如何解决生成式AI不断增长的碳足迹问题

微软、谷歌和Meta正在投资数十亿美元开发生成型人工智能（AI），如在加州旧金山发布的大语言模型ChatGPT。这些模型具备的特点使得它们比之前的模型更加强大，但也对环境造成了更重的负担。近日在Nature上发布的一篇短讯文章，提出了一个更可持续的生成型AI开发框架。文章指出复杂度的增加可以让大型语言模型产生智能文本，但消耗的电力会远高于之前的版本。根据2022年发货的AI训练专用GPU数量，全年总计可能消耗约95亿度电力。这一能耗水平约等于一个中等发达国家100万人口的年度生产和生活用电需求。随着硬件变得越来越复杂，巨大数据集训练速度和容量增长的同时，必将推动产生新的能源需求。因此开发生成型AI时，可以通过调整模型的结构、推广节能硬件、使用清洁能源和优化AI模型运作方式来减少无效训练的数量，达到减少碳排放的效果。