数据显示,ChatGPT每训练一次,就可能花费了可供126个丹麦家庭使用一年的能源。
财联社4月14日讯(编辑 马兰) ChatGPT就像是现在吊在人类面前的大饼,让所有人都在狂热追逐人工智能。
然而,当市场热烈讨论人工智能技术革命将为世界带来更多生产力的同时,有人警告,要“养”ChatGPT实在是太费资源了。
专家指出,正如加密货币刚出来的时候那样,所有人都只在讨论新技术带来的利润,而忽略了其背后消耗的巨大能量。而人工智能是比加密货币所需计算量还要大的技术,而生成式人工智能需要经过大量的训练才能获得“智能”,并将不断改进,这一过程代表着巨大的资源消耗。
现实是,人类对于更大的模型和更大的训练集永远贪婪,这意味着,人工智能处理能力的提升,将永远伴随着资源的大量消耗。
太费电了
加拿大数字基础设施公司QScale的联合创始人Martin Bouchard表示,基于生成式AI的每一次查询都将需要普通搜索引擎四到五倍的计算能力,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17.5万个丹麦家庭一年的用电量。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,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,统计数据表明,全球范围内,信息和通信技术对气候变化的影响远大于航空业。光是AI所需的能源,在2012年至2018年间就大概增加了30万倍。
Wachter还补充道,ChatGPT每训练一次,就可能花费了可供126个丹麦家庭使用一年的能源。
而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……
也很费水
能源消耗甚巨,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,人工智能一方面需要能源来进行计算,另一方面需要水来冷却数据中心,确保运行安全。
据科罗拉多河滨大学和德克萨斯大学的一篇预印本论文指出,仅ChatGPT上一代的模型——GPT-3的训练就消耗了近70万升的水,这足以生产370辆宝马汽车 。
研究称,普通用户与ChatGPT的对话同时,淡水被不停地消耗。换算一下,ChatGPT每与用户交流25-50个问题,其就需要“喝”下500毫升的水。而鉴于ChatGPT的受欢迎程度,该人工智能的存在很可能对当地供水造成巨大的麻烦。
研究还指出,OpenAI需要为其超级计算机中1万张显卡和超过28.5万个处理器内核提供冷却设备,这一过程足够生产320辆特斯拉汽车的电池。
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。
专家们忧心忡忡,警告现有数据还只是建立在GPT-3模型上的估算,而拥有更多训练数据的GPT-4预计将消耗更多的能源和水。
ChatGPT越来越像是一个让人爱恨交加的“小妖精”,满口胡话的同时还需要重金养护。从这个角度看,人工智能想要真正在现实世界落地,企业们在技术革新的同时,还需要考虑如何降低这一人类难以承受的AI成本。