但论文也驳斥了个人对全球排放没有大量贡献的观点，并且包括一个关于普通人如何能够采取措施在2050年之前减少20％-37％的全球排放量的观点。
例如，该论文描述了机器学习如何根据从电子邮件提取的航班信息或超市账单上列出的杂货物品中来预测某人的碳足迹。消费者可以确定哪种习惯有助于实现最高排放，并采取措施遏制这些习惯。 从家庭的角度来看，个人可以使用机器学习来预测他们的大功率电器如何产生重大影响。
对于那些担心隐私的消费者，该论文建议个人排放估算可以包含在杂货标签或购买机票的界面中。
“开发这些工具的公司有责任向消费者明确他们需要的数据，”宾夕法尼亚大学研究员David Rolnick说道。
最新一些大型公司和城市已开始试图减少碳足迹。5月，跨国电子公司LG推出了一项2030年零碳倡议,该倡议将使该公司在未来的全球运营中实现净零碳排放。大众汽车公司上周也在挪威开设了一个100％的碳中性数据中心（尽管该公司也卷入臭名昭著的排放丑闻中。）
