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。
谷歌加强其生成式人工智能驱动搜索:金色财经报道，谷歌周二宣布对其搜索引擎进行一系列新的升级，整合新的生成人工智能功能，旨在改善人们在线查找和消化信息的方式。
这一最新版本建立在该公司新的搜索生成体验（SGE）的基础上，该体验于今年早些时候推出了测试版。SGE 允许用户利用人工智能的力量来获取更多上下文概述和建议以及搜索引擎结果。[2023/8/17 18:04:55]
三星电子禁止员工使用ChatGPT等生成式AI，拟推出内部工具:5月2日消息，出于安全考虑，三星电子已禁止员工使用ChatGPT、Google Bard和Bing等流行的生成式AI工具，正准备推出内部工具。
公司内部备忘录显示，三星电子担心传输到生成式AI平台的数据被存储在外部服务器上，导致其难以被追回和删除，并可能最终被泄露给其他用户。三星电子的新规禁止在公司所属的电脑、平板电脑、电话及内部网络使用生成式AI系统，但不影响出售给消费者的设备，由用户自行决定。
此前，摩根大通、美国银行和花旗等华尔街大行已禁止或限制使用ChatGPT。（金十）[2023/5/2 14:38:28]
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。
中国移联元宇宙产业委等联合发布行业提示：防止对类ChatGPT等生成式人工智能应用进行滥用:4月13日消息，中国移动通信联合会元宇宙产业工作委员会4月13日联合中国通信工业协会区块链专业委员会等，共同呼吁行业自律并对本机构委员单位作出行业提示，提出要严格遵守国家及行业相关法律法规要求，增强合规谨慎经营的理念，全面提高风险管控水平；提供生成式人工智能服务应当真实准确客观多样，应采取相应措施防止生成虚假信息，不得上传或留存含有侵犯知识产权的内容，防止对类ChatGPT等生成式人工智能应用进行滥用，避免扰乱健康市场秩序。(金十)[2023/4/13 14:00:37]
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。
摩根大通：ChatGPT等生成式人工智能模式短期内可能成为传统服务的负担:2月10日，摩根大通分析师今日表示，ChatGPT 等生成式人工智能（Generative AI）模式短期内可能成为传统服务的负担，因为它将与传统服务展开价格竞争，迫使传统服务对员工再培训，并导致传统服务竞争力下降。分析师认为，ChatGPT 对传统服务的拖累可能最大，对应用服务的拖累最小。进一步地，这类模式还将减缓印度 IT 公司的市场份额增长，并压低其服务定价。[2023/2/11 12:00:04]
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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