為此，我們需要在不同的社群、方法和工具之間迅速採取行動。
人工智慧 （AI） 已被提議作為此類工具之一，
透過諸如預測太陽能發電量、最佳化建築供暖和製冷系統、用衛星影象精確定位森林砍伐以及分析企業財務報表以獲取氣候相關資訊等方式，AI在加速採取行動應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，在社會中有廣泛的應用，這意味著
它也會透過直接影響和更廣泛的系統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，訓練大型AI模型需要大量的計算機處理能力，因此會消耗大量電力。
近日，Climate Change AI與Centre for AI & Climate就人工智慧在應對氣候變化中的作用，給出一份建議報告，該報告主要從
支援AI在減緩和適應氣候變化方面的應用、減少AI對氣候的負面影響、建立實施、評估和治理
這三個方面進行闡述，最後落實到具體的行動舉措上。
報告連結：https：//www。gpai。ai/projects/climate-change-and-ai。pdf
Climate Change AI是一個志願者驅動的組織，透過提供教育和基礎設施、建立全球社群和推進話語，促進氣候變化和機器學習交叉領域的有影響力的工作。而Centre for AI & Climate專注於推進資料科學和人工智慧的應用，以加快應對氣候變化的行動，是這一領域的領先組織。
兩大組織聯手的這份報告透過與廣泛的利益相關方協商，就政府如何支援在氣候變化背景下負責任地使用AI提出了可行建議，主要涵蓋三個方面：
（a） 支援負責任地使用AI緩解和適應氣候變化，（b） 減少AI與氣候目標不符的方式帶來的負面影響，以及（c） 為廣泛的實體建立相關的實施、評估和治理能力。
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支援AI在減緩和適應氣候變化方面的應用
鑑於社會必須在短時間內應對氣候變化，因此在關鍵部門迅速部署和推廣負責任的氣候解決方案至關重要。然而，許多此類解決方案往往停留在研究或技術準備的早期階段，即使在初始部署之後，也經常面臨擴充套件困難。因此，報告建議政府可以透過以下方式在支援使用AI應對氣候變化方面發揮領導作用：
• 促進資料和數字基礎設施（例如相關資料、模擬環境、測試平臺、模型庫和計算硬體）的負責任開發和訪問，以支援AI-for-climate應用程式的開發和採用。
• 以研究和創新資金為目標，以氣候影響為指導，在人工智慧和氣候變化的交叉領域開展跨學科和跨部門工作。
• 透過在能源、交通、農業和重工業等高度監管部門有針對性的政策設計和評估、市場設計和商業模式，支援AI-for-climate應用的部署和系統整合。
除了本文開頭提及的用於應對氣候變化的AI工具，報告中還介紹了其他應用，例如，用於預測蝗災的Kuzi，這是肯亞公司Selina Wamucii開發的一種工具，旨在幫助當地小農應對持續的蝗蟲危機。
Kuzi集合了多種資料來源，
包括各種溼度和溫度感測器、植被指數、衛星影象和當地天氣狀況，並使用AI預測蝗蟲的繁殖地點和遷徙路線。
這些預測和相應的建議以文字的方式提供給農民，目前支援多種語言。Kuzi可以在蟲害發生前3個月進行預測，從而使農民有時間預防、控制和減輕蝗蟲災害。
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減少AI對氣候的負面影響
人工智慧的每一個應用都會影響氣候，這意味著讓人工智慧與氣候變化戰略保持一致，不僅能促進人工智慧的有益應用，還能塑造人工智慧的整體空間，使一切照常的應用程式更加適應氣候變化。
值得注意的是，人工智慧可以透過三種主要方式增加溫室氣體排放：
（a） 透過將其用於對排放產生直接負面影響的應用程式，（b） 透過系統級影響，例如與人工智慧應用程式相關的誘導需求或鎖定效應，以及 （c） 透過與相關軟體和硬體的生命週期影響相關的碳足跡。
AI研究對氣候變化的負面影響究竟有多大，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，鬧得沸沸揚揚，也要阻止Gebru合著論文的發表，甚至不惜開除在AI圈內小有名氣的Gebru。詳情見
