《生成式人工智能热潮给大型科技公司带来问题》

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导读：

• 全球对下一波生成人工智能的热潮正在加剧公众对大型科技公司不断扩大的水足迹的审查。

• 加州大学河滨分校的研究员任少雷最近发表了一项研究，调查运行流行的生成式 AI 模型所需的资源。

• 任少雷和他的同事发现，ChatGPT 每发出 10 到 50 次提示就会消耗 500 毫升水，具体取决于流行的聊天机器人部署的时间和地点。

全球对下一波生成人工智能的热潮正在加剧公众对一个经常被忽视但至关重要的环境问题的审查：大型科技公司不断扩大的水足迹。

包括微软和 Alphabet 旗下的谷歌在内的科技巨头最近报告称，其用水量大幅上升，研究人员表示，主要原因之一是利用下一波人工智能浪潮的竞赛。

加州大学河滨分校研究员任少雷在 4 月份发表了一项研究，调查了运行流行的生成式 AI 模型（例如 OpenAI 的 ChatGPT）所需的资源。

任少雷和他的同事发现，ChatGPT 每发出 10 到 50 次提示就会吞下 500 毫升水，具体取决于人工智能模型部署的时间和地点。

每月数亿用户都在流行的聊天机器人上提交问题，这很快就说明了人工智能模型是多么“饥渴”。

该研究的作者警告说，如果人工智能模型不断增长的水足迹没有得到充分解决，这个问题可能会成为未来人工智能的社会责任和可持续利用的主要障碍。

ChatGPT的创建者 OpenAI没有回应对该研究结果发表评论的请求。

“总的来说，公众对水问题的了解和认识越来越深刻，如果他们得知大型科技公司正在夺走他们的水资源，而他们却得不到足够的水，那么没有人会喜欢。我认为未来几年我们还将看到更多关于用水的冲突，因此公司必须应对此类风险。”

“隐性成本”

数据中心是大型科技公司命脉的一部分，需要大量的水来保持耗电服务器的冷却和平稳运行。

对于 Meta 来说，这些仓库规模的数据中心不仅产生了最高比例的用水量，而且还产生了最大份额的能源消耗和温室气体排放。

7 月，抗议者走上乌拉圭首都街头，抗议谷歌建设数据中心的计划。 该提案试图在这个南美国家遭受 74 年来最严重的干旱之际使用大量的水。

据报道，谷歌当时表示，该项目仍处于探索阶段，并强调可持续发展仍然是其使命的核心。

在微软最新的环境可持续发展报告中，这家美国科技公司披露，2021年至2022年其全球用水量增加了三分之一以上，攀升至近17亿加仑。

这意味着微软每年的用水量足以填满 2,500 多个奥运会规模的游泳池。

与此同时，对于谷歌来说，2022 年其数据中心和办公室的总耗水量为 56 亿加仑，比上年增长 21%。

两家公司都在努力减少水足迹，并在本世纪末实现“水积极”，这意味着他们的目标是补充比使用量更多的水。

然而值得注意的是，他们最新的用水量数据是在各自的 ChatGPT 竞争对手推出之前披露的。 运行微软 Bing Chat 和 Google Bard 所需的计算能力可能意味着未来几个月的用水量将显着增加。

“通过人工智能，我们看到了技术的一个典型问题，即效率得到提高，但随后会产生反弹效应，因为更多的能源和资源被使用，”全球议程、气候和系统部门主管索米亚·乔希表示。

“就水而言，我们发现仅仅为了向一些所需的机器提供冷却，例如重型计算服务器和使用越来越多数据的大型语言模型，用水量呈指数级增长。”

“因此，一方面，公司向客户承诺更高效的模式……但这在能源、碳和水方面带来了隐性成本，”她补充道。

科技公司如何减少水足迹？

微软发言人说，该公司正在投资研究来衡量人工智能对能源和水的使用以及碳的影响，同时致力于提高大型系统的效率。

微软发言人表示：“人工智能将成为推进可持续发展解决方案的强大工具，但我们需要全球充足的清洁能源供应来为这项新技术提供动力，而这增加了消费需求。”

他们补充道：“我们将继续监测排放量，加快进度，同时增加使用清洁能源为数据中心供电、购买可再生能源以及其他努力，以实现到 2030 年实现碳负、水正和零浪费的可持续发展目标。” 。

另外，谷歌发言人说，研究表明，虽然人工智能计算需求急剧增加，但为该技术提供动力所需的能源增长“速度比许多预测慢得多”。

“我们正在使用经过测试的实践来大幅减少工作负载的碳足迹；这些原则结合在一起，可以将训练模型的能量减少多达 100 倍，将排放量减少多达 1000 倍。”该发言人表示。

他们继续说道：“谷歌数据中心的设计、建造和运营都是为了最大限度地提高效率——与五年前相比，谷歌现在以相同的电力提供了大约 5 倍的计算能力。”

“为了支持人工智能的下一代基础性进步，我们最新的 TPU v4 [超级计算机] 被证明是世界上最快、最高效、最可持续的 ML [机器学习] 基础设施中心之一。”

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