劃重點(diǎn)
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最新研究顯示，將生成式人工智能添加到谷歌搜索中，其能源消耗將增加十倍以上。
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如果谷歌上的每個(gè)搜索都使用類似ChatGPT的人工智能，那么其每年消耗的電力可能超過愛爾蘭全國(guó)。
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谷歌聲稱，其已經(jīng)采取措施來大幅減少工作負(fù)載的碳足跡，幫助將模型訓(xùn)練的能耗減少了100多倍，排放量減少1000多倍。
科技新聞?dòng)?10月12日消息，人工智能(AI)有望幫助程序員更快地編寫代碼，讓司機(jī)駕駛更安全，并減少日常任務(wù)的耗時(shí)。但如果谷歌上的每個(gè)搜索都使用類似ChatGPT的人工智能，那么其每年消耗的電力可能超過愛爾蘭全國(guó)。最新研究顯示，將生成式人工智能添加到谷歌搜索中，其能源消耗將增加十倍以上。
最近發(fā)表在《焦耳》(Joule)雜志上的論文開始描繪人工智能對(duì)環(huán)境的影響，因?yàn)樗_始滲透到流行文化和工作生活的方方面面。生成式人工智能需要強(qiáng)大的服務(wù)器，而人們擔(dān)心的是，所有這些計(jì)算能力可能會(huì)使數(shù)據(jù)中心的能耗和碳足跡急劇增加。
這項(xiàng)新的分析由研究人員亞歷克斯德弗里斯(Alex de Vries)撰寫，他曾在自己的網(wǎng)站Digiconomist上呼吁人們關(guān)注加密貨幣挖礦造成的污染。當(dāng)他把注意力轉(zhuǎn)向人工智能時(shí)，他說現(xiàn)在計(jì)算地球加熱污染可能與ChatGPT等新工具和類似人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序有關(guān)還為時(shí)過早。但他認(rèn)為，現(xiàn)在值得關(guān)注的是，要避免排放失控。
自2022年以來，可以生成文本、圖像或其他數(shù)據(jù)的生成式人工智能經(jīng)歷了快速增長(zhǎng)，包括OpenAI的ChatGPT。訓(xùn)練這些人工智能工具需要向模型提供大量數(shù)據(jù)，這是一個(gè)能源密集型的過程�？偛课挥诩~約的人工智能開發(fā)公司Hugging Face報(bào)告稱，其多語言文本生成人工智能工具在培訓(xùn)期間消耗了約433兆瓦時(shí)(MWH)的電力，足以為40個(gè)普通美國(guó)家庭供電一年。
而且，人工智能的能源足跡還不止于培訓(xùn)。德弗里斯的分析表明，當(dāng)該工具開始運(yùn)行時(shí)（即根據(jù)提示生成數(shù)據(jù)），每當(dāng)該工具生成文本或圖像時(shí)，它也會(huì)使用大量的計(jì)算能力和能源。例如，ChatGPT每天運(yùn)行可能需要564兆瓦時(shí)的電力。
雖然世界各地的公司都在努力提高人工智能硬件和軟件的效率，以降低這種工具的能源密集型，但德弗里斯表示，機(jī)器效率的提高往往會(huì)增加需求。最終，技術(shù)進(jìn)步將導(dǎo)致資源使用的凈增加，這種現(xiàn)象被稱為杰文斯悖論（Jevons' Paradox）。
德弗里斯說：“提高這些工具的效率和易用性的結(jié)果可能是，我們構(gòu)建更多的應(yīng)用程序，并允許更多的人使用它。”
例如，谷歌一直在將生成式人工智能整合到該公司的電子郵件服務(wù)中，并正在測(cè)試用人工智能為其搜索引擎提供動(dòng)力。該公司目前每天處理多達(dá)90億次搜索。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，德弗里斯估計(jì)，如果每次谷歌搜索都使用人工智能，每年將需要大約29.2太瓦時(shí)的電力，這相當(dāng)于愛爾蘭全國(guó)一年的用電量。
