人工智能:生成式AI工具對環境有什么影響？_AIGPT幣

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]

英偉達宣布生成式AI引擎DGX GH200已投入量產，可支持萬億參數AI大模型訓練:5月29日消息，美東時間5月28日，英偉達創始人兼CEO黃仁勛在NVIDIA Computex 2023演講中宣布，生成式AI引擎NVIDIA DGX GH200現已投入量產。

英偉達官網顯示，NVIDIA DGX GH200是將256個NVIDIA Grace Hopper超級芯片完全連接到單個GPU中的新型AI超級計算機，支持萬億參數AI大模型訓練。能夠處理大規模推薦系統、生成式人工智能和圖形分析，并為巨型人工智能模型提供線性可擴展性。[2023/5/30 9:49:41]

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。

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]

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。

中國移聯元宇宙產業委等聯合發布行業提示：防止對類ChatGPT等生成式人工智能應用進行濫用:4月13日消息，中國移動通信聯合會元宇宙產業工作委員會4月13日聯合中國通信工業協會區塊鏈專業委員會等，共同呼吁行業自律并對本機構委員單位作出行業提示，提出要嚴格遵守國家及行業相關法律法規要求，增強合規謹慎經營的理念，全面提高風險管控水平；提供生成式人工智能服務應當真實準確客觀多樣，應采取相應措施防止生成虛假信息，不得上傳或留存含有侵犯知識產權的內容，防止對類ChatGPT等生成式人工智能應用進行濫用，避免擾亂健康市場秩序。(金十)[2023/4/13 14:00:37]

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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