Jun, 2023

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 艺术实践中人工智能可持续性评估

    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。

    Oct, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 效率不足够：环境可持续人工智能的关键观点

    人工智能 AI 目前以深度学习等机器学习方法为核心，然而这些方法在计算、能源消耗和碳排放等方面存在环境问题。提高机器学习系统的效率仅仅是解决环境影响的一方面，系统思维则被认为是改善机器学习环境可持续性的可行途径。

    Sep, 2023

  • 可持续的人工智能：环境影响、挑战和机遇

    本篇研究从数据、算法和硬件系统综合视角探讨了 AI 的超线性增长趋势对环境的影响，着重分析了 AI 计算的碳足迹和硬件系统的全生命周期，并提出了硬件 - 软件设计和优化对减少 AI 总体碳足迹的重要性，讨论了 AI 领域的挑战和发展方向。

    Oct, 2021

  • 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

  • 基于人工智能的框架在孟加拉实现可持续发展目标

    本研究探讨了人工智能在可持续发展的三大支柱（社会、环境、经济）中的影响，以及在农业、废物分类、智慧水管理和暖通空调系统等多个领域中的应用案例，并提出了基于人工智能的可持续发展目标策略。该框架可以减少人工智能的负面影响并促进其长期积极作用，尤其对像孟加拉国这样的发展中国家具有实际意义。

    Apr, 2023

  • 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