人工智能:生成式AI工具對環境有什么影響？

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。

梁鳳儀：香港證監會聚焦虛擬資產等范疇，Web3和生成式AI等是重大機遇:6月5日消息，6月5日，香港證監會行政總裁梁鳳儀在香港投資基金公會的年會上，發表題為“重新思考、整備和部署：香港作為資產管理中心的發展路向”的演講。梁鳳儀表示：“香港證監會以推動增長為己任。我們了解市場上的投資產品要推陳出新，才能與時并進，迎合投資者不斷變化的需求。我們目前聚焦于三大范疇：環境、社會及管治（environmental,socialandgovernance，簡稱ESG），虛擬資產，以及人民幣計價產品。”

針對虛擬資產，梁鳳儀表示，這些產品的需求近年不斷上升，我們推出措施來鼓勵負責任的科技創新和支持金融科技業界。我們認可了首批虛擬資產期貨ETF，而這些ETF主要投資于在芝加哥商品交易所買賣的虛擬資產期貨，當中包括全球首只以太幣期貨ETF及亞洲首只比特幣期貨ETF。兩周前，我們發布了適用于持牌虛擬資產交易平臺營運者的指引。與虛擬資產期貨ETF一樣，我們采取了多項保障投資者利益的措施，例如就可供零售投資者買賣的代幣的納入準則訂明要求。

此外，盡管梁鳳儀指出投資環境仍見嚴峻，但她表示：“我們不忘危中有機，‘機’有中國經濟重啟、數碼化轉型、第三代互聯網（Web3）及生成式人工智能（generative AI）等，都正是推動創新和可持續投資的重大機遇。”[2023/6/5 21:16:10]

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]

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。

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。

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]

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。

英偉達推出面向大語言模型和生成式 AI 的云服務產品:金色財經報道，英偉達宣布推出一組云服務產品，能夠使企業構建、優化和運行定制的大型語言模型和生成式 AI 模型。Getty Images、Morningstar、Quantiphi 和 Shutterstock 等公司將創建和使用利用新的 NVIDIA AI Foundations 服務構建的 AI 模型、應用和服務。企業還可使用 NVIDIA NeMo?語言服務和 NVIDIA Picasso 圖像、視頻和 3D 服務來構建專用的、特定領域的生成式 AI 應用，用于智能聊天和客戶支持、專業內容創作、數字模擬等。英偉達還宣布了用于生物學的 NVIDIA BioNeMo?云服務的新模型。此外，英偉達還推出了針對生成式 AI 應用進行優化的四種推理平臺，可幫助開發者快速構建專門的、由 AI 驅動的應用。（界面新聞）[2023/3/22 13:18:38]

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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