《
》
。
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“神經架構搜尋”方法訓練一種語言模型會產生626，155磅二氧化碳，大約相當於五輛普通美國汽車的使用壽命。
研究人員還估計，訓練一個BERT模型大約會產生1，438磅二氧化碳，相當於在紐約與舊金山之間的一次往返航班所產生的碳排放量。
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：“現在，研究人員應該優先考慮提高能源效率和規劃成本，以減少對環境的負面影響和對資源使用的不平等現象。”
因此，政府可以透過考慮將氣候影響納入人工智慧監管、戰略、融資機制和採購專案，努力減少人工智慧的負面影響。
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建立實施、評估和治理能力
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責任地實施、評估和治理人工智慧的機構能力。
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，以及氣候相關部門（例如能源、運輸、重工業或農業）的私營和民間社會組織。
報告建議各國政府可以透過以下方式支援相關機構能力的發展：
• 將負責任的人工智慧原則嵌入到倡議和治理結構的設計中，包括促進民間社會、地方政府、全球南方地區和邊緣化群體的參與。
• 透過收集人工智慧排放影響資料，並建立標準測量和報告框架，促進對人工智慧的氣候認知影響評估。
• 以文化、技能和人才、標準、工具和最佳實踐的形式建設實施、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是一個組織聯盟，成員包括Blue Sky Analytics、CarbonPlan、Earthrise Alliance、 馬來西亞大學、Hudson Carbon、OceanMind、Hypervine、TransitionZero、WattTime等世界各地的組織。在各機構的配合下，Climate TRACE已建立起一種排放監測方法，
該方法將來自300多顆衛星和11，000個感測器的資料與AI演算法相結合，以識別和量化排放源。
最初，WattTime和Transition Zero專注於使用衛星影象測量燃煤電廠的排放量。最近，它們與其他十個專注於其他排放部門的組織合作，開發了世界上第一個主要基於直接、獨立的觀測資料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資料的100多個國家。因此，各國領導人可以透過反映準確的最新排放趨勢為他們的決策提供資訊。
Climate TRACE已將其方法擴充套件到廣泛的排放源，包括監測以下相關排放資料：
• 石油和天然氣的生產以及精煉。
Climate TRAC表明，這些總產量可能是《聯合國氣候變化框架公約》最近估值的兩倍左右。
• 航運和航空。
Climate TRACE表明，這兩個行業在2015年至2020年期間共排放了近110億噸的二氧化碳。
• 森林火災，
自2015年以來，俄羅斯和美國的森林火災增加了一倍多。
• 與水稻相關的排放量，
在一些地區明顯高於此前的預期。
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具體行動規劃
隨著人工智慧在整個社會的迅速發展，政府必須積極主動地塑造這些發展，同時考慮到氣候行動。
在單個國家內，就這些倡議採取有意義的行動需要多個政府部門或分支機構之間的合作。例如，專注於人工智慧或數字化的機構、專注於氣候變化或氣候相關行業的機構、標準機構、監管機構和地方政府，此外，民間社會、學術界和私營部門的參與。而多邊或國際合作，例如，透過在現有國際組織內發展跨職能聯盟或能力建設，促進知識共享，並加強整體努力。
最後，這份報告在
資料和數字基礎設施、研究和創新資金、部署和系統整合、減少AI對氣候的負面影響、負責任AI的實施和評估、評估AI對氣候的總體影響、能力建設和國際合作
等方面提出了詳細的舉措，如下表所示：
支援AI在減緩和適應氣候變化方面的應用
資料和數字基礎設施
