气候问题是一个全球性的大问题。近日在河南发生的暴雨灾害容易让人再次联想起这个热门话题。
对于标题所示的问题，本文暂时无法给出直接答案，只是引出一些话题供读者思考和探索。
本文1102字，需要4分钟。
人工智能已成为世界热门词，几乎每家公司的数字化转型议程中不可或缺的一部分。许多企业领导人甚至各国政府都提出了关于推广、发布和推进人工智能的指令。据不完全统计，2018年全球就有高达4000多家公司从事人工智能工具、产品和服务的生产。
人工智能及被忽略的影响
Gartner预测，到2021年，人工智能将创造2.9万亿美元的商业价值，创造62亿小时的工人生产率。有了这些假设，难怪普华永道预测到2030年，人工智能将为全球经济贡献15.7万亿美元。
尽管整个世界都对人工智能的应用案例持乐观态度，并支持巨额投资，但有一件事可能没有得到应有的重视：人工智能引发的气候变化。
人工智能的发展需要两个关键要素
大量的训练数据
如果没有历史数据来训练机器学习模型，它们就什么都不是。训练计算机视觉模型来检测、识别和标注的对象，机器看懂照片或视频，需要相应的训练，直到它们开始记住并认识这些目标。这一过程需要相应的大量存储和计算能力。
现在，各公司正在开发的数以百万计的用例，这些用例使用计算机视觉来检测、识别、标注，然后进行预测，从而了解正在使用的基础设施数量。
在非常保守的水平上，2018年全球有超过4000家公司致力于开发一个或多个特定用例，使用人工智能以这样或那样的形式实现人类工作的自动化，这些公司还在不断增长。
这两种成分意味着需要大量的能量来存储、备份和设计这些训练数据。
马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校（University of Massachusetts Amherst）的一些专家测量过，一辆普通汽车在其使用寿命中会产生12.6万磅（大约5·7万公斤）的二氧化碳。而用一个GPU在一个神经结构上训练一个变压器模型，使其达到可接受的精度水平，需要产生62.6万磅二氧化碳的能量，大约相当于5辆汽车的发动机运行10年。这个数据告诉我们，仅仅是训练人工智能的一个变压器模型，就相当于5辆车连续运行10年。
从模型构建和培训中可以看出，如果4000多家人工智能公司每周7天每天24小时都在做这些工作，这个量令人难以置信的。
能源更加紧张
人工智能程序有多重要？尤其是在世界上还有9.4亿人缺电的情况下？
当企业表示支持“绿色”倡议，同时向人工智能投资数十亿美元时，这种说法有多可信？当你投资人工智能研究时，怎么可能仍然保持绿色呢？
谷歌似乎很有趣，它使用的总能源需求中有56%是通过可再生能源。相比之下，微软约为32%，亚马逊为17%(2017年数据)。
今年中国已经全面禁止“挖矿”行为，事实证明，“挖矿”不会给社会带来好处。而对人工智能产生的能源消耗，似乎目前还没有引起重视。
考虑到二氧化碳生产水平和能源从社会底层转移造成的气候变化影响，人工智能的发展值得吗？
或许，最根本的问题是，人工智能究竟能实现什么比保护气候更重要、更珍贵的目标？
最后，要为河南人民加油！
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