來稿作者：何子煜

在行政長官《2025年施政報告》中，AI（人工智能）成為重點熱詞之一，政府亦反覆宣講「AI產業化、產業AI化」的政策路向。與此同時，國家早前發表《新時代的中國綠色發展》白皮書提出：「綠色發展是順應自然、促進人與自然和諧共生的發展，是用最少資源環境代價取得最大經濟社會效益的發展，是高品質、可持續的發展，已經成為各國共識。」科技迅速發展有機會為可持續發展帶來隱憂，如何推動人工智能減少耗能，並善用以支持社會邁向可持續發展？這將是接下來社會要面對的重大課題。

其中最明顯的是，現今時代人工智能大行其道，民眾的習慣亦逐步產生改變。我們未必再廣泛使用線上搜尋引擎，反而習慣向人工智能求助獲取某些問題的答案。值得我們警惕的是，這些人工智能聊天機器人的電力耗量非常大，例如每次ChatGPT查詢都會排放超過4克二氧化碳，大約是谷歌搜尋產生的10到20倍。根據國際能源總署的數據，到2030年，人工智能數據中心的電力消耗將增加一倍以上，從數字來說甚至略高於日本總電力消耗。

人工智能衍生環境危機

人工智能數據中心，對先進的冷卻系統有着極大的需求。這系統對於用水量的要求極高，包括直接用於現場伺服器冷卻，以及間接用於場外發電，這均容易導致過度的用水量。比如說，美國的亞利桑那州，以及智利等較為乾旱的地區，有機會因此面對缺水問題。

另一方面，人工智能使用的圖形處理器（GPU）和其他高效能運算 (HPC) 組件的壽命較短，平均使用年期最高只有3年，最低甚至是1年，遠低於一般電子組件的壽命。一年前，一篇由中國科學家聯合國際同行完成題為「生成式人工智能的電子廢棄物挑戰」的研究論文指出，如果不採取循環經濟的策略，生成式人工智能帶來的電子廢棄物將可能增加近1000倍，累積達120萬至500萬噸，成為主要電子垃圾來源之一。

更值得我們關注的是，人工智能的運作需要龐大的能源作為支撐，這隨着不同地域會造成不同等量的能源消耗，也就是說，國際社會有機會低估了人工智能帶來的能源問題。比如說，從2022年的數據來看，谷歌芬蘭數據中心有97%使用較潔淨能源運作，而其在亞洲的數據中心，這一數字就急劇下降到4%至18%，這將會造成不同地域化石燃料消耗和空氣污染產生的巨大差異。

兩大方向有助減少耗能

要有效減少人工智能耗能，必須先從人工智能的運作模式出發，從中檢視出更符合成本效益的做法。現時來說，用戶傾向依賴一個大型的通用模型，來滿足所有工作需求。換言之，同一個通用模型可能會用於處理內容生成、摘要歸納、文字翻譯、資料搜集等不同工種，當中工作難度有高有低，但每次使用通用模型的耗能都是一致的。

聯合國教科文組織曾進行相關研究，一些學者提出，使用針對特定任務的定製化小型模型，例如專門用於文字翻譯的模型，能夠顯著降低能源消耗，並確保性能維持相同水平。他們估計可以降低大約九成的耗能。此外，要求人工智能提供更短、更簡潔的回應，比如說免卻他們主動說明其思路和創作邏輯的話，也能夠減少四成以上的耗能。

另一個減少耗能的方向，是優化人工智能數據中心的能源管理方式。美國麻省理工學院林肯實驗室高級科學家兼首席研究員、超級計算中心研究項目負責人加德帕利（Gadepally）提出了「功率封頂」（power capping）的概念。具體來說，這項策略是降低超級電腦所使用的處理器和圖形處理單元的供電量，令他們維持在大約六成至八成的功率，而不是往往以百分之一百的功率運作。他形容，這就像使用LED燈泡替代傳統燈泡一樣，為數據中心選用更加節能的設備。同時，數據中心的營運商亦有責任採用「淨零」排放的管理策略，透過在數據中心鄰近社區建設大型的太陽能或其他可再生能源的發電場，以及向社區內其他企業或民眾採購再生能源信用額度等等。

醫管局引入AI調控冷氣

按國際能源總署發布特別報告《能源與人工智慧》意見，儘管數據中心必然造成更高的排放，但若然社會能廣泛應用人工智能技術在減排工作上，人工智能仍是利大於弊。世界經濟論壇預計，企業能夠善用人工智能來節省超過2兆美元的開支。

其中一個例子，是香港醫管局近年引入人工智能調控中央冷氣系統，利用大數據及機器學習，預測不同時段內醫院對製冷量的需求，並按實際環境自動調節中央空調機組的運作參數，以最節能的方式滿足醫院的冷氣需求，預計每年可以節省近75萬度電。這些例子令我們相信，人工智能為可持續發展貢獻力量的日子，已近在咫尺。

作者何子煜是綠色物流企業的公共事務顧問。

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