加快推進從高耗能人工智能到綠色人工智能的轉變

黨的二十屆四中全會對我國“十五五”時期人工智能發(fā)展作出了戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性、全局性部署，全會提出要全面實施“人工智能+”行動，以人工智能引領科研范式變革，加強人工智能與產業(yè)發(fā)展、文化建設、民生保障、社會治理相結合，搶占人工智能產業(yè)應用制高點，全方位賦能千行百業(yè)。人工智能作為通用目的技術，是新一代信息技術的“頭雁技術”，是基礎性、戰(zhàn)略性和先導性技術，與經濟社會深度融合，具有強大的滲透、帶動和溢出效應，是推動高質量發(fā)展和中國式現(xiàn)代化建設的新引擎。隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，其在社會各領域的應用日益廣泛，對經濟、環(huán)境和社會的影響也愈發(fā)深遠。在這一背景下，“高耗能人工智能”與“綠色人工智能”的概念應運而生，成為衡量人工智能發(fā)展模式的重要框架。如何發(fā)展綠色人工智能，走一條創(chuàng)新引領、經濟高效、生態(tài)友好的可持續(xù)發(fā)展人工智能技術創(chuàng)新和應用賦能道路，成為社會關注的新焦點。

高耗能人工智能與綠色人工智能

高耗能人工智能是指以追求極致性能為首要目標，忽視或犧牲環(huán)境可持續(xù)性的人工智能發(fā)展模式。這一模式的主要特征包括：一是高能耗計算，依賴大型數(shù)據(jù)中心、超級計算機和海量數(shù)據(jù)處理，能耗巨大。二是碳足跡顯著，訓練大規(guī)模人工智能模型產生大量碳排放，加劇氣候變化。三是資源密集型，需要大量硬件資源、稀有礦物和冷卻系統(tǒng)。四是短期性能導向，以突破性技術創(chuàng)新為目標，忽視長期環(huán)境成本。高耗能人工智能的典型代表包括某些超大規(guī)模語言模型、復雜的深度神經網(wǎng)絡以及需要持續(xù)高功率運算的人工智能系統(tǒng)。

綠色人工智能是指將環(huán)境可持續(xù)性作為核心設計原則的人工智能發(fā)展模式，其特征包括：一是能源效率優(yōu)先，在保證性能的同時最大限度地減少能耗。二是低碳排放，利用清潔能源，優(yōu)化計算流程降低碳足跡。三是資源節(jié)約，通過算法優(yōu)化減少硬件需求，提高資源利用率。四是全生命周期考量，從設計、訓練、部署到退役，全面考慮環(huán)境影響。五是社會與環(huán)境價值并重，在追求技術進步的同時創(chuàng)造環(huán)境與社會價值。綠色人工智能不僅關注人工智能系統(tǒng)自身的可持續(xù)性，也致力于通過人工智能技術解決環(huán)境問題，如氣候變化、生物多樣性保護等。

加快推進綠色人工智能迫在眉睫

應對氣候變化的迫切需求。當前，根據(jù)相關機構測算，信息與通信技術行業(yè)的碳排放已占全球總量的2%—3%，而人工智能作為其中的高能耗部分，其碳足跡不容忽視。據(jù)研究，訓練一個大型自然語言處理模型產生的碳排放相當于5輛汽車整個生命周期的排放量。隨著人工智能應用范圍的擴大，如果不改變發(fā)展模式，其環(huán)境成本將持續(xù)攀升，與全球碳中和目標背道而馳。

推進可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。從高耗能人工智能到綠色人工智能的轉變不僅是環(huán)境要求，更是經濟理性選擇：長期成本優(yōu)勢，綠色人工智能通過提高能效降低運營成本；政策發(fā)展導向，全球范圍內綠色標準和碳稅政策日益嚴格；市場偏好需求，投資者和消費者越來越青睞環(huán)境友好的技術與產品；創(chuàng)新驅動所需，綠色計算需求催生新技術、新產業(yè)和新商業(yè)模式。

技術倫理與社會責任的體現(xiàn)。人工智能技術發(fā)展必須與社會價值和倫理要求相一致。在氣候危機日益嚴峻的背景下，繼續(xù)發(fā)展高能耗、高碳排的高耗能人工智能，將面臨公眾質疑和道德挑戰(zhàn)。向綠色人工智能的轉變是人工智能行業(yè)承擔社會責任、實現(xiàn)技術向善的必然路徑。

