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“圍欄”時代 AI穿越治理與能源的“迷宮”

“圍欄”時代 AI穿越治理與能源的“迷宮”

可控核聚變或成優(yōu)質賽道

作者/ IT時報記者 沈毅斌 毛宇

編輯/ 潘少穎 孫妍

“圍欄”時代 AI穿越治理與能源的“迷宮”

AI的奧本海默時刻

馮·諾伊曼預言:“技術的不斷加速進步,,將會引發(fā)人類歷史上某個關鍵的奇點”。

ChatGPT的出現(xiàn),,讓奇點的到來似乎有了時間表,。樂觀者認為,,通用人工智能(AGI)或將在10年內到來。但人類真的能與AI共存嗎,?正如20世紀中葉,,核彈成為改變人類歷史的關鍵科技產(chǎn)品,如今,,AI同樣面臨“奧本海默時刻”,。

在一個可持續(xù)發(fā)展的未來,AI將有怎樣的正反面,?今年5·17世界電信和信息社會日期間,,《IT時報》從一個可持續(xù)發(fā)展未來所需的基礎,、動能、圍欄等多維度進行報道,,此篇為“圍欄篇”,。

79年前,一道刺眼的白光閃耀天際,,照亮整個阿拉莫戈多沙漠,;熾熱的火球迅速膨脹,瞬間吞噬掉周圍的一切,,一朵千米高的蘑菇云拔地而起,;數(shù)秒過后,巨大的沖擊伴隨震耳欲聾的聲音沖向兩百英里外的洛斯阿拉莫斯實驗室……這一刻人類掌握了“太陽”的力量,,奧本海默也成為真正的“死神”,。

79年后,人類再次走到“十字路口”,,名為“人工智能”的路牌分別指向“發(fā)展”與“毀滅”兩條道路,。

在AI技術的飛速發(fā)展中,我們仿佛身處一個充滿無限可能的“圍欄”之內,。然而,,這個“圍欄”并非界限的阻礙,而是對AI發(fā)展與應用進行規(guī)范與治理的框架,。

隨著AI在戰(zhàn)爭等領域的應用,,人類必須確保其健康發(fā)展并服務于人類的福祉。全球范圍內,,各國已經(jīng)開始形成共識,,共同制定AI治理的原則和宣言,。

同時,AI對算力中心能源消耗的挑戰(zhàn)也逐漸顯現(xiàn),。我們必須構建一個更加高效,、環(huán)保的算力中心“圍欄”,以實現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,。

“圍欄”時代 AI穿越治理與能源的“迷宮”

AI治理

發(fā)展面臨“奧本海默”時刻

隨著ChatGPT,、Sora等大模型走進大眾視野,在提高工作效率同時,,也讓人們感受到倫理問題,、版權歸屬、隱私泄露等前所未有的風險,;俄烏戰(zhàn)爭,、巴以沖突打開了AI的“潘多拉魔盒”,人類戰(zhàn)爭開始向數(shù)據(jù),、算力,、系統(tǒng)等技術方向轉變,變成智能化戰(zhàn)爭,,而用于戰(zhàn)爭的AI被稱為是自火藥,、核能之后的第三次軍事革命。當人工智能被用于戰(zhàn)爭的那一刻,,AI就成了一把“雙刃劍”,,“劍鞘”究竟要如何打造,是如今世界各國和全人類需要構建的可持續(xù)未來的“圍欄”,。

“圍欄”時代 AI穿越治理與能源的“迷宮”

AI“戰(zhàn)爭機器”被啟動

兩朵蘑菇云在廣島和長崎拔地而起之時,,“原子彈之父”奧本海默的內心無比煎熬,盡管是用于對侵略者的打擊,,但這足以毀滅世界的力量,,也讓他成為名副其實的“死神”?!白鳛榭茖W家,,我們不能逃避對這場‘重大危機’的責任。因為這種量級上的變化不僅改變了戰(zhàn)爭的性質,,國與國之間的關系也需要從精神,、法律、觀念和情感上‘徹底’改變,?!薄秺W本海默傳》一書記錄了奧本海默當時的觀點。

當科技發(fā)展,,尤其是在戰(zhàn)爭武器領域達到一個關鍵節(jié)點時,,人們會像奧本海默一樣意識到自己的行為將帶來不可預測的災難性后果,,便陷入道德倫理譴責的困境中,這就是“奧本海默時刻”,。

