自动化所等七家机构联合发布《面向气候行动的人工智能原则》

　　4月26日，在“人工智能助力气候变化应对”国际学术研讨会上，中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心主任、清华大学人工智能国际治理研究院首席科学家曾毅发布了《面向气候行动的人工智能原则》（以下简称《原则》）。《原则》由中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、香港中文大学何鴻燊海量数据决策分析研究中心、SPARK联合国开发计划署可持续发展创新实验室（成都）、慕尼黑工业大学人工智能伦理研究所、新加坡管理大学人工智能与数据治理中心、非洲人工智能研究中心共同发起，旨在通过技术、伦理与治理的深度协同，为人工智能和气候行动的相关方（包括管理、研发、使用、部署、投资等）提供面向气候变化的人工智能发展与治理原则，助力全球气候议程的稳步推进。 

　　《原则》提出了提出了7项价值观与原则，分别为：对人类与生态有益，节约能源，保护隐私，公平与公正，促进教育、培训和就业，共享与协作。并针对人工智能赋能气候行动提出7项建议，分别为：促进气候分析与预测，促进能源节约，助力减少温室气体的排放，促进温室气体吸收与碳存储，减少气候变化带来的危害，赋能能源体系的完善与发展，助力建立有益于控制气候变化的市场机制与政策。 

　　不可忽视AI发展和使用中的能耗 

　　随着人工智能技术成为赋能各行各业经济发展的重要推进技术，其对环境和气候带来的隐患也逐步凸显。据报道，例如基于深度神经网络的自然语言模型GPT-3的一次训练，消耗的能耗大约为 126 个丹麦家庭的年度能源总消耗，排放的二氧化碳与70万公里的车程消耗的能量相当。 

　　针对类似的问题，《原则》在“节约能源”的原则中特别强调：人工智能在发展和使用过程中应在满足特定需求的同时尽可能减少自身的能耗。高能耗的人工智能应用应本着必要的原则，并积极探索相对低能耗的方案，如采取在损失可接受的范围内对模型进行精简，对模型训练方法进行优化，通过软硬件协同设计实现高智能，低能耗。综合考虑电能类型及应用特点，规划合理使用，在适用的情况下，鼓励采用绿色电能，促进降低电能存储代价，鼓励在电能相对低价的地区进行人工智能模型算法训练和系统应用，尽可能采用服务器冷却耗费能源较少的方案。 

　　行动中确保尊重隐私权和知情同意 

　　在推进气候行动的过程中不免涉及到与人相关的数据，但是数据的获取、处理与发布需要合法合规。 

　　针对此，《原则》中专门提出：在推进人工智能服务于气候行动的应用与活动中，应确保尊重人的隐私权和知情同意，不能以控制气候的名义非法获取个人隐私数据。 

　　AI促进能源节约和能源体系的完善 

　　人工智能促进能源节约和能源体系的完善是《原则》中提出的重要倡议。人工智能可助力节约能源。例如用于优化工业过程以提高物料和能源利用率，优化物流以减少车辆的空载率，优化城市照明与交通，根据人的作息时间优化建筑物空调与灯光的使用，智能远程工作平台可助力减少不必要的能源投入。 

　　人工智能可贡献于能源体系的完善与发展，可以用于优化能源系统，提高能源效率，助力风电、光电、核聚变、地热能、沼气、电燃料等绿色能源技术的研发与使用，并通过智能电网控制等技术的发展，提高电能体系的稳定性和可靠性。 

　　据了解，该原则发布后相关相关伙伴机构将依托面向可持续发展的人工智能合作网络(AI for SDGs Cooperation Network)成立“面向气候行动的人工智能工作组”，并将邀请相关产业加入，由来自人工智能、气候变化、科技政策、数据与人工智能伦理等交叉学科的专家和产业共同推进原则的落地实践。