华盛顿，9月3日——在全球范围内，数据服务器嗡嗡作响，消耗着兆瓦和宝贵的自然资源，为我们的数字世界带来生机。
地球上大约8000个数据中心是我们在线生活的基础，随着人工智能的出现，这些数据中心将进一步增长——以至于研究估计，到2025年，IT行业可能会使用全球20%的电力，并排放全球5.5%的碳排放量。
随着初创企业和企业落后于硅谷最新的前进步伐，这给该行业的碳足迹提出了一个真实的、对某些人来说也越来越紧迫的问题。
Untether AI首席执行官阿伦·艾扬格(Arun Iyengar)表示:“潘多拉的盒子已经打开。”Untether AI是一家高度专业化的芯片制造公司，致力于提高人工智能的能效。
“我们可以以提高气候要求的方式利用人工智能，也可以忽略气候要求，发现自己在十年左右的时间里就会面临影响的后果。”
全球数据服务器向人工智能准备就绪的转变已经在顺利进行，一位谷歌高管称这是“计算领域百年一遇的拐点”。
但这项任务的范围是巨大的。
生成式人工智能工具的创建可以分为两个关键阶段，即实际的“训练”和执行(或“推理”)，例如为ChatGPT提供动力的GPT-4，或机器人Bard背后的谷歌Palm2。
2019年，马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员训练了几个大型语言模型，发现训练一个人工智能模型可以在其使用寿命内排放相当于五辆汽车的二氧化碳排放量。
谷歌和加州大学伯克利分校最近的一项研究报告称，训练GPT-3导致了552公吨的碳排放，相当于驾驶一辆乘用车200万公里。
OpenAI的最新一代模型GPT-4的训练参数或输入是GPT-3的570倍左右，随着人工智能变得更加强大和无处不在，这些系统的规模只会扩大。
人工智能芯片巨头英伟达(Nvidia)提供训练中不可或缺的处理器，即gpu。虽然它们比普通芯片更节能，但它们仍然是巨大的电力消费者。
ChatGPT的“问题”
生成式人工智能的另一方面是部署或推理:当训练好的模型被应用于识别对象、响应文本提示或任何用例时。
部署并不一定需要英伟达芯片的计算能力，但累积起来，现实世界中无休止的交互远远超过了训练的工作量。
柏林赫蒂学院(Hertie School)计算机科学助理教授林恩·卡克(Lynn Kaack)表示:“现在，ChatGPT的推理将成为一个更大的问题，任何人都可以使用它，并通过应用程序和网络搜索融入日常生活。”
最大的云计算公司坚称，他们致力于尽可能提高能源效率。
亚马逊网络服务承诺到2040年实现碳中和，而微软承诺到2030年实现碳负排放。
这些公司认真对待能源效率的最新证据令人放心。
根据国际能源署(iea)的数据，2010年至2018年期间，全球数据中心的能源使用量仅增长了6%，尽管工作量和计算实例增加了550%。
“向后”的思考
硅谷的人工智能大亨们认为，讨论人工智能目前的碳足迹无关紧要，他们低估了人工智能的革命潜力。
英伟达首席执行官黄仁勋最近在访问公司位于加州的总部时对记者说，那些唱反调的人“说反了”。
他认为，人工智能的大规模部署和更快的计算速度最终将减少对全球数据云的需求。
人工智能的超能力将把你的笔记本电脑、汽车或口袋里的设备变成一台节能的超级计算机，而无需从云端“检索”数据。
他说:“在未来，你的手机上会有一个很小的模型，90%的像素将被生成，10%的像素将被回收，而不是100%的像素，所以你将节省(能源)。”
OpenAI的山姆·奥特曼同时认为，人工智能很快就能为人类创造一个全新的未来。
奥特曼最近表示:“我认为，一旦我们拥有了真正强大的超级智能，解决气候变化问题就不会特别困难。”
“这说明了我们应该有多大的梦想……想想一个系统，你可以说，‘告诉我如何廉价地生产大量清洁能源，告诉我如何有效地捕获碳，告诉我如何在全球范围内建造一座工厂。’”
但一些专家担心，对人工智能的疯狂追逐已经压倒了对地球的担忧，至少目前是这样。
“大公司现在正在投入大量资金部署人工智能。我认为他们还没有考虑到环境影响，”Untether AI的艾扬格说。
但是，他补充说:“我认为这即将到来。——法新社
