编辑文章

Saya membesar di 马来西亚 pada era di mana pertumbuhan perindustrian sering mendahului tanggungjawab alam sekitar. Salah sebuah bandar tempat saya tinggal selama beberapa dekad pernah dikenali kerana pencemaran yang teruk, dan sungainya, pada satu ketika, amat toksik.

马来西亚 tidak bersendirian. Di seluruh dunia, kilang-kilang berkembang pesat, pertanian dipertingkat, pengeluaran ternakan meningkat, dan kawalan sisa masih lemah.

Pada dekad 1980an dan 1990an, kempen kesedaran alam sekitar menjadi lebih ketara. Membersihkan sungai, meningkatkan kualiti udara dan mengubah amalan perindustrian memerlukan peraturan, infrastruktur, teknologi dan yang paling penting, masa.

Saya masih ingat berada di Busan, Korea pada tahun 1998. Selepas terdedah kepada hujan lebat ketika pencemaran teruk, saya sakit teruk untuk tempoh yang lama.

Bermula dekad 2000an, dunia mula mencapai kemajuan ketara. Piawaian alam sekitar meningkat, rawatan air sisa diperluas, tenaga boleh diperbaharui berkembang, pengangkutan lebih bersih menjadi arus perdana dan penggunaan EV dipercepatkan. China, Korea, 马来西亚 dan banyak negara lain melabur dengan besar untuk memperbaiki keadaan yang tercipta pada dekad awal perindustrian yang tidak terkawal.

Hari ini, banyak bandar jauh lebih bersih berbanding tiga dekad yang lalu.

Kemajuan itu perlu mengingatkan kita tentang sesuatu yang penting: kerosakan alam sekitar bukan takdir, tetapi mencegahnya awal jauh lebih mudah berbanding membaikinya kemudian.

Inilah sebabnya saya semakin bimbang tentang cara AI dibangunkan dan digunakan, terutamanya oleh perniagaan kecil dan sederhana di 马来西亚. 模型 besar sering digunakan untuk tugas mudah, inferens diulang tanpa keperluan, dan sistem dibina tanpa routing, segmentasi atau pemprosesan deterministik yang betul. Di sebalik setiap permintaan AI terdapat GPU, pelayan, elektrik, sistem penyejukan, air dan infrastruktur fizikal. AI kelihatan digital, tetapi jejak alam sekitarnya amat nyata — begitu juga kos operasinya yang perlu dipikul oleh pemilik perniagaan.

Masalahnya bukan AI. Masalahnya ialah menggunakan AI tanpa disiplin. Kita menghabiskan beberapa dekad membersihkan akibat perindustrian yang tidak terkawal. Kita tidak seharusnya mengulangi kesilapan yang sama dengan AI. Di AINNA, prinsip kami mudah: gunakan AI canggih hanya apabila kecerdasan canggih benar-benar diperlukan. 智能路由, model khusus, sistem terpisah dan pemprosesan deterministik boleh mengurangkan pengkomputeran yang tidak perlu tanpa mengorbankan keupayaan. Bina lebih banyak kecerdasan. Gunakan kurang pengkomputeran yang tidak perlu. Rekabentuk secara bertanggungjawab dari awal. Itu bukan sahaja baik untuk alam sekitar — ia juga keputusan perniagaan yang lebih bijak untuk 中小企业 马来西亚.