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这才是当今生成式人工智能的根本性问题!

时间:2023-11-03 10:34:30浏览次数:34  
标签:人们 普及 能源 人工智能 生成式 根本性 耗能

原创 | 文 BFT机器人

这才是当今生成式人工智能的根本性问题!_生成式


01

引言


近年来,生成式人工智能产品层出不穷,ChatGPT火爆出圈后,百度、谷歌等科技大佬争相研究生成式人工智能产品,将该技术的普及程度提升到了一个新的水平。然而,生成式人工智能的运营需要高昂的能源成本。


02

现代化风向标:光速发展的人工智能


人工智能的产生是必然,是人类发展进程中的重要一环。从第一台数字计算机发明开始,人类对于数字化社会的追求便一直持续着。从工具到机器,再到机器人的普及,人们对科技成果的追求越来越狂热。


这才是当今生成式人工智能的根本性问题!_语言模型_02


一直以来,人工智能凭借着超快的发展速度,迅速在人们的生活中“出圈”,其研究范围也在不断扩大。从一开始的智能制造,到人类学习、生活、工作的方方面面,不但包括自然科学技术领域,而且还涉及到哲理、伦理、法理等人文艺术宗教领域。人工智能的普遍应用,成为了现代化的风向标。


03

严峻的能源问题:人工智能不仅耗电,还耗水


数字可持续发展博客Digiconomist的创始人——亚历克斯·德·弗里斯 (Alex de Vries)曾在《焦耳》杂志上发表的一份报告中预测,当前的人工智能技术每年消耗的电力可能相当于爱尔兰整个国家的电力消耗(每年29.3太瓦时)。他说:“一次LLM(大语言模型)交互所消耗的电量相当于将低亮度LED灯泡打开一小时的电量。”


这才是当今生成式人工智能的根本性问题!_语言模型_03


许多专家认为,德弗里斯对于人工智能耗能的预测可能是保守的,随着人工智能的普及,能源需求问题将会愈加严峻。


在训练自然语言模型时,需要持续冷却运行这些程序的数据中心服务器。而使用大量水的冷却塔,是许多领域中最有效和广泛使用的冷却方式,尽管用空气、制冷剂或组合来冷却也是选择之一。另外,消耗电力也是另一种用水方式,火电、天然气和核能的发电都会消耗大量水。


Verdecchia(佛罗伦萨大学的助理教授)表示:一直以来,人工智能的能源问题历来都是通过优化硬件来解决的。然而,继续让微电子变得更小、更高效,以目前的技术来说,在物理层面是“不可能完成”的任务。


04

专家:人工智能不是灵丹妙药


随着智能设备的普及,人工智能已经逐渐融入到我们的日常活动中,无论是使用Siri、AI识图、还是导航,都十分方便。然而,这些看似简单的任务需要耗费大量能源。


人们日益关注人工智能的便利性和高效性,但这些技术的高能耗被忽视了。随着人工智能的被普及,越来越多的公司将人工智能纳入到他们的业务中。这往往被视为积极的公司管理措施,因为公司引入人工智能,能够提高生产工作的效率,加速自动化进程。


人工智能的确给人类带来了莫大的帮助,但在其发展过程中,效率的提高也带来更多的消费者需求,导致总资源使用量的增加。而人工智能效率的提高也可能导致更大的模型需要更多的计算能力。


De Vries说:“认识到人工智能并不是灵丹妙药,而且有其自身的局限性,这一点至关重要。”另外,他认为,开发人员应该批判性地思考哪些领域真正需要人工智能的帮助。


05

必须意识到人工智能耗能的严峻!


虽然人工智能给人们的生活带来了许多便利,但其 巨大的能源消耗问题往往被忽视。这意味着在不久的将来,人们或许会面临严重的能源短缺的困扰。因此,人们必须意识到人工智能耗能问题的严重性。


这才是当今生成式人工智能的根本性问题!_生成式_04


以目前的科技水平,人们虽无法解决人工智能的耗能问题,但可以从加强监管做起。展望未来,人工智能的能源使用信息变得更加透明,政府能够根据其气候政策对该行业进行监管。另外,人们在享受人工智能带来便利的同时,也应考虑到其对环境的影响,客观地使用人工智能,为未来人类的可持续发展留下充足的空间。


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BFT原创

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标签:人们,普及,能源,人工智能,生成式,根本性,耗能
From: https://blog.51cto.com/bftrobot/8162050

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