人工智能不能走“先发展后治理”的老路

去年举行的2024世界顶尖科学家物质科学大会上,加拿大工程院院士、阿特斯阳光电力集团创始人瞿晓铧一语中的:“人工智能(AI)的尽头是太阳能和储能技术。”无独有偶,今年的达沃斯论坛上,OpenAI创始人山姆·奥特曼也敏锐地认为,“我们在世界上需要的能源确实比以前想象的要多得多。世界未来的两种重要货币是算力和能源”,并进一步提出,“我们需要核聚变或者更便宜的太阳能和储能。”无疑,中外业界都将人工智能的发展和能源发展紧密关联起来,且认为未来能源发展将聚焦在太阳能等绿色可再生技术上。

在人工智能算力飞速发展的当下,算力对能源的消耗压力也与日俱增。据报道,ChatGPT每天响应用户的约2亿个请求,这可能要消耗超过50万千瓦时的电力,是美国家庭平均用电量的1.7万多倍。我国的数据中心耗电量同样巨大,工信部数据显示,2022年我国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时。预计到2025年,我国数据中心耗电量达到3500亿千瓦时,且未来这个数据还将持续增加。

另一方面,人工智能的训练发展也逐步显露“瓶颈”,各大AI大模型公司的更新迭代速度都在放缓。此前有媒体指出,如今AI大模型训练的投入产出比开始降低。要想让AI取得进一步突破,意味着需要消耗更多的算力和能源。但在竞争如此激烈的AI领域,头部公司都不会停止投入。世界上的科技强国也都将AI发展纳为重中之重,中国更是不能在这场新一代科技浪潮中位居人后。

但是,上一次工业革命对环境造成的巨大污染破坏殷鉴不远,之后为治理污染,恢复生态,又耗费了巨大人力物力。在这次AI科技革命中,绝不能再走“先发展后治理”的老路。要提前敏锐注意到AI所耗能源对环境造成的压力,抢先谋划布局。也就意味着,AI之争不仅是算力之争,还是能源之争,环保之争。

想要“铸造”好“能源”这种未来货币,应注意到油、气、煤炭这类传统能源日益枯竭的现实,在充分做好对传统能源开采利用规划的前提下,进一步开拓太阳能、风能等新能源的利用。也要持续强化储能能力,开发更大容量,更安全环保的储能材料。同时还要兼顾发电材料的可回收性,这是一个摆在科学界面前的难题,但也是一个需要解决且充满机遇的挑战。

和大众认知可能有冲突的是,目前的太阳能、风能发电并不能做到100%绿色环保。一个重大制约是发电材料的回收处理问题。2012年爱因斯坦世界科学奖得主、“染料敏化太阳能电池之父”米夏埃尔·格雷策尔认为,太阳能光伏发电所用到的硅技术“碳足迹太深、太大了”。从全生命周期看,太阳能发电所用的光伏硅片还未能做到碳中和,尤其是末端的回收处理,至今仍是个未解难题。处于同样尴尬境地的,还有海上风车的巨大碳纤维叶片。它们通过热固方法生产,寿命长固然是它们的优点,可一旦报废后却很难被回收利用,目前只能通过破碎填埋处理。再如山姆·奥特曼所青睐的核聚变,目前可控核聚变仍在科研阶段,而核废料的回收填埋,对环境的潜在影响更是困扰人类的难点。

未来的新材料研发,应该在开发时就考虑到将来的回收处理,使其从一诞生就具备“全循环”能力。可以见得,未来对新能源、新材料的开发仍是一片蓝海,而控制“碳足迹”也是AI和能源发展的关键。

碳足迹,通常用来衡量个体、组织、产品或国家在一定时间内直接或间接导致的二氧化碳排放量。碳资源消耗得越多,温室气体排放量就越大,碳足迹也就越大。构建完善的碳足迹管理体系,也是当前我国政府环保工作的重点。

那么,是不是可以反向把AI运用于碳足迹管理和新能源新材料开发?AI并不能被简单视作“碳炸弹”和“碳老虎”,全国社保基金理事会原副理事长王忠民就表示,继AI被运用于物理、化学领域并摘得诺奖后,AI同样可被运用于碳足迹领域。环境、社会和公司治理(ESG)研究同样可以拥抱AI,用大模型计算ESG涉及的变量,发展出“绿眼”“绿算法”“绿结构”等工具。大模型可以量化碳排放的最终影响,用AI实现对碳足迹的追踪。

由此可见,我们说人工智能的发展尽头是碳足迹,而碳足迹的发展伴侣是不是人工智能呢?两者可以相辅相成,相互反哺,驶出AI和能源协同发展的“双车道”。

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