時至今日,,以人工智能為核心打造的自主武器系統(tǒng),讓人類社會發(fā)展再次迎來“奧本海默時刻”,。

據(jù)5月5日央視《世界周刊》報道,,曾在烏克蘭戰(zhàn)場專門負責AI作戰(zhàn)測試的美國第18空降軍中將多納休表示,烏克蘭戰(zhàn)場已成為美軍“AI武器實驗室”,;《紐約時報》披露,,由五角大樓主導的“梅文計劃”正在烏克蘭戰(zhàn)場得到快速訓練和完善。其中,,“梅文智能系統(tǒng)”能夠將衛(wèi)星,、雷達、紅外設備甚至社交媒體上的影像處理后匯總到一塊屏幕上,,幫助接入該系統(tǒng)的人員快速識別出打擊目標,。

對于人工智能武器化的風險,香港中文大學(深圳)前海國際事務研究院副研究員梅陽和香港中文大學(深圳)前海國際事務研究院戰(zhàn)略與安全研究團隊學生助理朋措文德聯(lián)合發(fā)布的《從巴以沖突平民死傷看AI的負責任軍事應用》認為,,人工智能在軍事上的用途應該遵循透明度,、人類控制、目標區(qū)則,、緊急剎車,、可控技術轉讓、國際軍控合作和定期評估七項原則,。

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圖源:unsplash

國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會主任,、清華大學蘇世民書院院長薛瀾在參加訪談節(jié)目時表示,,在人工智能軍事領域的應用,,中美作為人工智能第一梯隊的國家還存在差異。一方面需要運用聯(lián)合國機制,、雙邊機制等進行探討治理,,另一方面則利用各國的共同利益,如防范極端組織濫用AI等,,形成治理方式,。

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比“奧本海默時刻”更復雜

在人類發(fā)展歷史中,將先進技術用于戰(zhàn)爭并不是第一次,,就像恩格斯在《反杜林論》中說,,人類以什么樣的方式生產(chǎn),就會以什么樣的方式作戰(zhàn),。”清華大學戰(zhàn)略與安全研究中心副主任肖茜告訴《IT時報》記者,,當下AI的發(fā)展與治理,,和奧本海默當時面臨的情況不太一樣,AI會更加復雜,。核武器技術始終掌握在世界上少部分國家手中,,擁有較高的技術門檻。而AI是一項開源的技術,,上至國家,、企業(yè),下至用戶個人,,都能應用甚至開發(fā)AI技術,,門檻也相對較低。

也正是因為這種特性,,AI治理面臨諸多復雜難題,,最重要的便是平衡科技創(chuàng)新和風險管理之間的關系。肖茜表示,,規(guī)則,、宣言等出臺往往會稍落后于技術,因此在出臺政策前需要收集社會各界利益相關方的意見,,形成暫行辦法,,既能給人工智能留出充足的發(fā)展空間,也能形成一套大框架約束AI,。在肖茜看來,,這樣的靈活治理對中國而言有著體制優(yōu)勢,同時也是各國治理AI的有效方式之一,。

在近期中法兩國對人工智能方面達成的共識中也提到,,人工智能治理模式,既應顧及技術不斷快速發(fā)展所需的靈活性,,同時應對個人數(shù)據(jù),、人工智能用戶的權利以及作品被人工智能使用的用戶權利提供必要保護。

此外,,倫理,、社會、產(chǎn)業(yè)等人工智能滲透的各行各業(yè)同樣需要進行有效治理,?!皬拇蠓较蚩矗鲊鴮τ贏I治理的原則都是向著人類社會的一致性,,但一些詳細的規(guī)則,、操作模式等,由于各國差異難以統(tǒng)一?!毙ぼ绺嬖V《IT時報》記者,,單一層面在國際社會中達成共識是有可能的,但想要多層面都達成共識,,還需要加強各國之間的合作,。

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AI治理需要全球參與

5月5日至7日,在2023年《中法聯(lián)合聲明》達成共識的基礎上,,中法兩國尤其針對人工智能方面達成共識,,其中明確表示人工智能發(fā)展中遇到的機遇、風險和挑戰(zhàn)本質上是全球性的,,加強國際合作具有非常重要的意義,。同時,兩國主張人工智能必須為所有人提供包容性接入,,在線提供可訪問,、可視和可發(fā)現(xiàn)的內容,尊重多種語言和文化多樣性,,包括在多邊框架內,。

