人工智能(AI)技術(shù)飛速發(fā)展，在賦能千行百業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的同時(shí)，也引發(fā)了人們對(duì)其用電量及相關(guān)溫室氣體排放的擔(dān)憂。國際能源署(IEA)數(shù)據(jù)顯示，目前數(shù)據(jù)中心、AI等應(yīng)用占據(jù)了全球電力需求的2%;然而據(jù)其預(yù)測(cè)，到2026年，人工智能行業(yè)的用電量將呈指數(shù)級(jí)增長，達(dá)到其2023年總用電量的10倍。面對(duì)這一勢(shì)頭，衡量并限制由AI技術(shù)發(fā)展帶來的環(huán)境影響，最大化降低其能源消耗，成為當(dāng)下人們迫切需要解決的問題。
在施耐德電氣，自設(shè)立人工智能中心(AI Hub)以來，利用AI技術(shù)應(yīng)對(duì)氣候變化等時(shí)代挑戰(zhàn)，同時(shí)助力用戶實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，便成為施耐德電氣的戰(zhàn)略目標(biāo)。而在應(yīng)用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)能源效率提升的同時(shí)，該等式的另一側(cè)——AI系統(tǒng)自身消耗了多少能源和資源，也需要我們加以重視。隨著施耐德電氣人工智能專家開發(fā)出評(píng)估AI系統(tǒng)效率的方法，在該領(lǐng)域建立全球標(biāo)準(zhǔn)的需求日益清晰可見。
如何設(shè)計(jì)儉約型AI
2024年1月，施耐德電氣參與到由法國標(biāo)準(zhǔn)化節(jié)機(jī)構(gòu)AFNOR牽頭的“AFNOR儉約型AI規(guī)范”(AFNOR Spec on Frugal AI)的擬定。該規(guī)范旨在定義AI技術(shù)應(yīng)用的最佳實(shí)踐，并倡導(dǎo)遵循環(huán)保要求的AI標(biāo)準(zhǔn)。
基于此規(guī)范，我們大力推廣用于AI開發(fā)的儉約化標(biāo)準(zhǔn)，其中包括適度設(shè)計(jì)、不變的效率追求，以及環(huán)境價(jià)值與成本之間的平衡。在與其他參與方合作編寫準(zhǔn)則的過程中，我們達(dá)成了同一主要目標(biāo)，即通過向組織和個(gè)人提供可用于設(shè)計(jì)、運(yùn)營AI系統(tǒng)的實(shí)用指南，全方位應(yīng)對(duì)AI技術(shù)對(duì)環(huán)境帶來的影響。
這項(xiàng)合作共計(jì)有140家來自不同領(lǐng)域的組織參與，覆蓋工業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)、公共部門、非政府組織和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)等。最終，在各方的不懈努力下，通過聚焦“定義與共識(shí)”、“環(huán)境指標(biāo)及方法論”，以及“最佳實(shí)踐”三大維度，該文件的相關(guān)性和實(shí)用性得以切實(shí)保證。
達(dá)成“儉約”共識(shí)
事實(shí)證明，基于與各個(gè)領(lǐng)域的專家和專業(yè)人士交流想法，而得出的結(jié)論更具裨益。其中，“儉約的評(píng)估范圍”成為最為激烈的討論之一。在評(píng)估一個(gè)用于提高能效或減少碳排放的AI系統(tǒng)時(shí)，可以比較兩組數(shù)字：
1)應(yīng)用基于AI技術(shù)的解決方案所節(jié)省的碳排放量;
2)因開發(fā)、運(yùn)行該解決方案所產(chǎn)生的碳排放量。
毫無疑問，前者的數(shù)字會(huì)比后者高得多。然而，如果將AI解決方案應(yīng)用在對(duì)減碳沒有直接影響的場(chǎng)景，比如醫(yī)療保健或金融等完全不同的領(lǐng)域，如何權(quán)衡這兩者才是關(guān)鍵。對(duì)此，我們進(jìn)一步給出了三項(xiàng)定義：
•“高效型AI系統(tǒng)”：重點(diǎn)展示如何通過優(yōu)化AI系統(tǒng)(如模型、數(shù)據(jù)等)，以最大限度地降低其對(duì)環(huán)境的影響;
•“儉約型AI服務(wù)”：衡量整個(gè)服務(wù)的價(jià)值鏈，及其具體應(yīng)用;
•“具有積極影響的AI服務(wù)”：在給定的影響因素(如碳排放、用水量等)條件下，該服務(wù)帶來的積極影響需要大于其消極影響。
憑借自身在AI項(xiàng)目中的豐富實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)積淀，施耐德電氣能夠?yàn)樘囟ㄐ袠I(yè)的AI應(yīng)用提供定制化的見解，即在應(yīng)用AI服務(wù)的情境下，指導(dǎo)用戶衡量其影響，并定義儉約概念。在這一過程中，施耐德電氣能夠進(jìn)一步積累更多寶貴的洞察，持續(xù)優(yōu)化儉約型AI的評(píng)估方法論。
AI三問，落實(shí)“儉約”
打造儉約型AI解決方案的關(guān)鍵在于以下三個(gè)問題：
1)是否需要優(yōu)先應(yīng)用AI技術(shù)?
