人工智能可以助力应对气候变化。
人工智能应用有助于设计能耗更低的建筑、改进电力存储，并通过根据需要将太阳能和风能输入电网，优化可再生能源的部署。
据会计师事务所普华永道为微软所做的一项最新研究显示，到2030年，该技术有望帮助全球温室气体排放量减少4%。
但人工智能、算法和海量数据处理所带来的能源消耗问题令人担忧。
随着气候变化加剧风暴、野火和干旱造成的破坏，人工智能（AI）和数字工具正日益被视为预测和减缓其影响的一种途径。
政府、科技企业和投资者对机器学习系统的兴趣日益浓厚。这类系统利用算法识别数据集中的规律，并在现实或虚拟环境中做出预测、推荐或决策。
今年6月，私募股权公司TPG旗下的影响力投资部门Rise Fund投资了1亿美元，用于支持总部位于美国肯塔基州的初创公司Climavision开发的一套由数据和人工智能驱动的“临近预报”系统，以精细准确地预测天气模式。
此外，一份关于人工智能在应对全球变暖中作用的政府间路线图，计划在11月于苏格兰举办的COP26气候峰会上发布。
但批评者表示，人工智能也可能耗能巨大、对环境造成破坏，并警告称，该技术可能是一项代价高昂的干扰，分散了人们对应对气候变化更有效方法的注意力。
人工智能如何助力应对气候变化？
该技术已经被用于在日本发布自然灾害预警、监测亚马逊地区的森林砍伐，并在中国设计更环保的智慧城市。
人工智能应用还有助于设计能耗更低的建筑、改进电力存储，并通过根据需要将太阳能和风能输入电网，优化可再生能源的部署。
从较小的范围来看，它可以帮助家庭减少能源使用，例如自动关闭无人使用的灯具，或将电动汽车中的电力输送回电网，以满足预期需求。
据会计师事务所普华永道为微软所做的一项最新研究显示，到2030年，该技术有望帮助全球温室气体排放量减少4%。该公司正在为气候变化市场开发机器学习产品。
英国智库“人工智能与气候中心”（CAIC）联合创始人彼得·克卢顿-布罗克（Peter Clutton-Brock）表示，该技术正在为气候建模“突破边界”。
他对汤森路透基金会表示，人工智能可以处理图片、图表和地图等海量非结构化数据，为“理解海平面上升和冰盖动态带来了巨大可能性”。
谁能够使用它？
人工智能计算资源成本高昂，这使得相关研究在很大程度上转向了私营部门。据Climavision首席执行官克里斯·古德（Chris Goode）称，该领域的市场“极其活跃”。
Climavision的系统利用高分辨率雷达网络，并结合卫星和高空气象气球的数据，以填补该公司所称现有天气预报网络中的“数百个空白”。
能源和运输企业、农民，甚至美国军方都将能够获取“大气的实时要素，即此时此刻正在发生的情况，因为其数据是按秒更新的”，古德表示。
TPG外部事务总监阿里·科恩（Ari Cohen）表示，该公司上周宣布了一项新的54亿美元Rise Climate基金，将投资于“全球各地的气候解决方案”。他表示，随着各国和企业向低碳能源转型，人工智能市场可能会增长。
从电网到智能家电，“由数据和人工智能驱动的软件将在预测市场走势、实时平衡运营以及最大化能源产出方面发挥不可或缺的作用”，他在发给记者的电子邮件评论中表示。
其弊端是什么？
要完全训练一个大型算法，所需的数据存储和处理可能消耗大量能源，据麻省理工学院的一项研究显示，其排放的二氧化碳可高达62.6万磅（28.4万公斤）。
研究人员表示，这相当于一辆美国汽车全生命周期排放量的近五倍。
国际能源署的数据显示，数据中心用于处理和存储电子邮件发送、视频流媒体等在线活动数据的能耗，目前已约占全球电力使用量的1%。
一些估计认为，到2030年，计算将占全球总电力需求的高达8%，这引发了担忧，即可能导致更多化石燃料的燃烧。
“人工智能既是气候斗争的推动者，也可能是其破坏者，”瑞典于默奥大学社会与伦理人工智能教授维吉尼亚·迪格纳姆（Virginia Dignum）表示。
她表示，制造硬件所需的稀土金属会造成破坏性影响，并补充说，人工智能本身“并非万能灵药，也并非毫无差错”。
对人们能源使用情况的潜在记录引发了隐私方面的担忧，正如CAIC的克卢顿-布罗克所称，这种能力可能使人们能够“将数据追溯到个人”。
根据数据输入所采用的假设不同，预测结果也可能存在偏差。
气候变化“主要应关注那些对大部分排放负有责任的人，让他们对生活方式做出重大改变”，英国、瑞典和挪威多所大学的能源与气候变化教授凯文·安德森（Kevin Anderson）表示。
“将解决问题的希望寄托于未来的技术，并以此在中短期内安抚我们的良心，是远远不够的，”安德森补充道。他还与由五所大学组成的伙伴机构滕德尔气候变化研究中心（Tyndall Centre for Climate Change Research）有合作。
那么，有哪些解决方案？
归根结底，人工智能在应对气候变化方面的应用，可能取决于其在跨境层面受到何种监管。
迪格纳姆表示，隐私问题“与我们目前所使用的技术类型密切相关”。她去年曾任欧盟委员会人工智能高级专家组成员。
“如果我们采用其他对个人数据依赖程度较低的算法类型，那么能耗与隐私之间的平衡就不再是那么大的两难问题，”她表示。
她补充说，此类算法很快就会“与目前使用的类型一样高效”。
纽约大学的研究中心AI Now研究所提出了绿色人工智能原则，要求科技公司完全透明地公开其碳排放、能源消耗和环境影响，并将科技监管与气候监管相融合。
欧盟也表示，它同样正在考虑这些问题。
不过就目前而言，克卢顿-布罗克表示，气候变化带来的威胁决定了借助人工智能寻找解决方案的努力将持续下去。
“机遇大于风险，”他表示。
