生成式 AI 和环境可持续性：驾驭优势和挑战

人工智能 （AI） 正在改变全球各行各业，彻底改变我们工作、创造和创新的方式。其最令人兴奋的分支之一是生成式 AI，它可以生成从图像和文本到视频和音频的所有内容。对于品牌、营销人员和 CPG 包装来说，潜力是巨大的。然而，尽管 AI 的前景令人着迷，但我们才刚刚开始了解它的全部影响，尤其是在环境方面。

在关于 AI 将如何重塑社会的讨论中——无论是通过简化工作负载还是提高对工作保障的担忧——一个关键领域仍未得到充分探索：AI 的环境足迹。AI 的环境成本会超过其推动可持续发展的潜力，还是我们可以取得平衡？在 SGK，我们对这个等式的两边都进行了深度投资，努力确保 AI 成为解决方案的一部分，而不是问题的一部分。

AI 对环境可持续性的积极影响

在寻求环境可持续性的过程中，不同的行业都面临着独特的挑战。例如，对于包装行业，重点是减少墨水使用、采用可回收材料以及过渡到可持续基材。在受气温飙升影响的地区，当务之急转移到在极端天气事件期间有效管理能源需求。AI 能够加速过渡到满足这些需求的更好解决方案。

AI 能够快速处理大量数据，这使其成为识别模式、预测结果和提出传统方法可能错过的创新解决方案的宝贵工具。在可持续发展实践不断发展以满足新法规、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的行业中，AI 提供了优势。它可以帮助公司优化供应链、减少浪费、减少排放并提高能源效率。由于需要解决的主题如此之多，AI 甚至可以帮助经验丰富的可持续发展专业人士加快研究速度并缩小适当的创新范围。

想象一下，能够在产品制造之前预测产品对环境的影响，或者使用 AI 来简化生产流程，以以前无法想象的方式减少资源使用。这就是 AI 的闪光点 – 使组织能够迅速采取行动并做出更明智的数据驱动型决策，从而使企业和地球受益。

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。通过将正确的 AI 模型与正确的工作相匹配，我们追求真正的三重底性能，同时满足业务和客户需求。

推动对话向前发展

作为使用 AI 和生成式 AI 技术的领导者，SGK 致力于推动有关 AI 环境可持续性的对话。我们相信人工智能有可能为全球可持续发展工作做出有意义的贡献，但我们也承认其环境成本。通过利用最佳实践（例如使用共享平台、优化能源消耗和采用更智能的 AI 模型），我们可以平衡 AI 的优势与其环境责任。

AI 是一种强大的工具，如果用得体，它可以成为推动可持续发展的一股向善力量。SGK 致力于成为这一旅程的一部分，帮助我们的客户和整个行业找到这种平衡，并最大限度地发挥 AI 在绿色转型中的潜力。