“推動數字經濟和綠色發展深度融合、聯動增效，數字化和綠色化協同發展正成為經濟社會轉型發展新趨勢。”2月25日，在成都舉行的第二屆中國數字碳中和高峰論壇開幕式暨主論壇上，歐盟科學院院士、中國人工智能學會名譽副理事長、電子科技大學講席教授任福繼表示，推動互聯網、大數據、人工智能、第五代移動通信（5G）等新興技術與綠色低碳產業深度融合，促進數字化與綠色化協同發展，將是“十四五”乃至更長時期我國經濟社會發展的必由之路。

　　任福繼表示，“雙碳”作為我國“十四五”期間乃至未來較長一段時間的戰略方向，數字化、綠色化的協同轉型發展是實施“雙碳”這一戰略目標的關鍵抓手。

　　如何協同轉型？他用一句話概括：在數字化轉型中同步實現綠色化，在綠色化轉型中發揮數字化賦能作用。

　　這個觀點，落腳在具體而現實的生產生活日常中：一方面，數字化作為推進數字技術與經濟社會深度融合的過程，為能源、建筑、交通、工業等各領域提供節能降碳應用場景，需要全面提升各領域資料利用效率、生產運營效率、綠色管理效率的綠色化。另一方面，數字化在賦能生產、生活、社會治理各領域綠色化發展的作用日漸凸顯，以數據價值挖掘賦能綠色化，應當使其成為支撐經濟社會發展全面綠色轉型的重要基礎底座。

　　不過，在推動數字化和綠色化協同發展的當下，也出現了一個必須引起高度關注的“痛點”：以機器學習、深度學習、大數據等為核心內容的人工智能，其數據、算法、算力等關鍵要素，特別是算力正持續造成巨大的能耗。

　　任福繼表示，當前算力所造成的能源消耗正呈爆發式增長：2010年以前出現的機器學習，由於需要大量數據來訓練模型，因此每18個月訓練數據需要的算力就會翻一倍。2010年初，訓練模型所消耗的能源縮短到每6個月就翻了1倍。2015年，相關能耗需求則猛漲了10—100倍。同時，他還給出了另一組數據，從2010年到2022年的12年之間，用於機器學習訓練的算力能耗增加了100倍。

　　“可以想象，如果再這樣增長，全世界的能源根本不夠支撐機器學習訓練。”他認為，當前基於大數據的深度學習框架不是綠色AI，大數據小規律、大功耗小收益，其大規模計算所依賴的能源消耗，不僅產生了規模驚人的碳足跡，其有智能沒智慧、有智商沒情商等問題也亟待解決。

　　在任福繼看來，要從根本上改變人工智能研究的范式，未來將進入先進智能的新發展階段。“前30年的人工智能主要是基於邏輯、推理和規則，近30年的人工智能主要是基於數據、概率，后30年甚至60年的人工智能，則將是基於腦智、意識等，更多體現在對語言的理解、分析和推理，以及人格和情感認知等，即先進智能。”他表示，以先進智能推動綠色化發展，效率將極大提高。

　　川觀新聞記者 陳碧紅

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