人工智能的演进带来了巨大的能源开支，这反映了先进数字技术对环境的广泛影响。训练 OpenAI 的 GPT-3 语言模型需要的能量相当于 120 个普通美国家庭一整年的消耗量。更先进的 GPT-4 消耗的能量更多，是前者的四十倍。
涉及“反对虚假信息的气候”（CAAD）是一个联盟，包括诸如 Friends of the Earth、英国的全球行动计划（GAP）和美国的调查机构 Check 在内，强调了这些人工智能创新的巨大能源足迹。巨大的能量消耗揭示了必须解决创建这种先进系统的可持续性的迫切需求。
随着人工智能技术的快速发展，对这些系统的环境可持续性越来越受到关注。必须在技术进步和生态责任之间找到平衡，确保朝着更智能机器的进军不会给地球气候和资源留下难以磨灭的印记。随着这些模型变得对我们的生活更加重要，它们发展的能量需求提出了有关科技产业能源消耗的未来的严肃问题。
重要问题和回答：
1. 人工智能能源使用对气候变化有什么影响？
人工智能的大量能源消耗可能会导致全球碳排放增加，加剧气候变化。努力使用可再生能源为人工智能计算可以减轻这些影响。
2. 人工智能开发者如何减少能源消耗？
开发者可以优化算法以提高效率，使用更节能的硬件，并转向更绿色的能源来源。人工智能和能源部门之间的合作对于这一领域的创新至关重要。
3. 人工智能性能和环境影响之间是否存在权衡？
高性能人工智能模型如 GPT-4 通常需要更多能量。然而，开发更为高效的人工智能架构和算法可帮助平衡性能和可持续性。
4. 人工智能本身能帮助解决环境问题吗？
具有讽刺意味的是，人工智能可以成为环境管理中的有效工具，例如优化能源利用、预测生态结果和自动化保护措施。关键在于确保人工智能的益处超过其环境成本。
主要挑战和争议：
– 能源来源： 将人工智能计算转向可再生能源仍然是一个挑战，因为并非所有数据中心都位于可再生能源丰富的地区。
– 碳足迹透明度： 人工智能开发者可能并不总是披露其模型的碳足迹，导致该领域缺乏问责制。
– 技术偏见： 有人担心对更环保人工智能的推动可能会减缓进步或导致研究优先级倾向不当。
优势：
– 人工智能可以自动化和优化任务，提高各行业的效率，并潜在节约能源。
– 先进的人工智能模型可以处理大量数据，帮助解决复杂的环境问题。
劣势：
– 如 GPT-4 这样的大型人工智能模型的持续训练和部署需要大量电力，当从非可再生能源中获取时，贡献了碳排放。
– 存在数码鸿沟问题，只有拥有充足资源的企业才能负担得起培训尖端人工智能模型的能源成本。
建议相关链接：
– OpenAI
– Friends of the Earth
– Global Action Plan (GAP)