人工智能越来越被认为是企业追求净零目标的重要工具——尽管其自身的能源需求并非微不足道

近年来，企业越来越认识到环境可持续发展是必须的，而不是选择。客户、投资者、员工以及行业监管机构都向他们施加压力，要求他们在气候危机恶化到灾难性的程度之前采取行动。

与此同时，企业公布其在减少生态影响方面取得的进展的意愿也在增强。例如，自气候相关财务披露工作组于 2017 年发布第一份报告建议以来，已有超过 3,400 个组织（总市值为 21.4 兆英镑）表示支持。 

人工智能在帮助企业实现自己设定的雄心勃勃的二氧化碳净零排放目标方面可以发挥关键作用。IBM最新的年度调查《2022 年全球人工智能采用指数》发现，在接受调查的 7,500 名 IT 主管中，三分之二的人正在使用人工智能来实现可持续发展目标或计划这样做。 

除此之外，他们正在寻求能够自动收集数据并帮助他们提供有关公司环境绩效的可验证信息的技术。但是，根据研究，到目前为止，人工智能在该领域最流行的用途是使运营更加高效，进而更加环保。 

“当谈到成功采用人工智能时，对于公司来说至关重要的是确定一个非常适合解决的明确挑战，然后专注于以适合其工作流程的方式实施该技术，”总经理 Kareem Yusuf 博士说道。IBM Sustainability Software 经理兼 AI 应用业务负责人。“例如，您可以使用人工智能更轻松地捕获复杂供应链中产品的interwetten和威廉数据，并将其反馈到您的采购决策中。”

供应链问题首先促使加拿大户外休闲服装和设备零售商 Moosejaw 向人工智能寻求解决方案。鉴于其产品的性质，该公司特别有兴趣表明其正在不断审查其环境绩效。 

Moosejaw 发现，许多客户都在进行一种常见的在线行为，称为尺码抽样。当消费者订购了不止一种尺码的同一件衣服，并打算在家试穿所有衣服并将不合身的衣服退回时，就会发生这种情况。当这些不需要的物品进入逆向供应链时，处理这些物品的任务会产生大量不必要的温室气体排放。 

科技公司 Optoro 发布的研究预测，仅美国境内的退货处理就可能导致 2025 年向大气中排放 2300 万吨二氧化碳。 

在人工智能的帮助下，Moosejaw 发现，近 15% 的客户退货在线购买商品可归因于尺码抽样。它通过使用名为 True Fit 的数据驱动个性化平台来最大限度地减少这种行为。 

True Fit 欧洲、中东和非洲地区总经理 Sarah Curran-Usher 解释了该系统的工作原理：“当购物者将同一商品的多种尺寸放入购物车时，用户体验的变化会促使他们创建 True Fit 配置文件。然后，该平台可以将该消费者的数据与其时尚基因组中的数据配对，以推荐最合适的款式。利用这种 AI，Moosejaw 能够在一年内将尺寸采样率降低 24%。” 

无论是部署在客户界面还是纯粹的操作层面，人工智能都可以帮助企业从海量数据中提取宝贵的洞察力。但也存在障碍。例如，O'Reilly Media 的《2022 年企业人工智能采用》研究报告强调了缺乏治理的潜在问题。该研究显示，接受调查的使用人工智能的组织中有一半以上没有制定治理计划。研究发现，最大的问题是缺乏获取必要数据的内部专业知识。 

为帮助组织减少排放并努力实现碳中和而进行的数据竞赛似乎也推动了人工智能的采用前所未有的加速。Tortoise Media 的全球人工智能指数研究显示，过去两年人工智能的采用率大幅上升。在最近的调查中，一半的公司透露他们最近加大了人工智能的使用。

“我们已经达到了人工智能成熟的阶段，我们已经确定了人工智能可以产生有意义影响的大量实际应用和决策点，”优素福说。“例如，公司可以自动将其能源使用与其实物资产系统联系起来，以确定预测性维护机会，从而改善其环境绩效。或者，当涉及数据中心的运营时，企业可以利用这些见解根据能源消耗来优化工作负载和时间表。” 

数据中心的运营凸显了人工智能与可持续发展之间关系核心的二分法。尽管企业对该技术的环境应用表现出了极大的热情，但这种热情必须受到人工智能本身消耗大量能源的认识的影响。 

这一点在谷歌繁忙的全球数据中心中体现得最为明显，该公司承担着全球电力输出的很大一部分，特别是保持服务器冷却所需的能源，从而降低了毁灭性停电的风险。 

自 2020 年 9 月以来，谷歌一直致力于实现到 2030 年完全使用无碳能源运行的承诺。它一直在应用人工智能来应对这一挑战，用它来预测其数据中心中各种程序对能源消耗的综合影响，并识别可以实现效率的地方。 

新加坡科学技术研究局首席人工智能科学家王耀顺教授认为，降低人工智能系统的能耗还有进一步的潜力。 

“可以在‘训练阶段’节省使用量，因此我们希望减少对大量训练数据的需求，”他说。“因此，研究人员可以根据系统的应用进行挑选，而不是在海量信息网络上训练人工智能系统，这将节省数吨二氧化碳。” 

这只是人工智能与可持续发展之间联系的另一个例子。如果该技术能够找到一种方法来最大限度地减少自身的碳足迹，它将形成一个良性循环，帮助其用户实现净零目标，这对气候危机中的所有利益相关者都至关重要。