来稿作者：何子煜

在行政长官《2025年施政报告》中，AI（人工智能）成为重点热词之一，政府亦反复宣讲“AI产业化、产业AI化”的政策路向。与此同时，国家早前发表《新时代的中国绿色发展》白皮书提出：“绿色发展是顺应自然、促进人与自然和谐共生的发展，是用最少资源环境代价取得最大经济社会效益的发展，是高品质、可持续的发展，已经成为各国共识。”科技迅速发展有机会为可持续发展带来隐忧，如何推动人工智能减少耗能，并善用以支持社会迈向可持续发展？这将是接下来社会要面对的重大课题。

其中最明显的是，现今时代人工智能大行其道，民众的习惯亦逐步产生改变。我们未必再广泛使用线上搜寻引擎，反而习惯向人工智能求助获取某些问题的答案。值得我们警惕的是，这些人工智能聊天机器人的电力耗量非常大，例如每次ChatGPT查询都会排放超过4克二氧化碳，大约是谷歌搜寻产生的10到20倍。根据国际能源总署的数据，到2030年，人工智能数据中心的电力消耗将增加一倍以上，从数字来说甚至略高于日本总电力消耗。

人工智能衍生环境危机

人工智能数据中心，对先进的冷却系统有着极大的需求。这系统对于用水量的要求极高，包括直接用于现场伺服器冷却，以及间接用于场外发电，这均容易导致过度的用水量。比如说，美国的亚利桑那州，以及智利等较为干旱的地区，有机会因此面对缺水问题。

另一方面，人工智能使用的图形处理器（GPU）和其他高效能运算 (HPC) 组件的寿命较短，平均使用年期最高只有3年，最低甚至是1年，远低于一般电子组件的寿命。一年前，一篇由中国科学家联合国际同行完成题为“生成式人工智能的电子废弃物挑战”的研究论文指出，如果不采取循环经济的策略，生成式人工智能带来的电子废弃物将可能增加近1000倍，累积达120万至500万吨，成为主要电子垃圾来源之一。

更值得我们关注的是，人工智能的运作需要庞大的能源作为支撑，这随着不同地域会造成不同等量的能源消耗，也就是说，国际社会有机会低估了人工智能带来的能源问题。比如说，从2022年的数据来看，谷歌芬兰数据中心有97%使用较洁净能源运作，而其在亚洲的数据中心，这一数字就急剧下降到4%至18%，这将会造成不同地域化石燃料消耗和空气污染产生的巨大差异。

两大方向有助减少耗能

要有效减少人工智能耗能，必须先从人工智能的运作模式出发，从中检视出更符合成本效益的做法。现时来说，用户倾向依赖一个大型的通用模型，来满足所有工作需求。换言之，同一个通用模型可能会用于处理内容生成、摘要归纳、文字翻译、资料搜集等不同工种，当中工作难度有高有低，但每次使用通用模型的耗能都是一致的。

联合国教科文组织曾进行相关研究，一些学者提出，使用针对特定任务的定制化小型模型，例如专门用于文字翻译的模型，能够显著降低能源消耗，并确保性能维持相同水平。他们估计可以降低大约九成的耗能。此外，要求人工智能提供更短、更简洁的回应，比如说免却他们主动说明其思路和创作逻辑的话，也能够减少四成以上的耗能。

另一个减少耗能的方向，是优化人工智能数据中心的能源管理方式。美国麻州理工学院林肯实验室高级科学家兼首席研究员、超级计算中心研究项目负责人加德帕利（Gadepally）提出了“功率封顶”（power capping）的概念。具体来说，这项策略是降低超级电脑所使用的处理器和图形处理单元的供电量，令他们维持在大约六成至八成的功率，而不是往往以百分之一百的功率运作。他形容，这就像使用LED灯泡替代传统灯泡一样，为数据中心选用更加节能的设备。同时，数据中心的营运商亦有责任采用“净零”排放的管理策略，透过在数据中心邻近社区建设大型的太阳能或其他可再生能源的发电场，以及向社区内其他企业或民众采购再生能源信用额度等等。

医管局引入AI调控冷气

按国际能源总署发布特别报告《能源与人工智慧》意见，尽管数据中心必然造成更高的排放，但若然社会能广泛应用人工智能技术在减排工作上，人工智能仍是利大于弊。世界经济论坛预计，企业能够善用人工智能来节省超过2兆美元的开支。

其中一个例子，是香港医管局近年引入人工智能调控中央冷气系统，利用大数据及机器学习，预测不同时段内医院对制冷量的需求，并按实际环境自动调节中央空调机组的运作参数，以最节能的方式满足医院的冷气需求，预计每年可以节省近75万度电。这些例子令我们相信，人工智能为可持续发展贡献力量的日子，已近在咫尺。

作者何子煜是绿色物流企业的公共事务顾问。

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