NFT:生成式AI工具對環境有什么影響？

盡管關于人工智能的危險性，包括錯誤信息和威脅人類工作被取代等問題仍然主導著討論，但波士頓大學的一位教授正對另一個可能的副作用發出警告——生成式人工智能工具可能帶來相當大的環境影響。

波士頓大學計算機科學副教授凱特·薩恩科在《The Conversation》的一篇文章中寫道：“作為一名人工智能研究者，我經常擔心構建人工智能模型的能源成本。”她指出，“人工智能越強大，所需能源就越多。”

盡管比特幣和以太坊等區塊鏈的能源消耗已經成為從Twitter到國會大廳的研究和爭論的焦點，但人工智能的快速發展對地球的影響尚未得到同樣的關注。

汪其香：據Gartner預測到2025年生成式AI產生的數據將占所有數據的10%:金色財經現場報道，在8月8日由金色財經主辦的金色沙龍活動中，亞馬遜云解決方案架構師汪其香發表主題演講《AIGC概述與應用場景》。汪其香表示，從AI（Artificial intelligence）發展到ML(Machine learning )隨著基礎設施算力的提升，出現DL(Deep learning )，整個網絡和模型越來越大、越來越深并且從結構上不斷的創新，直到出現如今熱門的AIGC（Generative AI），帶來的自動內容創作，它改變了生產內容的方式。對比以前AIML在推薦和搜索領域對內容分發方式的改進，對生產力效率進一步提升，AIGC在未來在各個行業領域應用的場景會越來越多。

Gartner預測到2025年生成式AI產生的數據，將占所有數據的10%，而現在不到1%。未來我們所看到的很多內容和素材都會是由AI生成的，這個占比會快速提升10倍。現在很多行業都落地了AIGC的應用。它會覆蓋在各個行業，除了生圖外，還有生成視頻、生成語音，幫我們去寫作，在生活里的各方面，都會有AI創作的素材出現。[2023/8/9 21:34:03]

Meta推出AI生成式音樂工具AudioCraft:金色財經報道，Facebook和Instagram的母公司Meta推出了一套生成式人工智能模型，稱為AudioCraft，目的是通過各種輸入進行音樂創作。這套生成式人工智能工具包括MusicGen和AudioGen，它們通過基于文本的輸入來創建新的音頻，還有另一個名為EnCodec的工具，它可以用更少的音損生成更高質量的音樂。Meta在公告中提到，其MusicGen模型是用其擁有或專門許可的音樂進行訓練的。此工具可與谷歌今年發布的類似工具MusicLM相媲美。[2023/8/4 16:19:02]

薩恩科教授旨在改變這種情況，但她在文章中承認，關于單個生成式人工智能查詢的碳足跡數據有限。然而，她表示，研究結果顯示，生成式人工智能查詢的能源消耗比簡單搜索引擎查詢高出四到五倍。

中國移聯元宇宙產業委等聯合發布行業提示：防止對類ChatGPT等生成式人工智能應用進行濫用:4月13日消息，中國移動通信聯合會元宇宙產業工作委員會4月13日聯合中國通信工業協會區塊鏈專業委員會等，共同呼吁行業自律并對本機構委員單位作出行業提示，提出要嚴格遵守國家及行業相關法律法規要求，增強合規謹慎經營的理念，全面提高風險管控水平；提供生成式人工智能服務應當真實準確客觀多樣，應采取相應措施防止生成虛假信息，不得上傳或留存含有侵犯知識產權的內容，防止對類ChatGPT等生成式人工智能應用進行濫用，避免擾亂健康市場秩序。(金十)[2023/4/13 14:00:37]

根據2019年的一份報告，薩恩科教授提到一個名為BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的生成式人工智能模型，擁有1.1億個參數，訓練該模型所消耗的能源相當于一人往返跨大陸的飛行，并使用圖形處理單元（GPU）進行模型訓練。

加密初創公司Solvo將允許用戶使用生成式AI創建NFT:金色財經報道，加密貨幣初創公司Solvo近期宣布將使用生成式AI技術，用戶可以生成自己的NFT。并通過上傳或拍照的方式來設計自己的NFT，也可以通過輸入描述他們想要的圖像來實現。目前，Solvo在Optimism鏈上可以免費鑄造AI生成的NFT。在未來的版本中，用戶將能夠存入和取出該NFT以及其他NFT。[2023/2/14 12:06:47]

在AI模型中，參數是從數據中學習得到的變量，用于指導模型的預測。模型中的參數越多，通常意味著模型的復雜性更高，因此需要更多的數據和計算資源。在訓練過程中，參數會進行調整以最小化錯誤。

相比之下，薩恩科教授提到OpenAI的GPT-3模型擁有1750億個參數，其消耗的能源相當于123輛汽油驅動的乘用車一年的能量消耗量，或大約1287兆瓦時的電力。同時，該模型產生了552噸二氧化碳。她還補充說，這個數字僅僅是在準備啟動模型之前，沒有任何消費者開始使用模型時的數據。

薩恩科教授說：“如果聊天機器人像搜索引擎一樣流行，部署這些人工智能的能源成本可能會非常高。”她舉例提到，微軟在本月早些時候將ChatGPT加入其Bing網絡瀏覽器。

事情變得更加復雜的是，越來越多的AI聊天機器人，如Perplexity AI和OpenAI廣受歡迎的ChatGPT，正在發布移動應用程序。這使得它們更容易使用，并暴露給更廣泛的用戶群。

薩恩科教授指出，谷歌進行的一項研究發現，使用更高效的模型架構和處理器，以及更環保的數據中心，可以大幅減少碳足跡。

薩恩科寫道：“單個大型AI模型不會毀壞環境，但如果成千上萬家公司為不同目的開發略有不同的AI機器人，并且每個機器人都被數百萬客戶使用，那么能源消耗可能成為一個問題。”

最后，薩恩科得出結論，需要進行更多研究，以使生成式人工智能更加高效，但她對此持樂觀態度。

她寫道：“好消息是，AI可以運行在可再生能源上。通過將計算放在可再生能源更豐富的地方，或者安排在可再生能源更充足的時間進行計算，與使用主要由化石燃料主導的電網相比，可以將排放量減少30到40倍。”

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