IBM致力於AI技術的可持續性和道德實踐
IBM正致力於解決AI技術進步與確保其發展和部署的可持續性及道德實踐雙重挑戰。作為IBM全球可持續性軟體負責人及AI倫理委員會成員的Christina Shim強調了利用AI巨大潛力對抗全球挑戰與減少其環境足跡之間至關重要的平衡。這包括在AI模型從設計到部署的整個生命周期中做出可持續的決策，注重能源效率的基礎建設和協作創新。
AI的環境影響，尤其是大型語言模型(LLMs)，是顯著的，研究表明LLM查詢可能會消耗比傳統搜索引擎多達五倍的能源。這凸顯了設計和管理優先考慮可持續性的AI系統的重要性，鑑於全球排放量增加與數據使用和處理活動相關。
減少AI的環境影響
IBM通過各種措施展示了其減少AI環境影響的承諾。例如，IBM的2023影響報告揭示了IBM總電力消耗的相當部分來自可再生能源，包括為IBM數據中心供電的電力。具體來說，在2023年，全球28個數據中心實現了100%的電力來自可再生資源。
為進一步降低AI的環境成本，IBM開發了訓練、調試和運行AI模型的能源效率方法，如Granite基礎模型。這些模型因其更小、更有效率而減少了環境影響。此外，IBM推出了Vela，一款專為高效部署和管理設計的AI優化的雲原生超級電腦，有助於全球資源保護。
超越技術發展
IBM的努力不僅止於技術開發，還包括客戶參與和人力資源發展。公司旨在協助客戶將可持續性考量納入他們的企業AI治理框架。此外，IBM致力於為下一代裝備與AI和可持續性相關的技能，通過IBM SkillsBuild®引入了新的可持續性課程和生成性AI課程。
IBM可持續性加速器凸顯了IBM利用其技術和專業知識放大非營利組織和政府對環境挑戰解決方案的影響的途徑。計劃增加對此項目的投資，IBM繼續專注於提升城市韌性和支援面臨環境威脅的脆弱社區。
在AI生態系統內的道德實踐是IBM全面策略的另一個維度。在2022年，IBM超過了訓練1000名生態系統合作夥伴進行技術倫理的目標，展現了其在推廣整個網路內倫理標準的領導地位。這一承諾還擴展到對技術供應商的培訓中，目標是到2025年再訓練1000名供應商。
IBM的整體方法—平衡技術進步與道德、環境和社會責任—突顯了實施以人為本的AI方法的必要性。這種方法不僅旨在推進AI的能力，也確保其可持續和道德的應用，反映了IBM長期致力於使人類和地球受益的承諾。
IBM突出了在推動AI技術進步的同時，嚴格關注其發展和部署的可持續性及道德實踐，進一步強化了其作為科技和環境責任領導者的地位。