2023年,中國先后發(fā)布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》《全球人工智能治理倡議》,;美國發(fā)布首個生成式人工智能監(jiān)管規(guī)定,;首屆人工智能安全峰會上,中國,、美國,、英國等28個國家和歐盟共同簽署《布萊奇利宣言》;2024年3月13日,,歐盟批準的《人工智能法案》是世界上迄今為止最全面的人工智能立法,,為人工智能系統(tǒng)開發(fā)和技術應用確立了清晰的邊界。盡管有關人工智能治理的倡議,、宣言逐漸增多,,但對于人工智能治理的具體準則,國際社會仍然沒有達成一致共識,。

我們參與國際會議和論壇時,,有對是否成立一個類似國際原子能機構的組織來統(tǒng)一治理人工智能進行過討論,,但目前還處于初期,。”肖茜表示,大國引領將是人工智能形成統(tǒng)一治理的關鍵,,中美兩國作為人工智能第一梯隊國家尤為重要,。但由于意識形態(tài)不同,目前,人工智能達成共識的大多還是小團體,,如美國與G20集團,、歐盟等組織,中國呼吁的則是在聯(lián)合國機制下的全球性合作,。

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可控核聚變

掌握“太陽”的力量

到2027年,,全球人工智能行業(yè)年耗電量或達到85至134太瓦時,可比肩瑞典或荷蘭全國年用電量,,占全球用電量的約0.5%,。這是荷蘭科學家亞歷克斯·德弗里斯通過模型得出的預測,警醒世人關注AI繁榮背后的能源挑戰(zhàn),。人工智能領域對電力資源的需求日益顯著,,源于AI算力背后的高能耗特性,為了應對這一挑戰(zhàn),,科技界和能源界正探索新的解決方案,,可控核聚變技術因巨大的能源潛力和清潔性而備受矚目,有望為AI行業(yè)提供穩(wěn)定,、清潔,、高效的能源支持。

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可控核聚變或是優(yōu)質賽道

近日,,臉書CEO馬克·扎克伯格公開表示,,AI領域未來將面臨能源消耗危機。他透露,,當前數(shù)據(jù)中心能耗規(guī)模驚人,,普遍介于50兆瓦—150兆瓦之間,且需求持續(xù)飆升,,未來很可能觸及數(shù)百乃至上千兆瓦,。扎克伯格預警稱,盡管硬件障礙解除將促進企業(yè)加大數(shù)據(jù)中心建設投資,,但能源供應短缺將成為制約該行業(yè)擴張的新瓶頸,。

“谷歌搜索一次的耗電高達100瓦,ChatGPT可能遠不止這個數(shù)字,?!敝袊娮庸?jié)能技術協(xié)會副理事長呂天文告訴《IT時報》記者,當下,,電力消耗成為AI發(fā)展的潛在瓶頸,,探索新的能源解決方案顯得尤為迫切。

在當前的能源結構中,,可再生能源與不可再生能源并存,,“風能,、光伏以及儲能都是未來的發(fā)展方向,但可控核聚變或許會是一條優(yōu)質賽道,,甚至會比上述幾個方向更加有前景,。”呂天文認為,,可控核聚變將為AI帶來更充足的能源潛力,。在此背景下,人工智能的未來應用或將分化為兩大方向:一是采用低能耗的模擬計算,,適用于如家庭上網(wǎng),、服務機器人等非精密操作;二是維持高精度的數(shù)字化計算,,滿足科研,、工業(yè)等對精確度要求極高的場景。

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或將根本消除能源危機

太陽也能人造,?

可控核聚變技術被視為未來或將改寫能源版圖的關鍵,,能安全、持續(xù)地模擬太陽能源,,以其巨大能量產(chǎn)出,、豐富燃料來源、少量輻射廢料及高級別安全特性,,被譽為理想能源,,有望引領未來能源革命。但在可控核聚變商業(yè)化之前,,電力依然是主要能源,,且當前算力市場已顯現(xiàn)出優(yōu)勝劣汰趨勢。

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算力產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎設施,、算力主體和算力應用三大環(huán)節(jié),,硬件是能耗的主要承擔者,軟件則負責高效調度資源,。近半年來,,受企業(yè)成本壓力和應用不足等原因,國內不少中小型算力企業(yè)選擇轉型或退出AI賽道,,國內算力市場逐漸趨于穩(wěn)定發(fā)展的垂直賽道,,如醫(yī)療、自動駕駛等,,此類垂直賽道對于電力損耗相較于大模型更少,。

