年来，在测量机器学习的偏见方面存在一个估计 。我们现在知道，这些“无偏见的”自动化工具实际上并非没有偏见，并且越来越多的要求研究人员在将其产品释放给社会之前考虑他们的产品可能如何破坏或危害他人的生命 。但是，这不仅是我们应该担心的最终产品，而且还涉及构建它们的后果 。训练这些算法实际上会毒害我们的星球 。
随着世界在Facebook饲料和后院中燃烧，即使是最无害的东西的碳足迹也正在受到审查 。引发了有关空调设备，吸管，面部磨砂膏，塑料袋，航空旅行的辩论 。但是，也有一些世俗的系统无法察觉地统治着我们的生活，并助长了气候变化，例如垃圾邮件过滤器，翻译服务，搜索引擎关键字和智能助手 。
这些服务的基础称为自然语言处理(NLP)，这是人工智能的一个分支，旨在教机器如何理解人类语言的细微差别 。以有价值的方式训练这些语言模型需要大量的计算能力和电力 。仅仅使用由该技术提供支持的工具并不能引起全世界的关注(无需抵制自动更正)，但是，如果工业界和学术界不采用更环保的做法，那么教给这些工具背后的大脑可能会造成真正的环境破坏 。
【如何训练不会破坏环境的人工智能】
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