OpenAI執行長Sam Altman終於承認人工智慧產業正在走向能源危機！

上個月，OpenAI 執行長薩姆·奧爾特曼(Sam Altman) 終於承認了研究人員多年來一直在說的——人工智慧(AI) 產業正在走向能源危機。這是一個不尋常的承認。

在瑞士達沃斯舉行的世界經濟論壇年會上，奧特曼警告說，下一波生成型人工智慧系統消耗的電力將遠遠超出預期，能源系統將難以應對。

「如果沒有突破，就不可能實現這一目標，」他說。

自從我在2018 年開始發表有關人工智慧產業環境成本的文章以來，我看到人們一直在淡化和否認人工智慧產業的環境成本。

Altman 的承認讓研究人員、監管機構和產業巨頭開始談論生成式人工智慧對環境的影響。

那麼奧特曼指望實現什麼能源突破呢？不是設計和部署更永續的人工智慧系統，而是核融合。

他也參與了這場遊戲：2021 年，Altman 開始投資位於華盛頓州埃弗里特的核融合公司Helion Energy。

大多數專家都認為，核融合不會對本世紀中葉應對氣候危機的脫碳這一關鍵目標做出重大貢獻。

Helion最樂觀的估計是，到2029年，它將產生足夠為40,000個美國普通家庭供電的能源；

一項評估表明，OpenAI 在加州舊金山創建的聊天機器人ChatGPT 已經消耗了33,000 個家庭的能源。

據估計，由生成式人工智慧驅動的搜尋所消耗的能量是傳統網路搜尋的四到五倍。幾年之內，大型人工智慧系統可能需要與整個國家一樣多的能源。

這不僅僅是能源。生成式人工智慧系統需要大量淡水來冷卻處理器並發電。在愛荷華州西得梅因，一個龐大的資料中心群集為OpenAI 最先進的模型GPT-4 提供服務。

當地居民的一項訴訟顯示，2022 年7 月，即OpenAI 完成模型訓練的前一個月，該集群使用了該地區約6% 的水。根據Google和微軟的環境報告，隨著Google和微軟準備他們的Bard 和Bing 大型語言模型，這兩個模型的用水量都出現了大幅增長——在一年內分別增加了20% 和34%。

一份預印本表明，到2027 年，全球人工智慧對水的需求可能是英國的一半。在另一份預印本中，Facebook 人工智慧研究人員將該行業追求規模的環境影響稱為「房間裡的大象」。

我們現在需要的不是白日夢技術，而是務實的行動來限制人工智慧對生態的影響。

沒有理由不能做到這一點。該行業可以優先考慮使用更少的能源，建立更有效率的模型，並重新考慮如何設計和使用資料中心。正如法國BigScience 計畫以其BLOOM 模型所展示的那樣，可以建立與OpenAI 的GPT-3 大小相似且碳足跡低得多的模型。但整個產業的情況並非如此。

要獲得準確、完整的環境影響數據仍然非常困難。生成式人工智慧的全部全球成本是嚴格保密的企業機密。數據來自Emma Strubell和Sasha Luccioni等研究人員的實驗室研究；有限公司報告；以及地方政府公佈的數據。目前，公司幾乎沒有動力做出改變。

但立法者終於注意到了這一點。2月1日，以馬薩諸塞州參議員埃德·馬基為首的美國民主黨提出了《 2024年人工智慧環境影響法案》。該法案指示國家標準與技術研究所與學術界、工業界和民間社會合作，制定評估人工智慧環境影響的標準，並為人工智慧開發商和營運商創建自願報告框架。該立法是否會通過仍不確定。

自願措施很少能產生持久的問責文化和一致採用，因為它們依賴善意。鑑於緊迫性，還需要做更多工作。

要真正解決人工智慧對環境的影響，需要採取多方面的方法，包括人工智慧產業、研究人員和立法者。在工業領域，永續實踐勢在必行，並應包括測量和公開報告能源和水的使用；優先發展節能硬體、演算法和資料中心；並僅使用再生能源。獨立機構的定期環境審計將支持透明度和對標準的遵守。

研究人員可以優化神經網路架構以實現永續性，並與社會和環境科學家合作，指導技術設計實現更大的生態永續性。

最後，立法者應該同時提供胡蘿蔔和大棒。首先，他們可以設定能源和水的使用基準，激勵再生能源的採用，並強制要求進行全面的環境報告和影響評估。《人工智慧環境影響法案》只是一個開始，但還需要更多的努力。

資料來源：https://www.nature.com/articles/d41586-024-00478-x

作者：By  Kate Crawford