GOLESTAN (Sally) Radwan
联合国环境规划署首席数字官
可持续人工智能可以被理解为一道投入与产出的平衡等式。等式的一端是模型开发和运行所消耗的电力、水资源、关键矿产，以及产生的电子废弃物；另一端则是人工智能创造的经济、社会和环境效益。只有对两端进行系统量化，并确保效益超过资源和环境成本，人工智能才能真正具有可持续性。当前投入端缺乏统一的全球标准、方法和可比数据，效益端则存在严重的规模化困境。大量项目停留在短期、亮眼的原型和试点阶段，一旦扩大应用，便面临资金、数据和人才不足，这种现象可以称为“人工智能试点病”。可持续人工智能也不能脱离具体场景进行判断。利用人工智能寻找化石燃料和发展可再生能源，其投入产出结构完全不同。因此，治理应从能够量化和控制的具体问题入手，通过解决大量小问题逐步形成整体方案。
