生成式 AI 工具对环境有何影响？

文章来源

尽管误传 以及人工智能接管人类的威胁工作 继续主导关于人工智能危险的讨论，波士顿大学的一位教授对另一个可能的负面影响发出了警告——生成式人工智能工具可能对环境产生相当大的影响。

“作为一名人工智能研究人员，我经常担心构建人工智能模型的能源成本，”波士顿大学计算机科学副教授 Kate Saenko，写了 在一篇文章中对话 . “人工智能越强大，它消耗的能量就越多。”

虽然比特币和以太坊等区块链的能源消耗已经从 Twitter 到国会大厅进行了研究和辩论，但 AI 的快速发展对地球的影响尚未受到同样的关注。

Saenko 教授的目标是改变这种状况，但他在文章中承认，关于单个生成式 AI 查询的碳足迹的数据有限。然而，她说研究表明这个数字比简单的搜索引擎查询高四到五倍。

根据 2019 年的一份报告，Saenko 表示，一种名为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers（或 BERT）的生成式 AI 模型——具有 1.1 亿个参数——消耗了一个人使用图形处理单元（或 GPU）进行往返横贯大陆飞行的能量训练模型。

在 AI 模型中，参数是从指导模型预测的数据中学习的变量。混合中的更多参数通常意味着更高的模型复杂性，因此需要更多的数据和计算能力。在训练期间调整参数以最小化错误。

Saenko 指出，相比之下，OpenAI 的 GPT-3 模型（具有 1750 亿个参数）消耗的能量相当于 123 辆汽油动力乘用车行驶一年的能量，即大约 1,287 兆瓦时的电力。它还产生了552吨二氧化碳。她补充说，这个数字来自于在任何消费者开始使用之前让模型准备好启动。

“如果聊天机器人变得像搜索引擎一样流行，那么部署人工智能的能源成本可能真的会增加，”他说。 Saenko 说，引用微软将 ChatGPT 添加到其必应 本月早些时候的网络浏览器。

无济于事的事实是越来越多的人工智能聊天机器人，比如困惑人工智能 和 OpenAI 的广受欢迎聊天GPT , 正在发布移动应用程序。这使它们更易于使用，并将它们展示给更广泛的受众。

Saenko 强调了谷歌的一项研究，该研究发现使用更高效的模型架构和处理器以及更环保的数据中心可以大大减少碳足迹。

“虽然单个大型 AI 模型不会破坏环境，” Saenko 写道：“如果一千家公司为不同的目的开发略有不同的 AI 机器人，每个都被数百万客户使用，那么能源使用可能会成为一个问题。”

最终，Saenko 得出结论，需要进行更多研究来提高生成式 AI 的效率——但她对此持乐观态度。

“好消息是人工智能可以依靠可再生能源运行，”她写了。 “通过将计算带到绿色能源更丰富的地方，或者在一天中可再生能源更可用的时间安排计算，与使用以化石燃料为主的电网相比，排放量可以减少 30 到 40 倍。” ;