生成式AI工具對環境有什么影響？_GPT

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。

蘋果開發自己的生成式人工智能工具以追趕Open AI:金色財經報道，蘋果據悉正悄悄開發人工智能工具，這可能會挑戰OpenAI、Alphabet公司旗下的谷歌和其他公司的人工智能工具，不過該公司尚未制定出向消費者發布該技術的明確戰略。據知情人士透露，蘋果已經建立了自己的框架來創建大型語言模型，在這個被稱為“Ajax”的模型的基礎上，蘋果還創建了一個聊天機器人服務，一些工程師稱之為“Apple GPT”。知情人士稱，最近幾個月，推動人工智能已成為蘋果的一項重大努力，有幾個團隊在這個項目上進行合作。這項工作還包括試圖解決與該技術相關的潛在隱私問題。[2023/7/20 11:05:53]

VenturePunk擬于7月18日在Arbitrum上推出生成式藝術平臺Prohibition.art:金色財經報道，由Jordan Lyall創立的Web3創新工作室 VenturePunk在官推宣布，將于 7 月 18 日推出部署在以太坊二層解決方案Arbitrum上的生成藝術平臺Prohibition.art，該平臺基于Art Blocks引擎構建，有助于降低藝術家和收藏家成本。

據悉，Prohibition.art將不設置策展委員會和白名單，也不會推出鑄造通行證，旨在降低社區訪問門檻。[2023/7/12 10:49:12]

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。

經合組織將制定有關生成式人工智能的新指導方針:5月30日消息，經濟合作與發展組織（OECD）將制定有關生成式AI的新指導方針。經濟合作與發展組織秘書長科爾曼在接受采訪時表示，該組織正在考慮修訂2019年制定的人工智能原則，計劃最早6月份就新指導方針展開討論，年底前拿出成果。[2023/5/30 11:48:02]

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。

三星電子禁止員工使用ChatGPT等生成式AI，擬推出內部工具:5月2日消息，出于安全考慮，三星電子已禁止員工使用ChatGPT、Google Bard和Bing等流行的生成式AI工具，正準備推出內部工具。

公司內部備忘錄顯示，三星電子擔心傳輸到生成式AI平臺的數據被存儲在外部服務器上，導致其難以被追回和刪除，并可能最終被泄露給其他用戶。三星電子的新規禁止在公司所屬的電腦、平板電腦、電話及內部網絡使用生成式AI系統，但不影響出售給消費者的設備，由用戶自行決定。

此前，摩根大通、美國銀行和花旗等華爾街大行已禁止或限制使用ChatGPT。（金十）[2023/5/2 14:38:28]

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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