德弗里斯表示，這種極端情況在短期內(nèi)不太可能發(fā)生，因?yàn)轭~外的人工智能服務(wù)器成本高昂，而且人工智能服務(wù)器供應(yīng)鏈存在瓶頸。但人工智能服務(wù)器的生產(chǎn)預(yù)計(jì)將在不久的將來迅速增長(zhǎng)。
德弗里斯表示：“這篇論文的一個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)是，呼吁人們注意他們將使用人工智能做什么。這并不是人工智能所特有的。即使是區(qū)塊鏈，我們也曾經(jīng)歷類似的階段。如果你要耗費(fèi)大量的資源，建立非常大的模型，并嘗試運(yùn)行一段時(shí)間，這將是潛在的巨大電力浪費(fèi)。”
到2021年，人工智能技術(shù)的使用已經(jīng)占到谷歌耗電量的10%到15%。從那時(shí)起，該公司在人工智能方面的雄心就變得越來越大。上周，谷歌甚至向政策制定者展示了新的人工智能工具，以減少尾氣排放，并為社區(qū)應(yīng)對(duì)洪水和野火等與氣候變化有關(guān)的災(zāi)害做好準(zhǔn)備。
谷歌首席可持續(xù)發(fā)展官凱特勃蘭特（Kate Brandt）在上周的新聞發(fā)布會(huì)上表示：“當(dāng)然，人工智能目前正處于一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。所以你知道，預(yù)測(cè)我們數(shù)據(jù)中心人工智能計(jì)算的能源使用和排放的未來增長(zhǎng)情況具有很大挑戰(zhàn)性。但如果我們從歷史上的研究和我們自己的經(jīng)驗(yàn)來看，人工智能計(jì)算需求的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于它所需的電力。”
谷歌發(fā)言人科瑞娜斯坦福(Corina stanford)在一封電子郵件中表示：“為這項(xiàng)技術(shù)提供動(dòng)力所需的能源增長(zhǎng)速度，遠(yuǎn)低于許多人的預(yù)測(cè)。我們已經(jīng)使用經(jīng)過測(cè)試的實(shí)踐來大幅減少工作負(fù)載的碳足跡，幫助將模型訓(xùn)練的能耗減少了100多倍，排放量更是減少1000多倍。我們計(jì)劃繼續(xù)應(yīng)用這些經(jīng)過測(cè)試的實(shí)踐，并不斷開發(fā)新的方法來提高人工智能計(jì)算的效率。”
德弗里斯的論文還包含了一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景，計(jì)算了英偉達(dá)預(yù)計(jì)今年交付的10萬臺(tái)人工智能服務(wù)器的潛在能耗。如果這些服務(wù)器滿負(fù)荷運(yùn)行，每年可能會(huì)消耗5.7至8.9太瓦時(shí)的電力。德弗里斯寫道，與數(shù)據(jù)中心歷史上估計(jì)的年用電量205太瓦時(shí)相比，這“幾乎可以忽略不計(jì)”。在一封電子郵件中，英偉達(dá)表示，其產(chǎn)品每一代都是節(jié)能的。
但德弗里斯認(rèn)為，即便如此，如果人工智能的普及程度繼續(xù)飆升，供應(yīng)鏈限制放松，用電量可能會(huì)大幅增長(zhǎng)。到2027年，如果英偉達(dá)交付150萬臺(tái)人工智能服務(wù)器，每年將消耗85.4至134.0太瓦時(shí)的電力。這與如今比特幣對(duì)能源的渴求不相上下。
這相當(dāng)于荷蘭、阿根廷、瑞典等國(guó)家的全年用電量。此外，人工智能效率的提高還可以使開發(fā)人員將一些計(jì)算機(jī)處理芯片重新用于人工智能，這可能會(huì)進(jìn)一步增加人工智能相關(guān)的電力消耗。（文/金鹿）
