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人工智能:生成式AI工具對環境有什么影響?_gpt幣價格

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盡管關于人工智能的危險性,包括錯誤信息和威脅人類工作被取代等問題仍然主導著討論,但波士頓大學的一位教授正對另一個可能的副作用發出警告——生成式人工智能工具可能帶來相當大的環境影響。

波士頓大學計算機科學副教授凱特·薩恩科在《The Conversation》的一篇文章中寫道:“作為一名人工智能研究者,我經常擔心構建人工智能模型的能源成本。”她指出,“人工智能越強大,所需能源就越多。”

盡管比特幣和以太坊等區塊鏈的能源消耗已經成為從Twitter到國會大廳的研究和爭論的焦點,但人工智能的快速發展對地球的影響尚未得到同樣的關注。

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薩恩科教授旨在改變這種情況,但她在文章中承認,關于單個生成式人工智能查詢的碳足跡數據有限。然而,她表示,研究結果顯示,生成式人工智能查詢的能源消耗比簡單搜索引擎查詢高出四到五倍。

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根據2019年的一份報告,薩恩科教授提到一個名為BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的生成式人工智能模型,擁有1.1億個參數,訓練該模型所消耗的能源相當于一人往返跨大陸的飛行,并使用圖形處理單元(GPU)進行模型訓練。

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在AI模型中,參數是從數據中學習得到的變量,用于指導模型的預測。模型中的參數越多,通常意味著模型的復雜性更高,因此需要更多的數據和計算資源。在訓練過程中,參數會進行調整以最小化錯誤。

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相比之下,薩恩科教授提到OpenAI的GPT-3模型擁有1750億個參數,其消耗的能源相當于123輛汽油驅動的乘用車一年的能量消耗量,或大約1287兆瓦時的電力。同時,該模型產生了552噸二氧化碳。她還補充說,這個數字僅僅是在準備啟動模型之前,沒有任何消費者開始使用模型時的數據。

薩恩科教授說:“如果聊天機器人像搜索引擎一樣流行,部署這些人工智能的能源成本可能會非常高。”她舉例提到,微軟在本月早些時候將ChatGPT加入其Bing網絡瀏覽器。

事情變得更加復雜的是,越來越多的AI聊天機器人,如Perplexity AI和OpenAI廣受歡迎的ChatGPT,正在發布移動應用程序。這使得它們更容易使用,并暴露給更廣泛的用戶群。

薩恩科教授指出,谷歌進行的一項研究發現,使用更高效的模型架構和處理器,以及更環保的數據中心,可以大幅減少碳足跡。

薩恩科寫道:“單個大型AI模型不會毀壞環境,但如果成千上萬家公司為不同目的開發略有不同的AI機器人,并且每個機器人都被數百萬客戶使用,那么能源消耗可能成為一個問題。”

最后,薩恩科得出結論,需要進行更多研究,以使生成式人工智能更加高效,但她對此持樂觀態度。

她寫道:“好消息是,AI可以運行在可再生能源上。通過將計算放在可再生能源更豐富的地方,或者安排在可再生能源更充足的時間進行計算,與使用主要由化石燃料主導的電網相比,可以將排放量減少30到40倍。”

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