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焦點快看:揭秘ChatGPT背后的骯臟秘密,AI巨頭要犧牲環(huán)境嗎?
時間:2023-02-13 12:14:02

AI在搜索中的應用將導致碳排放增加


【資料圖】

鳳凰網(wǎng)科技訊 北京時間2月13日消息,隨著ChatGPT的爆紅,微軟、谷歌、百度相繼宣布對他們的搜索引擎進行重大改革,試圖將大型人工智能模型整合到搜索中,以便給用戶提供更豐富、更準確的體驗。但是興奮之余,新工具背后可能隱藏著一個“骯臟的秘密”。

外媒指出,構(gòu)建高性能人工智能搜索引擎的競賽很可能需要計算能力的大幅提升,它所產(chǎn)生的后果將是科技公司所需能源和碳排放量的大幅增加。

英國薩里大學網(wǎng)絡安全教授艾倫·伍德沃德(Alan Woodward)表示:“已經(jīng)有大量資源被用于索引和搜索互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容,但人工智能的整合需要一種不同的火力。它需要處理能力、存儲和高效搜索。每當我們看到在線處理的步驟變化時,我們就會看到大型處理中心所需的電力和冷卻資源的顯著增加。我認為人工智能的整合可能是會走這一步?!?/p>

碳排放大增

訓練大型語言模型(LLMs)意味著在大量數(shù)據(jù)中解析和計算鏈接,這就是為什么它們往往是由擁有大量資源的公司開發(fā)的原因,比如為微軟必應搜索提供動力的ChatGPT,為谷歌聊天機器人“巴德”(Bard)提供支持的那些語言模型。

“訓練這些模型需要大量的計算能力,”西班牙科魯尼亞大學(University of Coruña)計算機科學家卡洛斯·戈麥茲·羅德里古茲(Carlos Gómez-Rodríguez)表示,“現(xiàn)在,只有大型科技公司才能訓練他們。”

微軟已在必應中整合ChatGPT

盡管OpenAI和谷歌都沒有透露其產(chǎn)品的計算成本是多少,但研究人員發(fā)布的第三方分析預計,ChatGPT部分依賴的GPT-3模型的訓練會消耗1287兆瓦時電力,產(chǎn)生550多噸的二氧化碳當量,相當于一個人在紐約和舊金山之間往返550次。

“這個數(shù)字看起來沒有那么糟糕,但你必須考慮到這樣一個事實:你不僅要訓練它,還要執(zhí)行它,為數(shù)百萬用戶服務?!绷_德里古茲表示。

而且,把ChatGPT作為一個獨立產(chǎn)品使用與把它整合到必應中還有很大不同。投行瑞銀預計,ChatGPT日均獨立訪問用戶為1300萬。相比之下,必應每天要處理5億次搜索。

加拿大數(shù)據(jù)中心公司QScale聯(lián)合創(chuàng)始人馬丁·布查德(Martin Bouchard)認為,根據(jù)他對微軟和谷歌搜索計劃的了解,在搜索過程中添加生成式人工智能,需要“每次搜索至少增加4到5倍的計算量”。

為了滿足搜索引擎用戶的需求,企業(yè)必須做出改變。“如果他們要經(jīng)常重新訓練模型,并添加更多參數(shù)之類的東西,這是一個完全不同的規(guī)模,”布查德表示,“這將需要在硬件上進行大量投資。我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心和基礎(chǔ)設施將無法應對生成式人工智能的消耗。它們對性能的需求太高了。”

如何減少碳排放?

根據(jù)國際能源署發(fā)布的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中心的溫室氣體排放量已經(jīng)占到全球溫室氣體排放量的1%左右。隨著云計算需求的增長,這一數(shù)字預計還會上升,但運營搜索引擎的公司已承諾減少它們對全球變暖的凈貢獻。

微軟已經(jīng)承諾到2050年實現(xiàn)碳負排放,該公司計劃今年購買150萬噸碳信用額。碳信用又稱碳權(quán),是指排放1噸二氧化碳當量的溫室氣體的權(quán)利。谷歌承諾到2030年在其整個業(yè)務和價值鏈實現(xiàn)凈零排放。

對于這些巨頭來說,減少將人工智能整合到搜索中的環(huán)境足跡和能源成本的一個方式就是將數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到更清潔的能源上,并重新設計神經(jīng)網(wǎng)絡讓讓變得更高效,減少所謂的“推斷時間”,也就是算法處理新數(shù)據(jù)所需的計算能力。

“我們必須研究如何減少這種大型模型所需要的推斷時間,”謝菲爾德大學自然語言處理講師納菲斯·薩達特·莫薩維(Nafise Sadat Moosavi)表示,她致力于自然語言處理的可持續(xù)性研究,“現(xiàn)在是關(guān)注效率方面的好時機?!?/p>

谷歌發(fā)言人簡·帕克(Jane Park)表示,谷歌最初發(fā)布的“巴德”版本是一個由輕量級大型語言模型支持的版本?!拔覀冞€發(fā)表了一項研究,詳細介紹了最先進語言模型的能源成本,包括早期和更大版本的LaMDA,”帕克稱,“我們的研究結(jié)果表明,將高效的模型、處理器和數(shù)據(jù)中心與清潔能源相結(jié)合,可以將機器學習系統(tǒng)的碳足跡減少1000倍。”(作者/簫雨)

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