更多的客人的博客
生成人工智能聊天机器人背后是最热门的新技术和图像生成器。但它使地球有多热?
作为一个人工智能研究员,我经常担心能源成本的人工智能模型。更强大的人工智能,它需要更多的能量。什么越来越强大的生成人工智能模型的出现对社会未来的碳足迹意味着什么?
“生成”是指一种人工智能算法的能力产生复杂的数据。另一种选择是“歧视”人工智能固定数量的选项之间选择,生产只是一个数字。有识别力的输出的一个例子是选择是否批准贷款申请。
生成人工智能可以创建更复杂的输出,如一个句子、一个段落、一个图像,甚至一个简短的视频。它长期以来一直用于应用程序(如智能生成音频扬声器响应,或自动完成建议搜索查询。但是,它最近才获得的能力生成人类语言和现实的照片。
使用比以往更大的权力
单一的人工智能模型的能量消耗是很难估计的,和包括能源用于生产计算设备,创建模型和使用模型在生产。2019年,研究人员发现,创建生成人工智能模型称为伯特1.1亿参数消耗的能量往返洲际飞行为一个人。参数的数量指的是模型的大小,与更大的模型通常更熟练。研究人员估计,创建更大的GPT-3,拥有1750亿参数,1287千瓦小时的电力消耗和产生552吨二氧化碳当量,相当于123汽油动力乘用车一年。这只是获得模型准备发射,之前消费者开始使用它。
大小不是唯一的碳排放预测指标。开放获取的布鲁姆模型开发的,BigScience项目在法国,大小GPT-3但相似更低的碳足迹消耗433兆瓦的电力,生成CO2eq 30吨。谷歌的一项研究发现,相同的大小,使用更高效的模型体系结构和处理器和绿色数据中心可以减少碳足迹100到1000倍。
较大的模型用更多的精力在他们的部署。有限的碳足迹数据单一生成人工智能查询,但一些业内人士估计四到五倍比搜索引擎的查询。聊天机器人和图像生成器变得更受欢迎,如谷歌和微软结合人工智能语言模型到他们的搜索引擎,查询他们每天收到的数量呈现指数级增长。
人工智能机器人搜索
几年前,没有多少人以外的研究实验室使用模型像伯特或GPT。改变了11月30日,2022年,当OpenAI ChatGPT发布。根据最新的可用数据,ChatGPT结束2023年3月达15亿人次。微软把ChatGPT到其搜索引擎,Bing,成功了每个人都能享受到的5月4日,2023年。如果聊天机器人成为受欢迎的搜索引擎,部署AIs可以真正增加的能源成本。但人工智能助手有更多的用途不仅仅是搜索,比如写文档,解决数学问题,创造营销活动。
另一个问题是人工智能模型需要不断更新。例如,ChatGPT只是从2021训练数据,所以不知道从那以后发生的任何事情。创建的碳足迹ChatGPT不是公共信息,但它很可能远高于GPT-3。如果它必须重新创建定期更新其知识,能源成本将变得更大。
一个好处是,问一个聊天机器人可以是一个更直接的方法比使用搜索引擎获取信息。而不是得到一个页面的链接,你得到一个直接的答案会从人类,假设在降低准确性的问题。得到更快的信息可能会抵消增加的能源使用与搜索引擎相比。
的方式前进
未来难以预测,但大型生成人工智能模型在这里留下来,和人们可能会越来越多地转向他们的信息。例如,如果一个学生现在需要帮助解决一个数学问题,他们问导师或者朋友,或者请教教科书。在未来,他们可能会问一个聊天机器人。同样,法律咨询等专业知识或医学专业知识。
而一个大型的人工智能模型不会破坏环境,如果一千家公司为不同的目的,开发稍微不同的人工智能机器人每个数以百万计的用户使用,能源使用可能会成为一个问题。还需要更多的研究来生成人工智能更有效率。好消息是,人工智能可以运行在可再生能源上。通过将计算到绿色能源更丰富,可再生能源或调度计算的时候一天更可用,可以排放减少了30到40倍相比,使用网格由化石燃料。
最后,社会压力可能有助于鼓励企业和研究实验室发布的碳足迹的人工智能模型,一些已经这样做了。在未来,也许消费者甚至可以使用此信息来选择一个聊天机器人的“绿色”。
凯特Saenko是波士顿大学计算机科学副教授。这篇文章最初发表在谈话。
每周时事通讯
建筑科学和能源效率的建议,加上特别优惠,在你的收件箱。
2的评论
人类想方设法生存几千年没有ChatGPT及其相关的碳足迹。一个奇迹。
作为ex-technologist离开科技行业20多年后,我发现凯特的文章有趣但我假设她意识到各种警告或细微差别。我将指出这些事项:
>通过将计算到绿色能源更丰富,可再生能源或调度计算的时候一天更可用,可以减少排放30到40倍,比使用网格由化石燃料。
分时计算已经存在一段时间。如果我没记错的话,这是1号由IBM实现,霍尼韦尔和其他主机设计师早在50年代。快进,和云计算“重启”分时的想法。AWS (Amazon Web Services)动态可扩展的计算机(EC2)按需消费了一段时间,尽管其基于价格(现货价格)我看不出任何原因无法转向能源消耗。(动态能耗监测与控制,尽管新在房屋建筑中,在服务器级计算已经存在了一段时间,我并不意味着英特尔的电压调节器和冬眠还远程命令与控制计算机内的加载时间,用户,等等)的基本技术已经存在了一段时间,如所需的工具。我想说的是:技术并不是问题。用户行为的问题。将21世纪的用户可以等待响应,而电脑是冬眠在黑暗和无风的日子吗?在当今世界的即时的满足,我不乐观。除了不便,一些计算服务是至关重要的。 This idea would face something similar to home energy conundrum of asking my Floridian in-laws to delay turning on their AC's cooling. Actively cooling a building used to be thought of as a luxury but now it's considered a matter of public health & safety, like avoiding heat strokes. AI is currently considered a luxury, or toy depending on your view, but it's probably going to become integrated into critical compute services.
>有有限的数据一个生成人工智能查询的碳足迹,但一些业内人士估计四到五倍的搜索引擎查询。
有潜在系统性挑战在计算复合碳足迹的未来学家视图。我鼓励凯特和别人读到垃圾电子邮件的持续的碳足迹。公众和一些技术人员以外的核心计算机基础设施还没有被告知是:技术人员从未摆脱垃圾邮件。发生了什么是垃圾邮件是塞在地毯下面,可以这么说,通过一个不同的盒子在人们的电子邮件通过智能检测但电力仍然是被垃圾邮件。技术,例如Baysean统计数据,应用更好地检测垃圾邮件但试图阻止或南瓜垃圾完全失败了。(意味着elliminate垃圾邮件而被视为加重用户,在哲学的风险,从根本上僵化的理想自由沟通。)我问BingAI估计垃圾邮件的碳足迹:每年97亿吨的二氧化碳。这是一个更大的碳足迹比哥斯达黎加。并不是有用的浪费。我称之为提高认识的技术债务,或技术的行李。 That technological progress is hyperfocused on the future and avoids talking about the past. The past is a great teacher of lessons learned. Instead of continuing to fun FASTER towards MORE technology, how about the idea that "less is more"? On-demand AI could be a start but it's still more tech. I think we need another shift in users' views about tech. That's one reason I got out of tech.
登录或创建一个帐户发布评论。
报名 登录