Saya besar di sebuah zaman apabila pertumbuhan perindustrian sering didahulukan daripada tanggungjawab alam sekitar. Bandar yang menjadi sebahagian daripada kisah hidup saya untuk tempoh yang lama pernah sinonim dengan pencemaran, dan sungainya - pada suatu ketika - hampir tidak dapat diselamatkan.
马来西亚 tidak menghadapi cabaran ini bersendirian. Di seluruh dunia, kilang-kilang berkembang pesat, pertanian diperkasa, penternakan diluaskan, dan kawalan sisa masih lemah.
Pada dekad 1980-an, kesedaran alam sekitar mula meningkat. Membersihkan sungai, memperbaiki kualiti udara, dan menukar amalan industri memerlukan peraturan, infrastruktur, teknologi, dan yang paling penting - masa.
Saya pernah menyaksikan sendiri bagaimana penduduk sebuah bandar industri di Asia mengalami masalah kesihatan akibat pencemaran udara dan hujan yang dicemari. Itu menjadi pengajaran abadi: kemajuan tanpa tanggungjawab ada harganya, dan yang membayarnya ialah rakyat biasa.
Bermula tahun 2000-an, dunia mula mencatat kemajuan besar. Piawaian alam sekitar diperketat, rawatan air sisa diperluas, tenaga boleh baharu berkembang, pengangkutan bersih menjadi arus perdana, dan penggunaan kenderaan elektrik (EV) meningkat. China, Korea, 马来西亚 dan banyak negara lain melabur banyak untuk memperbaiki keadaan yang tercipta daripada dekad-dekad perindustrian yang tidak terkawal.
Hari ini, banyak bandar jauh lebih bersih berbanding tiga puluh tahun lalu.
Kemajuan itu mengingatkan kita tentang satu perkara penting: kerosakan alam sekitar bukan takdir, tetapi mencegahnya jauh lebih mudah daripada membaikinya nanti.
Ini sebabnya saya semakin bimbang dengan cara Kecerdasan Buatan (AI) dilaksanakan hari ini. 模型 besar sering digunakan untuk tugas mudah, inferens diulang secara tidak perlu, dan sistem dibina tanpa routing, segmentasi atau pemprosesan deterministik yang wajar. Di sebalik setiap permintaan AI terdapat GPU, pelayan, elektrik, sistem penyejukan, air dan infrastruktur fizikal. AI kelihatan maya, tetapi jejak alam sekitarnya sangat nyata.
Masalahnya bukan pada AI. Masalahnya ialah penggunaan AI tanpa disiplin. Kita telah belanjakan berdekad memperbaiki akibat perindustrian yang tidak terkawal. Jangan biarkan kita mengulangi kesilapan yang sama dengan Kecerdasan Buatan. Di AINNA, pendekatan NeuralOps kami bersandarkan satu prinsip mudah: gunakan AI canggih hanya apabila kecerdasan canggih benar-benar diperlukan. 智能路由, model khusus, sistem terpisah dan pemprosesan deterministik boleh mengurangkan pengiraan yang tidak perlu tanpa menjejaskan keupayaan. Bina lebih banyak kecerdasan. Gunakan lebih sedikit pengiraan yang tidak perlu. Reka bertanggungjawab dari permulaan - kerana itu tanggungjawab kita sebagai pemimpin industri dan usahawan 马来西亚.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Bandar yang menjadi sebahagian daripada这个说法我要拿回去跟同事讨论。
文章对saya pernah menyaksikan sendiri bagaimana提供了很好的起点，值得继续跟进。
我会把dan kawalan sisa masih lemah这一段分享给需要了解技术的同事。
如果有更多hampir tidak dapat diselamatkan的数据和结果会更完整。
文章对saya besar di sebuah zaman的结论比较平衡，不只是强调好处。