Oct, 2022

艺术实践中人工智能可持续性评估

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TL;DR艺术家们越来越多地使用人工智能技术（创意 Ai），并将他们的作品展出于知名艺术场馆。然而，研究社区也认识到使用 Ai 技术涉及可持续性问题，如能源消耗和模型的增大和复杂化等。本研究通过目前正在进行的实地研究提供对可持续性评估的各种限制的见解，并为该领域进一步的、更具体的可持续性评估提供基础，同时也提供该领域可持续性评估的现状知识。
发现论文，激发创造
  • 创意人工智能的环境和社会可持续性

    本文从可持续性和伦理两个方面研究了创意人工智能在艺术创作中的应用，包括创作过程和知识产权等问题。通过访谈、调查、能源测量等方法，探讨了艺术家应用创意人工智能的情况和未来发展，以及这种应用对经济和环境的影响，为制定知识产权制度提供了参考。

    Sep, 2022

  • 艺术中可解释的人工智能的可持续性

    对于艺术家和创意工作者来说，现有的 AI 工具和可持续性工具并不适用于艺术实践，因此本文介绍了两项经验研究，旨在为 AI 艺术开发环境可持续性反思系统，并讨论和引入可解释的可持续性。

    Sep, 2023

  • 人工智能可持续性研究综述：学习算法的新兴趋势和研究挑战

    本文着眼于 AI 的可持续性发展问题，分析了解决该问题的机器学习方法和算法，并提出对可持续 AI 技术研究的挑战和发展方向的建议。

    May, 2022

  • 平衡进展与责任：基于人工智能系统的可持续发展权衡综合

    综合分析了人工智能与软件系统集成的潜在可持续性利益和成本，结果显示能源管理、员工福利、部署问题、伦理与社会、环境问题是人工智能集成可能带来的关键主题。

    Apr, 2024

  • 拓展可持续人工智能视角：人工智能系统综合可持续性标准和指标

    本文提出基于 19 项可持续性标准和 67 个指标的 “可持续人工智能 (SCAIS)” 框架，为意识到 AI 系统的开发和应用提供了实用的标准和工具。

    Jun, 2023

  • AI 可持续性实践第一部分：可持续 AI 项目的基础

    该研究论文介绍了可持续 AI 项目的关键概念和工具，重点是评估其潜在社会影响和道德可允许性，以及促进利益相关者的公平和有意义的参与和位置感知。

    Feb, 2024

  • AI 实践中的可持续发展第二部分：AI 工作流中的可持续发展

    人工智能系统的可持续性取决于项目团队对其潜在现实影响和转变效应持续敏感的能力。持利益相关方影响评估（SIAs）是一种可以实现这种响应能力的治理机制。它们是创建过程的工具，用于记录 AI 创新项目可能造成的伤害和益处的协作评估和反思预期。

    Feb, 2024

  • 人工智能与创意领域：当前与未来应用的简要回顾

    本研究探讨了创意和人工智能之间的关系，研究了人工智能在艺术创作中的应用，并考虑了人工智能对意识研究、兴趣和决策能力的潜在影响和伦理问题，以刺激人们对人工智能在创意领域中使用和伦理问题的思考。

    Jun, 2023

  • 人工智能的 (更) 绿色世界

    本文探讨了绿色人工智能的前景，以实现更可持续、能效更高和更能意识到能源生态系统，在人工智能研究、计算和从业者社区中进行开发。包括对操作和硬件优化、数据中心 / 高性能集群的潜在变化和改进的鸟瞰，以及人工智能研究和实践世界中现有的激励结构。

    Jan, 2023

  • 绿色人工智能的系统性评估

    通过对 98 个文献的分析，系统地回顾了绿色人工智能研究领域。大多数研究关注于 AI 模型的环境可持续性，包括监控 AI 模型的排放量、调整超参数以提高模型的可持续性，或者对模型进行基准测试。实验室实验是最常见的研究策略。报告的节能率高达 115％，其中节能 50％以上相当普遍。

    Jan, 2023