《国际标准化机构发布人工智能环境可持续性技术报告》

  • 来源专题:农机装备
  • 编译者: 江浩
  • 发布时间:2025-08-29
  •        7月1日,国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)联合发布技术报告《ISO/IEC TR 20226:2025 信息技术 - 人工智能 - 人工智能系统的环境可持续性》(ISO/IEC TR 20226:2025 Information technology - Artificial intelligence - Environmental sustainability aspects of AI systems),全面阐述了人工智能(AI)系统环境可持续性问题[1]。 

           该技术报告概述了AI对环境产生影响的所有要素,包括工作负载、资源使用、碳影响、污染、废弃物等。它涵盖了AI系统的全生命周期,为所有与AI系统环境可持续性相关的项目(包括未来标准的制定)提供了可靠支持。除了定义和术语,该报告还包含了关于AI与可持续性的不同要素和视角、诸多可提供帮助的现有标准、用于量化AI环境影响的指标清单,以及有助于预防、限制和减少AI系统负面环境可持续性影响的方法。 

           该技术报告由ISO和IEC信息技术联合技术委员会人工智能分技术委员会(ISO/IEC JTC 1/SC 42)编制。SC 42还与ISO和IEC信息技术联合技术委员会可持续性、信息技术和数据中心分技术委员会(ISO/IEC JTC 1/SC 39)共同组建了AI与可持续性联合咨询小组。该联合咨询小组将利用其成员在AI和可持续性领域的专业知识,对相关问题进行全面分析,识别可提供帮助的现有标准以及需要标准化的领域,并在此基础上提供一份路线图,为未来标准化工作提出建议。

     [1] IEC. Solving the AI sustainability dilemma[EB/OL]. 2025-07-01. https://www.iec.ch/blog/solving-ai-sustainability-dilemma 欢迎访问 中国科学院标准化信息服务平台:http://standardinfo.whlib.ac.cn 微信公众号:标准化战略研究 CAS-Standards

  • 原文来源:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4ODczODU1Mg==&mid=2247490695&idx=1&sn=ff72846cbb1e1391f143d325c36eea6d&scene=0#wechat_redirect
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    • 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。英国国家物理实验室(NPL)也参与其中。 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。 NPL的首席科学家Valerie Livina是该路线图的贡献者之一,她表示:“随着新型人工智能解决方案对能源供应的需求不断增加,提高对其环境影响的认识至关重要。目前,企业对人工智能专用集群的硬件需求规模已达20万块GPU单元,并且还在不断增长,而最新型号的GPU每块可能需要高达1.2千瓦的功率。这使得专注于人工智能的硬件如此耗电,以至于一些大型企业已经开始使用自己的发电站。这条路线图是为了欧盟的‘节俭人工智能’倡议而开发的,并且与NPL领导的CEN/CENELEC关于环境可持续人工智能的技术报告非常一致。”
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