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计算机科学副教授,波士顿大学

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