生成式AI工具對環境有什么影響？_人工智能

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。

西雅圖風投基金Pioneer Square Labs完成2000萬美元募資，擬投資生成式AI市場:金色財經報道，西雅圖風投基金Pioneer Square Labs宣布旗下創投工作室完成2000萬美元募資，擬投資生成式AI市場，新資金將用于投資生成式AI市場。Pioneer Square Labs此前曾投資過加密行業，去年八月參投了去中心化通新平臺Satellite約1050萬美元的種子輪融資，但據其常務董事Greg Gottesman透露，最新募資可能不會用于加密貨幣或元宇宙市場投資，而是將專注于生成式AI領域，并稱該技術可能會對未來每一項業務產生深遠影響。[2023/5/19 15:13:40]

普華永道計劃在未來三年內投資10億美元用于生成式人工智能:金色財經報道，普華永道計劃在未來三年內在其美國業務中投資10億美元用于生成式人工智能技術，與微軟公司和ChatGPT制造商OpenAI合作，使其稅務、審計和咨詢服務的各個方面實現自動化。周三宣布的多年投資包括招募更多AI員工和培訓現有員工的AI能力，同時瞄準AI軟件制造商進行潛在收購。（華爾街日報）[2023/4/26 14:28:12]

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。

國家網信辦：生成式人工智能產品提供服務前需申報安全評估:金色財經報道，國家互聯網信息辦公室發布關于《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見的通知。征求意見稿擬規定，提供生成式人工智能服務應當按照《中華人民共和國網絡安全法》規定，要求用戶提供真實身份信息，提供者應當明確并公開其服務的適用人群、場合、用途，采取適當措施防范用戶過分依賴或沉迷生成內容等等。[2023/4/11 13:56:29]

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。

摩根大通：ChatGPT等生成式人工智能模式短期內可能成為傳統服務的負擔:2月10日，摩根大通分析師今日表示，ChatGPT 等生成式人工智能（Generative AI）模式短期內可能成為傳統服務的負擔，因為它將與傳統服務展開價格競爭，迫使傳統服務對員工再培訓，并導致傳統服務競爭力下降。分析師認為，ChatGPT 對傳統服務的拖累可能最大，對應用服務的拖累最小。進一步地，這類模式還將減緩印度 IT 公司的市場份額增長，并壓低其服務定價。[2023/2/11 12:00:04]

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。

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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