人工智能自身可持續(xù)發(fā)展的內在要求。隨著單純依靠硬件升級提高人工智能性能的模式面臨物理極限。綠色人工智能通過算法創(chuàng)新、架構優(yōu)化等軟件層面的突破，為人工智能的持續(xù)發(fā)展開辟了新路徑。

加快實現(xiàn)從高耗能人工智能到綠色人工智能轉變

技術創(chuàng)新路徑：構建綠色人工智能技術體系。一是推進算法優(yōu)化與精簡。開發(fā)高效神經網(wǎng)絡架構，如深度可分離卷積、注意力機制優(yōu)化。發(fā)展模型壓縮技術，通過剪枝、量化、知識蒸餾減小模型規(guī)模。推行增量學習與遷移學習，減少重復訓練，提高知識復用率。發(fā)展稀疏計算與動態(tài)計算，根據(jù)任務需求動態(tài)調整計算資源。二是推進硬件與基礎設施綠色化。發(fā)展專用人工智能芯片，如針對人工智能工作負載優(yōu)化的低功耗芯片。推進綠色數(shù)據(jù)中心建設，利用自然冷卻、余熱回收、清潔能源供電。部署邊緣計算，減少數(shù)據(jù)傳輸，就近處理降低能耗。探索量子計算與神經形態(tài)計算，從根本上改變計算范式。三是推進評估體系與標準建設。建立人工智能能耗與碳足跡評估標準。開發(fā)綠色人工智能性能衡量指標，如“每瓦特性能”“每克碳排放性能”。構建生命周期評估（LCA）方法，全面評估人工智能系統(tǒng)的環(huán)境影響。

政策與治理路徑：構建支持綠色人工智能的生態(tài)系統(tǒng)。一是政策引導與激勵機制建設。制定綠色人工智能發(fā)展路線圖與國家戰(zhàn)略，設立綠色人工智能研發(fā)專項基金與稅收優(yōu)惠。建立人工智能碳交易機制，將外部成本內部化。公共采購優(yōu)先選擇綠色人工智能產品與服務等。二是標準與認證體系建設。制定綠色人工智能技術標準與認證體系。建立人工智能環(huán)境影響披露制度。推動國際綠色人工智能標準互認與合作等。三是推進跨領域協(xié)同治理。建立環(huán)境部門與科技部門的協(xié)調機制。推動人工智能、能源、環(huán)境領域的交叉研究與創(chuàng)新。構建多方參與的綠色人工智能治理平臺等。

產業(yè)轉型路徑：推動人工智能全產業(yè)鏈綠色化。一是優(yōu)化人工智能研發(fā)與設計環(huán)節(jié)。將環(huán)境影響納入人工智能系統(tǒng)設計考量。推廣“人工智能綠色”理念，開發(fā)專門解決環(huán)境問題的人工智能應用。建立綠色人工智能開源社區(qū)，共享高效模型與算法。二是優(yōu)化人工智能部署與應用環(huán)節(jié)。推動企業(yè)采用綠色人工智能解決方案。開發(fā)人工智能能耗監(jiān)控與優(yōu)化工具。建立人工智能系統(tǒng)能效持續(xù)改進機制等。三是優(yōu)化教育與人才培養(yǎng)。將可持續(xù)計算納入人工智能課程體系，培養(yǎng)兼具人工智能技能與環(huán)境意識的新型人才。加強綠色人工智能領域的繼續(xù)教育與職業(yè)培訓。

社會與文化路徑：培育綠色人工智能的認知與共識。一是提升公眾意識。開展綠色人工智能科普宣傳，提高公眾認知。建立人工智能環(huán)境影響透明化機制，接受社會監(jiān)督。鼓勵公眾參與綠色人工智能產品選擇與使用。二是推進行業(yè)自律與文化構建。制定人工智能行業(yè)綠色自律公約。表彰綠色人工智能創(chuàng)新的實踐案例。培育“高效即優(yōu)雅”的人工智能研發(fā)文化等。三是加強國際合作與知識共享。參與全球綠色人工智能倡議與合作項目，共享綠色人工智能數(shù)據(jù)集、模型與最佳實踐，共同應對人工智能環(huán)境影響的全球性挑戰(zhàn)。