• 在氣候關鍵部門建立資料工作組
• 在氣候關鍵型行業適當促進資料建立和開放資料標準
• 快速建立資料門戶以增加資料訪問和共享
• 與 GPAI 成員國（和其他國家）合作，資助開發與氣候相關的開源資料、模型和軟體的國際目錄
• 監督能源、交通和其他物理基礎設施的資料收集系統和數字孿生的開發
• 支援學術研究人員、民間社會和中小企業負擔得起的雲計算資源
研究和創新資金
• 確保人工智慧氣候專案的研究和創新資金決策是影響驅動的，而不是技術驅動的
• 讓人工智慧適應更廣泛的“重大氣候挑戰”
• 針對氣候挑戰開發有針對性的AI-for-climate，在這些領域人工智慧可以提供特別高的影響結果
• 在AI-for-climate解決方案的創新資金中鼓勵開放智慧財產權、開放資料和開放模型開發
• 為AI-for-climate解決方案開發創新資金，以促進AI-for-climate社群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的開發提供資金
• 以與創新者和市場參與者的激勵一致的方式部署AI-for-climate創新支援
• 主要將 AI 研究和創新資金而非氣候資金用於開發節能 AI
部署和系統整合
• 將數字化和人工智慧專家納入政府氣候政策團隊和顧問小組
• 在與氣候相關的行業內啟動數字創新途徑計劃
• 與受監管行業建立並共同資助公私投資集團，共同投資提供數字服務的初創公司
• 發展跨部門創新中心，孵化AI-for-climate專案並促進合作
• 開發和維護非商業公共利益應用程式
減少AI對氣候的負面影響
減少AI對氣候的負面影響
• 避免政府直接資助與氣候目標背道而馳的申請
• 在促進人工智慧技術發展的同時，將氣候變化作為核心考慮因素
• 確保雲計算適當地包含在報告和碳定價政策中
• 僅從已簽署涵蓋範圍 1、2 和 3 的淨零目標的公司採購 AI 和計算服務
建立實施、評估和治理能力
負責任AI的實施和評估
• 建立和實施指導人工智慧在氣候環境下負責任的實踐和參與式設計的標準或最佳實踐
• 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算中
• 將氣候環境評估和報告更廣泛地納入人工智慧監管和戰略
評估AI對氣候的總體影響
• 酌情為與人工智慧開發和使用相關的生命週期排放設定報告要求
• 確保為開發影響評估方法和收集相關資訊的研究提供資金
• 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準
• 促進獲取與計算相關的溫室氣體排放和人工智慧應用影響的相關資料
能力建設
• 為政府、氣候相關行業和民間社會快速實施大規模的人工智慧素養和“技能提升”計劃
• 資助跨學科的高等教育、研究和專業專案，將人工智慧與獨立的氣候相關部門連線起來
• 在教育課程中納入有關資料和氣候的內容，包括技術和社會技術層面
• 資助或促進氣候相關部門人工智慧專家的借調計劃
• 資助或激勵建立可信賴的 AI 氣候解決方案提供商和審計師
• 制定和/或促進共享用於界定、開發、部署、維護和評估AI-for-climate工作的標準
• 開發和使用用於監測、影響評估、基準制定和AI-for-climate解決方案認證以及人工智慧氣候影響評估的工具和手段
• 確保在各種國家和當地情況下全球訪問上述計劃和資源
國際合作
• 支援政府、行業和主要利益相關方在政策設計和實施方面的知識共享
• 透過協調資助或跨職能聯合機構等方式，彙集有限的政府研發資源
• 將研究人員和創新者聚集在一起，以應對常見的跨境AI-for-climate挑戰
• 支援共享的AI-for-climate能力建設活動
• 彙集資料以應對常見或跨境AI-for-climate挑戰，並就資料標準達成國際共識
• 協調特定實體和數字資產的開發和使用，以支援AI-for-climate解決方案的開發
• 協調政府對非商業公共利益應用開發和維護的支援
• 支援現有的能夠推進AI-for-climate應用的國際舉措
• GPAI 可以支援由政府、相關國際組織以及來自氣候和人工智慧社群的企業和非政府組織網路組成的國際AI-for-climate夥伴關係的發展，以支援國際AI-for-climate工作的協調和交付