環境及保育團體正用人工智能(AI)分析氣候資料、追蹤山火和點算野生動物;但它們亦關注支援AI運算的資料中心所帶來的電力需求、用水量和溫室氣體排放。路透社訪問了15個主要環境、保育及發展組織,全部都表示有使用AI,亦對其環境足跡表示憂慮。
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這不代表它們支持無限制使用AI。從保育工作的例子可見,AI能加快一些實際任務;同時,部分機構亦嘗試避免不必要的運算和資料傳輸。
AI可以幫手做甚麼?
AI可協助把大量或難以快速處理的環境資料,轉化成較容易採取行動的資訊。例如,保護國際(Conservation International)結合衛星影像和AI,向柬埔寨的森林巡邏隊發出潛在火災警報。
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「拯救大象」(Save the Elephants)則用機器學習分析空中調查相片。報道指出,以往約20萬張相片要由9人花9個月檢視;現在數小時內便可完成分析。
10 這大幅縮短了處理時間,但單憑這項效率提升,未能判斷AI帶來的整體環境成本或效益。
大自然保護協會(The Nature Conservancy)利用AI分析商業漁船拍攝的影片,辨認捕獲魚類的種類和數量。若在影片拍攝地點附近處理資料,亦可減少把大型影片檔案傳送到遠端伺服器的需要。
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減少不必要的運算
部分機構會為AI用途設限。世界資源研究所(WRI)表示,會限制生成圖片和影片等資源消耗較大的應用,並快取查詢結果,避免相同搜尋每次都重新運算。
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在漁船或附近分析影片,亦是減少大量資料傳送的一種做法。
26 這些措施不能消除AI對資源的需求,但反映機構可集中使用AI處理具體的保育工作,並盡量避免不必要的運算。
保育效益是否抵得過環境成本?仍未有定論
問題不只關乎個別項目。路透社訪問的組織都提到,支援AI的資料中心涉及電力需求、用水和溫室氣體排放等環境憂慮。
6 報道列出的例子展示了AI的用途,以及部分機構如何節省資源,但沒有量化各項計劃的整體環境影響。
這個分別很重要:更快完成野生動物調查,或更早發現山火,可能帶來實際價值;但這些好處本身,並不能證明足以抵銷相關運算所用的電力和水。現有例子顯示,機構採取的是選擇性使用,並嘗試減少可避免的運算,而不是已得出AI整體環境收支的定論。
這項基建議題亦開始進入氣候政策討論。土耳其在COP31前推出一項倡議,尋求各方作出政治承諾,令AI基建發展符合全球氣候目標。
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