Prof. Samantha Clarke
最近有關生成式人工智慧的揭示突顯了一個令人擔憂的趨勢──運行這些強大模型所需的資源相當可觀。一項新研究顯示，OpenAI 的 ChatGPT 現已基於 GPT-3，冷卻用水的消耗量比先前的估計多出四倍。強調環境影響的研究人員報告指出，OpenAI 的 GPT-4 模型僅僅為了生成一百個單詞，就可以使用約三瓶水。
對電力和冷卻水日益增長的需求對主要科技公司在追求可持續性方面構成了挑戰。儘管人工智慧技術取得了顯著進展，但批評者指出了重大的倫理和環境問題，包括對工作置換的擔憂以及與人工智慧相關的生存風險。像 OpenAI 和微軟這樣的行業巨頭正在前沿推動各行各業的革命，但他們面臨著對資源消耗日益增長的監督。
隨著 AI 的不斷發展，科技公司發現自己陷入了僵局。平衡先進能力與環境責任的必要性愈發突出。報告指出，主要企業在將其雄心勃勃的碳負值目標與人工智慧應用所帶來的高水和電力需求進行調和時陷入困境。
在財務方面，風險同樣高企。 據報導，OpenAI 每天在人工智慧操作上的開支接近 70 萬美元，這使得投資者對長期盈利能力產生了擔憂。隨著形勢的發展，對於人工智慧資源管理可持續解決方案的需求變得愈加迫切。
可持續使用 AI 的生活竅門與建議
生成式人工智慧的興起改變了各個行業，但同時也揭露了資源消耗方面的關鍵可持續性挑戰。在科技與可持續性的交匯點上，以下是一些建議、生活竅門和有趣的事實，供大家考慮。
1. 優化 AI 工具的使用
為了減少對資源的需求，明智地使用 AI 工具至關重要。在生成內容或數據時，優先考慮批量處理，而不是進行多次小請求。這可以最小化系統需要運行的次數，從而降低整體資源消耗。
2. 在非高峰時段安排 AI 任務
如果您使用基於雲的 AI 服務，請嘗試在非高峰時段安排任務，這樣整體電力需求可能較低。這有助於減輕資源壓力，有時還能帶來成本節省。
3. 探索小型模型
考慮在可能的情況下使用小型 AI 模型。雖然它們可能無法提供 GPT-4 等大型模型的相同能力，但它們的資源消耗可以小得多。投資於本地解決方案或輕量級模型可以減輕環境影響並幫助實現可持續性目標。
4. 將 AI 與可再生能源結合
鼓勵使用由可再生能源驅動的 AI 技術。這可以顯著降低與 AI 操作相關的碳足跡。與重視綠色能源的服務提供商合作，考慮為自己的操作投資於太陽能或風能解決方案。
5. 了解環保倡議
持續關注科技公司進行的可持續性倡議的最新消息。許多組織正在積極尋找改善環境影響的方法。與展示實際努力的公司互動，可以幫助您做出明智的決策。
6. 倡導透明度
支持促進 AI 操作透明度的政策和公司，特別是在資源消耗方面。與公開交流其可持續性實踐的品牌互動，可以推動整個行業採用更綠色的措施。
7. 自我教育及推廣他人
理解 AI 資源使用的影響至關重要。將您的知識分享給同事和同行，讓大家了解生成式人工智慧的環境方面。人們了解得越多，就越能共同倡導負責任的 AI 使用。
有趣的事實：您知道嗎？本地化和優化的 AI 模型可以顯著減少水的消耗？研究表明，使用設計高效的 AI 系統可以減少冷卻需求，因此減少水的使用。
總之，雖然人工智慧的進步令人振奮，但它也提出了一系列必須解決的挑戰。通過實施這些建議並保持對環境影響的意識，我們可以利用科技的優勢，同時努力實現人工智慧發展的可持續未來。有關負責任的 AI 實踐的更多信息，請訪問AI 資源。
