生成式AI与环境可持续性：探索其益处与挑战

人工智能（AI）正在全球范围内彻底改变各个行业，革命性地改变了我们的工作、创造和创新方式。其中，生成式AI作为一个令人兴奋的分支，能够生成从图像、文本到视频和音频等各种内容。对于品牌、营销人员以及消费品包装行业来说，其潜力巨大。然而，尽管AI的前景令人振奋，我们对其全面影响的理解仍处于初步阶段，特别是在环境方面。

在关于AI如何重塑社会的讨论中——无论是通过简化工作流程，还是引发对就业安全的担忧——有一个关键领域仍未得到足够关注，那就是AI的环境足迹。AI的环境成本是否会超过其推动可持续发展的潜力，还是我们能够找到平衡点？在SGK，我们深度关注这两方面的问题，致力于确保AI成为解决方案的一部分，而非问题的根源。

AI 对环境可持续性的积极影响

在追求环境可持续性的过程中，各个行业面临着独特的挑战。例如，对于包装行业来说，重点是减少油墨使用、采用可回收材料以及转向可持续的基材。而在受到高温影响的地区，优先考虑的则是如何在极端天气事件中高效管理能源需求。AI有能力加速这些领域向更好解决方案的过渡。

AI处理海量数据的能力，使其成为识别模式、预测结果以及提出创新解决方案的重要工具，这些往往是传统方法难以发现的。在那些为应对新法规、不断变化的消费者需求和雄心勃勃的企业可持续发展目标而不断演变的行业中，AI无疑提供了竞争优势。它可以帮助企业优化供应链、减少浪费、降低排放并提高能源效率。面对如此多样的议题，AI甚至可以帮助经验丰富的可持续发展专家加速研究，精准聚焦于合适的创新方案。

试想一下，在产品尚未生产之前，就能够预测其对环境的影响，或是利用AI优化生产流程，前所未有地减少资源消耗。正是AI在这方面的优势，使得组织能够快速行动，做出更智能、更具数据驱动的决策，既有利于企业，也有利于地球。

AI 的环境成本

然而，必须权衡 AI 的环境效益与其巨大的成本。AI 系统，尤其是生成模型，需要巨大的计算能力才能运行。训练这些模型会消耗大量能源，从而产生大量的碳足迹。此外，用于运行这些模型的硬件（例如 GPU）从资源提取到在其生命周期结束时产生的电子垃圾，都有其自身的环境负担。

构建（训练）和使用（部署）AI 模型之间的区别是明显的，但这两个过程都需要大量的能源资源。我们敏锐地意识到这些挑战，并正在积极努力减少我们的能源消耗和碳排放。

减轻 AI 对环境的影响

减轻 AI 对环境的影响，首先要更智能、更高效地使用该技术。一种有效的策略是利用共享平台进行 AI 计算，从而消除了对耗能、始终在线的专用服务器的需求。例如，我们依赖于 AWS Bedrock 平台，这是一个共享服务器环境，使我们能够安全地执行 AI 查询，同时显著减少我们的能源足迹。

在需要专用服务器的情况下，我们会采取节能措施，例如在需求低谷期间降低计算能力。这种敏捷的方法有助于减少能源需求并降低运营成本。此外，SGK 正在探索使用更小的、特定于任务的 AI 模型，这些模型的计算密集度较低，但仍能提供满足业务需求的结果。通过将合适的AI模型应用于合适的任务，我们追求真正的三重底线表现，同时满足企业和客户的需求。

推动对话发展

作为AI和生成式AI技术应用的领导者，SGK致力于推动关于AI环境可持续性的对话。我们相信，AI有潜力为全球可持续发展做出重要贡献，但我们也清楚地认识到其环境成本。通过采用最佳实践——例如使用共享平台、优化能源消耗和采用更智能的AI模型——我们可以在享受AI带来好处的同时，履行其环境责任。

AI是一个强大的工具，经过深思熟虑的使用，它可以成为推动可持续发展的积极力量。SGK致力于j加入这一旅程，帮助我们的客户和整个行业在这一平衡中前行，最大化AI在绿色转型中的潜力。