AI技術(shù)的應(yīng)用，需建立在能夠真正解決問題的基礎(chǔ)上。有些AI解決方案可直接用于節(jié)約能源或減碳，而有些則用作其他用途，比如節(jié)省時(shí)間或成本、提高系統(tǒng)可靠性或安全性等。無論在何種情況下，確認(rèn)是否存在其他方法，以及檢驗(yàn)AI解決方案是否比該方法更有效，都至關(guān)重要。
2)如何盡可能高效地使用AI技術(shù)?
此問題的出發(fā)點(diǎn)在于衡量AI的性價(jià)比——將收效及相關(guān)成本考慮在內(nèi)。當(dāng)應(yīng)用AI解決方案的目的是節(jié)省能源或減少碳排放時(shí)，只需對(duì)比其能源與CO2的成本即可;而當(dāng)用于其他目的時(shí)(如安全性)，則需要在評(píng)估其能源與CO2成本的同時(shí)，找到與提高安全性之間的平衡點(diǎn)。
3)如何提升AI應(yīng)用的“碳智慧”?
在整體平衡滿足核心需求的前提下，不斷深挖可優(yōu)化的空間。對(duì)于此方面，可通過以下多種方式來實(shí)現(xiàn)：
•減少基于AI技術(shù)應(yīng)用程序的使用頻率，例如，每小時(shí)修正一次能源生產(chǎn)/能耗預(yù)測(cè)，而非每小時(shí)四次;
•使用綠色能源來運(yùn)行AI 計(jì)算;
•改進(jìn)解決方案架構(gòu)，例如增加邊緣側(cè)的計(jì)算、使用更節(jié)能的硬件等;
•在模型精度上做出取舍，例如使用更小的數(shù)據(jù)集、更小的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及使用8位編碼而非64位的參數(shù);
•在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中融入專有知識(shí)，例如使用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
•采用混合方法，例如將AI預(yù)測(cè)與線性優(yōu)化相結(jié)合。
其中的某些方法或?qū)鉀Q方案質(zhì)量具有潛在影響，因此在實(shí)踐中，還需找到該方案的碳足跡與性能之間的折中點(diǎn)。
高效的AI解決方案，引領(lǐng)行業(yè)基準(zhǔn)
2024年6月，“AFNOR儉約型AI規(guī)范”這一國際標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布，是推動(dòng)AI應(yīng)用環(huán)?；闹匾锍瘫＿@一合作成果不僅豐富了我們應(yīng)用AI技術(shù)的方法，還加強(qiáng)了所有貢獻(xiàn)者在推動(dòng)可持續(xù)創(chuàng)新方面的承諾。
正如施耐德電氣高級(jí)副總裁、首席人工智能官Philippe Rambach所言：“效率一直是施耐德電氣矢志不渝的追求，與此同時(shí)，我們也呼吁所有人遵守AI系統(tǒng)與服務(wù)在環(huán)境責(zé)任方面的最高標(biāo)準(zhǔn)。”通過積極參與“儉約型AI”標(biāo)準(zhǔn)的制定，施耐德電氣將繼續(xù)致力于推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的和諧共生。
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