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2024.07.08 | 1681次觀看

擔心AI以後消滅人類?專家恐吃電怪物「先毀了環境」

天下雜誌
2024.07.08
1681次觀看

許多人擔心未來當AI成熟後,會不會反過來消滅人類...... 我們可能得先煩惱眼前問題:訓練一個AI模型的碳排,相當於5輛汽車從製造到報銷的終身碳排放量。專家擔心,現在AI界對資料與模型「大即是好」的態度,將帶來巨大的環境破壞。當AI研究人員發布新模型的結果時,應該包括模型的能源排放,以及模型的性能和準確性等指標,否則《巴黎協定》努力達到「將全球平均升溫控制在2°C內」,可能將功虧一簣。

編譯/田孟心 由天下雜誌授權轉載

從ChatGPT展開的競賽,已經吸引了全球用戶與投資人的目光。進化的AI,不僅催生了實用的聊天機器人、繪圖機器人,也能發展自動駕駛、AI醫療診斷等先進科技。

但隨著AI愈來愈進步,也有更多研究人員轉而關注它帶來的環境成本。

AI模型的殺傷力

當我們想像「科技」時,可能會想到在實體空間中不存在的東西,例如手機上的應用程式和網路瀏覽器。但儲存這些資訊所需的基礎設施,其實會消耗大量能源。

舉例來說,「雲端」所使用的基礎設施,排放的全球溫室氣體,比商業航班還要多;2018年,YouTube上熱門的歌曲〈Despacito〉有50億次點閱,所消耗的能源相當於4萬個美國家庭一年所需要的電力。

那麼生成式AI消耗的能源又有多大?

最近,美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校的研究人員針對幾種常見的大型AI模型進行了一項研究,發現:一個訓練一個模型的二氧化碳排放量,是62.6萬磅,相當於美國汽車平均壽命使用下的碳排量的5倍(包括汽車本身的製造過程的碳排放)。

「與化石燃料一樣,AI深度學習的過程,也會對環境產生巨大影響,」報導了這份研究的《MIT科技評論》直言。

西班牙拉科魯尼亞大學電腦科學家羅德里格斯(Carlos Gómez-Rodríguez)對這份研究結果評論道:「雖然我們學界的許多人可能都在抽象、模糊的層面上思考過這個問題,但這些數字,確實顯示了問題的嚴重性。」

這篇論文專注研究自然語言處理(NLP)的模型訓練過程。自然語言處理是AI的一個子領域,教導機器處理人類語言。

在過去兩年中,NLP社群在機器翻譯、完成句子,和其他標準基準測試任務方面,達到了多項里程碑。但這些進步,仰賴從網路抓取更多句子、訓練更大的模型——這個過程的計算成本很高,也高度耗能。

倫敦大學學院經濟學家馬祖卡托(Mariana Mazzucato)近期也投書《衛報》指出,「AI正在以吞噬地球的速度消耗資源,」並點名ChatGPT等大型語言模型,是最耗能源的技術之一。她引用研究表明,要冷卻在微軟資料設施裡訓練ChatGPT-3的機器,得使用大約70萬公升的水。

「目前,AI界資料和模型採取了『愈大愈好』的態度,但這種做法可能在未來造成重大環境破壞,」《生成式AI實作》的作者,未來學家馬爾(Bernard Marr)警告。

馬爾舉例,自動駕駛汽車的AI,必須經過訓練才能學習駕駛。初始訓練完成後,自動駕駛車輛中的AI模型就會執行連續推理,以便能在環境中導航,「只要我們使用車輛,這個過程就會日復一日地發生,僅一輛車就需要大量的能源。」

馬祖卡托更擔憂,當大量能源資源被分配給科技相關的任務時,可能會導致住宅供電等基本需求的能源短缺。她援引英國日前缺電的情況,提醒企業與政府須加強問責。

埃森哲科技永續創新全球負責人帕德爾(Sanjay Podder)日前也呼籲,資料的指數級成長,及其不斷增加的能源需求,「實際上可能抵消,甚至阻礙我們全球對抗氣候變遷的努力。」

力挽狂瀾

人類可以採取哪些措施來減輕AI對環境的影響,同時持續推動創新?

馬爾建議,科技公司應該自行估算AI模型的碳足跡,「機器學習的排放計算器可以幫助從業者根據雲端供應商、地理區域和硬體等因素進行估算。」

企業也應該檢查資料的儲存方式與位置,將比較複雜的機器學習任務轉移到更碳友善的地區,例如加拿大蒙特婁有許多依靠水力發電的資料中心。

此外,當AI研究人員發布新模型的結果時,應該包括模型的能源排放,以及模型的性能和準確性等指標。

對於馬祖卡托來說,政府政策的設計也很重要,「不應該標榜產業或技術作為『贏家』,而是用獎勵條件來引導企業朝正確的方向前進。」而獎勵條件可以是揭露對環境的影響和改善方式。

如今,《巴黎協定》讓全球人們努力達到「將全球平均升溫控制在2°C內」,並期待更進一步,以升溫幅度1.5°C為上限。但科技創新,可能讓前期的付出功虧一簣。

「在我們看到AI模型與汽車碳排的比較之前,可能沒有意識到它有多嚴重,」史丹佛大學AI研究員雷迪(Siva Reddy)說。電腦科學家羅德里格斯附和道, 「我和其他研究人員,都沒有討論過AI模型對環境的影響有那麼大。」

(資料來源:MIT Technology Review, Forbes, The Guardian, arXiv.org)

(原文標題:AI對環境的衝擊有多大?


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