人工智能:生成式AI工具对环境有什么影响？_ENT

尽管关于人工智能的危险性，包括错误信息和威胁人类工作被取代等问题仍然主导着讨论，但波士顿大学的一位教授正对另一个可能的副作用发出警告——生成式人工智能工具可能带来相当大的环境影响。

波士顿大学计算机科学副教授凯特·萨恩科在《The Conversation》的一篇文章中写道：“作为一名人工智能研究者，我经常担心构建人工智能模型的能源成本。”她指出，“人工智能越强大，所需能源就越多。”

尽管比特币和以太坊等区块链的能源消耗已经成为从Twitter到国会大厅的研究和争论的焦点，但人工智能的快速发展对地球的影响尚未得到同样的关注。

生成式艺术平台Highlight在以太坊上推出:金色财经报道，Haun Ventures资助的生成式NFT艺术平台Highlight今天在以太坊上线，该平台旨在成为可访问的一站式NFT艺术创作平台。Highlight允许用户创建、测试和铸造计算机生成的艺术作为NFT。它取消了创作者费用，这样艺术家就可以保留100%的销售资金，而买家只需支付少量费用。

此前报道，去年5月份，NFT平台Highlight完成1100万美元种子轮融资，Haun Ventures领投。[2023/7/26 16:00:12]

暴雪已开始部署生成式AI游戏开发工具:5月24日消息，《暗黑破坏神》、《魔兽世界》和《守望先锋》等游戏背后的开发公司暴雪娱乐（Blizzard Entertainment）正在试验生成人工智能技术作为其游戏开发的一部分，并且已经开始在团队内部部署生成式AI游戏开发工具。

不过，一些暴雪员工表示，现阶段生成式AI游戏开发工具在捕捉Bug和游戏互动方面存在不足。截至目前，暴雪暂未回应相关置评请求。（Decrypt）[2023/5/24 15:22:11]

萨恩科教授旨在改变这种情况，但她在文章中承认，关于单个生成式人工智能查询的碳足迹数据有限。然而，她表示，研究结果显示，生成式人工智能查询的能源消耗比简单搜索引擎查询高出四到五倍。

普华永道计划在未来三年内投资10亿美元用于生成式人工智能:金色财经报道，普华永道计划在未来三年内在其美国业务中投资10亿美元用于生成式人工智能技术，与微软公司和ChatGPT制造商OpenAI合作，使其税务、审计和咨询服务的各个方面实现自动化。周三宣布的多年投资包括招募更多AI员工和培训现有员工的AI能力，同时瞄准AI软件制造商进行潜在收购。（华尔街日报）[2023/4/26 14:28:12]

根据2019年的一份报告，萨恩科教授提到一个名为BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的生成式人工智能模型，拥有1.1亿个参数，训练该模型所消耗的能源相当于一人往返跨大陆的飞行，并使用图形处理单元（GPU）进行模型训练。

七国集团将在峰会期间讨论生成式人工智能并制定治理计划:金色财经报道，周三的一份公报草案显示，七国集团（G7）数字部长将在本月晚些时候的一次会议上呼吁加快对生成式人工智能系统（如ChatGPT）的研究，因为此类工具的迅速扩散引起了人们对其对社会潜在影响的担忧。根据该草案，从4月29日起，在群马县高崎市举行的为期两天的会谈中，部长们旨在制定一项关于人工智能治理的行动计划。由于日本政府还考虑在5月于广岛举行的七国集团峰会上讨论生成式人工智能，预计该议题也将在领导人的联合声明中被提及。[2023/4/20 14:14:59]

在AI模型中，参数是从数据中学习得到的变量，用于指导模型的预测。模型中的参数越多，通常意味着模型的复杂性更高，因此需要更多的数据和计算资源。在训练过程中，参数会进行调整以最小化错误。

相比之下，萨恩科教授提到OpenAI的GPT-3模型拥有1750亿个参数，其消耗的能源相当于123辆汽油驱动的乘用车一年的能量消耗量，或大约1287兆瓦时的电力。同时，该模型产生了552吨二氧化碳。她还补充说，这个数字仅仅是在准备启动模型之前，没有任何消费者开始使用模型时的数据。

萨恩科教授说：“如果聊天机器人像搜索引擎一样流行，部署这些人工智能的能源成本可能会非常高。”她举例提到，微软在本月早些时候将ChatGPT加入其Bing网络浏览器。

事情变得更加复杂的是，越来越多的AI聊天机器人，如Perplexity AI和OpenAI广受欢迎的ChatGPT，正在发布移动应用程序。这使得它们更容易使用，并暴露给更广泛的用户群。

萨恩科教授指出，谷歌进行的一项研究发现，使用更高效的模型架构和处理器，以及更环保的数据中心，可以大幅减少碳足迹。

萨恩科写道：“单个大型AI模型不会毁坏环境，但如果成千上万家公司为不同目的开发略有不同的AI机器人，并且每个机器人都被数百万客户使用，那么能源消耗可能成为一个问题。”

最后，萨恩科得出结论，需要进行更多研究，以使生成式人工智能更加高效，但她对此持乐观态度。

她写道：“好消息是，AI可以运行在可再生能源上。通过将计算放在可再生能源更丰富的地方，或者安排在可再生能源更充足的时间进行计算，与使用主要由化石燃料主导的电网相比，可以将排放量减少30到40倍。”

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