當前各國AI賽道不盡相同,相比美國聚焦AI大模型,,中國的人工智能更多聚焦于工業(yè),、商業(yè)及生命科學等具有實質貢獻的領域,,“并非是單純追求娛樂化的應用,?!币幻麡I(yè)內人士告訴《IT時報》記者,盡管中美在AI大模型領域仍存在差距,,“但國內AI在垂直領域的應用不輸國外,,轉型不意味著消失,且今年的算力耗電量是有一定的增長,。

“可控核聚變或將在未來20年~30年內實現(xiàn)商業(yè)化,,為AI算力的供應帶來根本性轉變?!眳翁煳谋硎?,目前市場上仍依賴電能或借助可再生能源發(fā)電以及儲能中心儲電。相較于其他國家,,中國電力基礎設施更為完善,,對AI算力的增長具有更強承載能力?!爱斚翧I應用的急速拓展,、數(shù)據(jù)中心和超算中心的高速擴張確實導致部分電力被浪費,可控核聚變提供的是幾乎無限且清潔的能源,,未來有望從根本上解決這一瓶頸,。”他說道,。

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加碼綠色算力

整合閑散算力資源

公開數(shù)據(jù)顯示,,2022年,我國數(shù)據(jù)中心能耗高達2700億千瓦時,,占總用電量3%,,預估2024年將進一步增至3400億度至3600億度,2025年或達4000億度—4400億度,。算力競賽背后,,實為電力與芯片的雙重較量,凸顯國家能源與技術實力的雙重考驗,。

此背景下,,綠色算力概念應運而生,涵蓋了從能源獲取到算力應用的全鏈條優(yōu)化,,涉及可再生能源整合,、高效硬件、智能調度乃至余熱回收等多個維度,。綠色算力的實現(xiàn),,不僅是尋找替代能源那么簡單,,而是一場旨在重塑能源與算力關系的系統(tǒng)性變革。

除了發(fā)展?jié)摿Ω蟮目煽睾司圩?,光伏,、風能等可再生能源正逐步成為AI電力供應的新選擇,但其穩(wěn)定性仍需技術突破和策略優(yōu)化來保障,?!肮狻L二者本身受天氣等外部因素影響,,很難持續(xù),、穩(wěn)定地為算力供電,并不是解決算力能源的最優(yōu)解,?!眳翁煳闹赋觯糠謹?shù)據(jù)中心的能效提升和余熱回收利用是當前研究的重點,,“電能的余熱回收利用可應用至普通低能耗的模擬計算,,例如家庭上網(wǎng)等,以便實現(xiàn)能源使用的最大化效益,?!?/p>

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圖源:unsplash

另外,如何充分整合,、有效利用社會上的閑散算力資源,,也是綠色算力的關鍵一環(huán)。通過深度挖掘并整合閑置計算資源,,可大幅降低部分縣市級數(shù)據(jù)中心的能耗與建設成本,,提高資源利用效率,響應國家對于數(shù)據(jù)中心PUE指標的嚴格要求,。

一些縣市級的算力中心多數(shù)存在投入大,、利潤低等問題,需要有效借助閑置算力降低成本,。”共績科技COO王鵬告訴《IT時報》記者,,目前全社會非數(shù)據(jù)中心算力存量大,處在動態(tài)的閑置狀態(tài),,甚至部分大型城市的網(wǎng)吧算力規(guī)模在上百PFLOPS量級,,與數(shù)據(jù)中心建設需求同量級。若能將當?shù)鼐W(wǎng)吧,、企業(yè)等廣泛存在的閑置算力有效聚合,,可以推動地方算力中心達到理想的PUE值1.0的目標。

“部分地方算力中心沒有對算力技術及有效分配進行深層次學習,?!币晃粡氖滤懔φ系臉I(yè)內人士坦言,,不少地方算力中心的本地需求并不多,更多是為外省市中小企業(yè)服務,,“因為地方性算力中心相較于北上廣深的算力中心收費更低,,對于中小企業(yè)更有經(jīng)濟適用性。

中國正在加速構建一個低碳,、高效,、可持續(xù)的AI算力生態(tài)系統(tǒng),,加強管理人員的系統(tǒng)化學習能力,、優(yōu)化能源結構、探索多元能源利用等仍是解決高能耗問題的關鍵,,隨著技術的不斷革新和能源轉型,,國內AI電力消耗問題也將得到有效緩解,不僅為AI技術的廣泛應用奠定堅實基礎,,也為全球能源革命與數(shù)字化轉型推動新進程,。

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