专家指出，正如虚拟货币刚出来的时候那样，所有人都只在讨论新技术带来的获利，而忽略其背后消耗的巨大资源，尤其人工智慧比虚拟货币所需计算量还要大的技术，而生成式人工智慧需要经过大量的训练才能获得「智慧」，并须不断改进，这个过程代表著巨大的资源消耗。
财联社报导，现实是，人类对于更大的模型和更大的训练永远贪婪，这意味著，人工智慧处理能力的提升，将永远伴随著资源的大量消耗。
加拿大数字基础设施公司QScale的创办人Martin Bouchard表示，基于生成式AI的每一次查询都将需要普通搜寻引擎4到5倍的计算能力，能源消耗也自然大幅增加。
据其估计，OpenAI在2023年1月的用电量可能相当于17.5万个丹麦家庭1年的用电量。Bouchard补充，这还只是基于目前模型使用情况的预测 ，如果其应用面更广泛，接下来AI的消耗规模可能就达到数百万人的等效用电量。
另据AI专家、牛津大学互联网研究所教授Sandra Wachter称，统计资料显示，全球大规模的资讯和通讯技术发展对气候变化影响远大于航空业。光是AI所需的能源，在2012年至2018年间就大概增加30万倍。
Wachter补充说，ChatGPT每训练一次，就可能花费可供126个丹麦家庭使用1年的能源。
财联社指出，这也从另一方面反映出AI可能不那么美妙的地方：一旦ChatGPT被大规模商业化，并在经济生活中占据关键地位之后，如果OpenAI的计算中心不幸收到停电通知……
除了耗电之外，AI对水的需求也同样巨大。正如人类需要进食喝水以维持正常的活动，人工智慧一方面需要能源来进行计算，另一方面需要水来冷却资料中心，确保运作安全。
据德州大学等一篇预印本论文指出，仅ChatGPT上一代的模型－GPT-3的训练就消耗近70万升的水，这足以生产370辆BMW汽车。
研究称，普通使用者与ChatGPT对话的同时，淡水被不停地消耗。换算一下，ChatGPT每与用户交流25~50个问题，就需要「喝下」500毫升的水。有鉴于ChatGPT的受欢迎程度，该人工智慧的存在很可能对当地供水造成巨大的麻烦。
研究还指出，OpenAI需要为其超级电脑中1万张显卡和超过28.5万个处理器内核提供冷却设备，这个过程足够生产320辆特斯拉汽车电池。
更娇贵的是，这些用于冷却设备的水还不能是普通的水，其必须是干净的淡水源，以避免带来腐蚀和细菌滋生的问题。
财联社指出，专家们忧心忡忡，警告现有资料还只是建立在GPT-3模型上的估算，而拥有更多训练资料的GPT-4预计将消耗更多的能源和水。
若从AI消耗的资源角度来看，人工智慧想要真正在现实世界落地，企业在技术革新的同时，还需要考虑如何降低这个人类难以承受的AI成本。
爆料信箱：news@nextapple.com
★加入《壹苹》Line，和我们做好友！
★下载《壹苹新闻网》APP
★Facebook 按赞追踪
點擊閱讀下一則新聞
