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如何创造可持续的人工智能技术，推动未来发展?
发布时间：2024-01-26 16:39:54 浏览量：158次
越来越多的企业开始考虑如何构建可持续性。毫无疑问，可持续性已经融入到新兴技术不断发展的历程当中。与此同时，AI技术的不断发展也在加速企业的创新。那么，当可持续性与AI项目相结合，我们又会迎来怎样的无限可能？想要真正理解可持续AI项目的实用性和重要性，首先必须剖析其背后的复杂性。下面，本文将为您展开解读。
洞悉AI背后的复杂性
AI领域的挑战主要源于其背后的复杂性，您需要深入探究细节。这意味着，为了充分理解可持续性带来的影响，您首先要掌握一些复杂的AI领域相关知识，比如：人工智能系统的构建、调优和集成。简而言之，它们主要涵盖了以下内容：
- 构建系统时注重环境友好——企业亟需意识到数据的宝贵性，有效地利用数据来支持业务决策至关重要。然而，要找到最合适的工具来实现这一目标却十分困难。有时企业为了得到一个所需的结果，不仅可能面临数据激增的困境，还可能造成严重的环境影响。
- 调优模型过程中兼顾环保——数据科学的生命周期是一个复杂的领域，企业往往在其终末期才意识到这一问题，这意味着许多企业领导者在尚未充分了解自身碳足迹的情况下匆匆选择了评估工具。请注意，一个完善的“AI团队”，在构建初期就应该吸纳注重环保问题的人才。
- 开发集成，明晰战略——如果企业一开始没有找到合适的开发方式，甚至存在技术债务问题，就可能因二次开发而产生更高昂的成本。为了避免这种情况，企业需要规划明晰的AI战略，并构建目标明确的AI系统，从而获得最大收益。
《可持续的AI之旅》系列文章 为您全面解惑
接下来，我们将开启一系列的文章连载，为您解读如何构建可持续的AI系统，并确保它们稳定、长效。在七篇文章中，我们将陆续探讨以下相关话题：
01、理解什么是可持续的AI
首先我们需要树立一致的观点，也就是明确到底什么是可持续的AI，并分析它所涉及的各种因素和指标。要知道，我们并不是在研究AI本身的可持续性，而是去寻找如何构建可持续AI项目的方法。
02、分清软件工程与数据科学
两者不可混为一谈。数十年来，软件工程的主要工作就是搭建可持续、可管理、可维护，并可长期使用的系统。经过反复的实践和测试，现在这些技术已经嵌入了开发流程，并被更广泛地应用到了其他领域，比如AI开发，这意味着AI不仅可以构建更高效的系统，还将带来更多的收益。
03、通过反复实验提高效率
数据科学是一门实验性的学科，要经历大量的尝试才能找到最佳解决方案。然而，要在降低风险的同时提高操作的可复制性，就需要自动化的加持。在这一流程中，手动操作伴随着延迟性提升、复杂度增加以及出错率提高等风险，同时也会影响到系统的可持续性。
04、解决数据重复问题
在数据到您手上之前，它们都经历过什么？谁浏览过它们？它们是如何被转化的？又是如何被安全处理的？想要了解这些问题，您需要全面掌握AI项目所涉及的数据。然而，您很有可能深陷数据重复的汪洋之中，束手无策。
05、通过模型优化提升效率
在模型开发的过程中，模型调优是产生碳排放最多的一个环节。使用正确的工具和方式将一定程度上减少调优工作的循环次数，这不仅会提高运行效率，还能实现模型优化。
06、避免堆积技术和数据债务
如果缺乏合理规划，就很可能面临严峻的技术和数据债务困境。任何一款软件都可能出现这样的问题。因此，您要确保一切皆在掌控之中，不要因为一时失控而付出更多的挽回成本。
07、模型的重复利用
模型复用和预训练模型能够有效应对复杂的挑战，同时还能规避一些可持续性的相关问题。因此，制定详细的规划以最大程度提升模型的重复利用率，这一点至关重要。
在我们构建AI系统时，也要考虑其是否符合未来发展的需求，否则这些系统不仅效率低下、缺乏稳定性、无法长期使用，还有可能给地球带来沉重的环境负担。接下来，我们将通过一系列文章与您共同探讨：我们到底需要哪些技术来建立一个合理的体系、构建高效的模型，并保证它们长期可用，从而抵御未来可能出现的各种挑战。对于企业而言，这是对其商业价值的最佳肯定，也是其业务和服务连续性的最佳保证，还能为企业创造行业领先的竞争优势。欲知详情，敬请期待下篇文章！
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