在本月早些時候釋出的一篇論文中，一個機器學習專家團隊提到了人工智慧工具如何能使個人能夠減少自己的碳足跡。 由來自哈佛大學、麻省理工學院、谷歌、微軟和機構組成的專家發表了一篇論文（PDF），描述了機器學習解決方案，可以讓大型運營商（從交通系統到整個城市）減少能源浪費和溫室氣體排放。

但論文也駁斥了個人對全球排放沒有大量貢獻的觀點，並且包括一個關於普通人如何能夠採取措施在2050年之前減少20％-37％的全球排放量的觀點。

例如，該論文描述了機器學習如何根據從電子郵件提取的航班資訊或超市賬單上列出的雜貨物品中來預測某人的碳足跡。消費者可以確定哪種習慣有助於實現最高排放，並採取措施遏制這些習慣。 從家庭的角度來看，個人可以使用機器學習來預測他們的大功率電器如何產生重大影響。

對於那些擔心隱私的消費者，該論文建議個人排放估算可以包含在雜貨標籤或購買機票的介面中。

“開發這些工具的公司有責任向消費者明確他們需要的資料，”賓夕法尼亞大學研究員David Rolnick說道。

最新一些大型公司和城市已開始試圖減少碳足跡。5月，跨國電子公司LG推出了一項2030年零碳倡議,該倡議將使該公司在未來的全球運營中實現淨零碳排放。大眾汽車公司上週也在挪威開設了一個100％的碳中性資料中心（儘管該公司也捲入臭名昭著的排放醜聞中。）