《人工智能环境可持续性的标准化方法》

  • 来源专题:计量基标准与精密测量
  • 编译者: 李晓萌
  • 发布时间:2025-03-13
  • 我们生活在一个数字化程度日益加深的世界中,人工智能(AI)的增长和使用呈指数级上升——随着这种增长,其环境影响引发了关注。如何计算、报告、减少并预防这种影响,亟需一种标准化的方法。为应对这一挑战,近日,多个国际组织和机构共同参与发布《人工智能环境可持续性的标准化方法》路线图,旨在实现资源的高效利用,减少混乱,促进对人工智能环境影响测量的一致性,并推动相关最佳实践的广泛应用。参与者希望制定不冲突的标准来衡量人工智能的环境影响,并鼓励国际标准化机构之间的合作,尽可能避免标准的重复和重叠。该路线图旨在:·在国际层面协调标准化工作,避免不同倡议之间的重复和矛盾;·制定共同的指标,以便基于生命周期评估和现有环境管理标准等稳健方法,对人工智能的环境影响进行透明且协调一致的评估;·通过整合基础设施、模型和算法优化策略,促进生态责任人工智能设计中最佳实践的采用;·通过在监管机构、科技公司和研究组织之间构建交流机制,鼓励公共和私人行为者之间的合作。该路线图预计将被广泛的利益相关者使用,包括人工智能开发者(例如构建像ChatGPT这样的新型人工智能解决方案的人)、人工智能用户(将这些解决方案应用于其工作和产品的人)以及人工智能消费者/客户(使用经过人工智能改进的产品的人)。目前在人工智能可持续性方面存在一些空白,未来标准化工作的第一步是识别并建立以下内容:·定义透明且共同的指标和报告框架;·建立指标评估方法;·人工智能环境影响的缓解最佳实践;·管理系统。关于标准化的关键考虑因素包括:·必须评估人工智能系统的整个生命周期;·人工智能系统的数据生命周期;·间接影响;·在人工智能系统整个生命周期中使用的所有设备。该项工作源于2024年10月10日在联合国教科文组织总部发起的一项全球倡议,该倡议汇聚了来自国际标准化组织、国际电信联盟和电气与电子工程师协会的专家,并与经济合作与发展组织和联合国教科文组织合作。由可持续发展委员会的生态实验室领导,该倡议促成了四次工作会议的组织,以确保标准化机构之间的更好协调,并优化用于减少人工智能环境影响的资源。
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