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评估和塑造人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 对减缓气候变化的影响需要研究、政策和行业的共同努力。然而，关于 ML 如何影响现在和未来的温室气体 (GHG) 排放存在很大的不确定性。这在一定程度上归因于对此类排放影响可能发生的不同机制的描述不足，从而给测量和预测它们带来了困难。因此，我们引入了一个系统框架来描述 ML 对温室气体排放的影响，包括三类：(A) 与计算相关的影响，(B) 应用 ML 的直接影响，以及 (C) 系统级影响。使用这个框架，我们评估和确定影响评估和情景分析的研究和数据需求的优先顺序，并确定重要的政策杠杆。
将人工智能与气候变化缓解结合起来
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