尽管关于人工智能的危险性，包括错误信息和威胁人类工作被取代等问题仍然主导着讨论，但波士顿大学的一位教授正对另一个可能的副作用发出警告——生成式人工智能工具可能带来相当大的环境影响。
波士顿大学计算机科学副教授凯特·萨恩科在《The Conversation》的一篇文章中写道：“作为一名人工智能研究者，我经常担心构建人工智能模型的能源成本。”她指出，“人工智能越强大，所需能源就越多。”
尽管比特币和以太坊等区块链的能源消耗已经成为从Twitter到国会大厅的研究和争论的焦点，但人工智能的快速发展对地球的影响尚未得到同样的关注。
VenturePunk拟于7月18日在Arbitrum上推出生成式艺术平台Prohibition.art:金色财经报道，由Jordan Lyall创立的Web3创新工作室 VenturePunk在官推宣布，将于 7 月 18 日推出部署在以太坊二层解决方案Arbitrum上的生成艺术平台Prohibition.art，该平台基于Art Blocks引擎构建，有助于降低艺术家和收藏家成本。
据悉，Prohibition.art将不设置策展委员会和白名单，也不会推出铸造通行证，旨在降低社区访问门槛。[2023/7/12 10:49:12]
智能合约平台Flare与Atriv达成合作将引入无代码生成式NFT平台:金色财经报道，智能合约平台Flare官方宣布与人工智能数字艺术平台Atriv达成合作，Atriv将会把无代码生成式NFT平台引入Flare Layer 1网络并推动数字艺术家和收藏家加入Flare社区。据悉Atriv将集成State Connector来使用Flare跨链技术，允许用户在Flare区块链铸造NFT但使用其他区块链付款，包括比特币、狗狗币、莱特币等。[2023/6/24 21:56:39]
萨恩科教授旨在改变这种情况，但她在文章中承认，关于单个生成式人工智能查询的碳足迹数据有限。然而，她表示，研究结果显示，生成式人工智能查询的能源消耗比简单搜索引擎查询高出四到五倍。
中国移联元宇宙产业委等联合发布行业提示：防止对类ChatGPT等生成式人工智能应用进行滥用:4月13日消息，中国移动通信联合会元宇宙产业工作委员会4月13日联合中国通信工业协会区块链专业委员会等，共同呼吁行业自律并对本机构委员单位作出行业提示，提出要严格遵守国家及行业相关法律法规要求，增强合规谨慎经营的理念，全面提高风险管控水平；提供生成式人工智能服务应当真实准确客观多样，应采取相应措施防止生成虚假信息，不得上传或留存含有侵犯知识产权的内容，防止对类ChatGPT等生成式人工智能应用进行滥用，避免扰乱健康市场秩序。(金十)[2023/4/13 14:00:37]
根据2019年的一份报告，萨恩科教授提到一个名为BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的生成式人工智能模型，拥有1.1亿个参数，训练该模型所消耗的能源相当于一人往返跨大陆的飞行，并使用图形处理单元（GPU）进行模型训练。
“元宇宙第一股”Roblox推出生成式AI游戏创作工具:3月26日消息，Roblox推出公司首款生成式AI游戏创建工具Code Assist和Material Generator，目前均处于测试阶段。这两种工具都无法通过文本描述直接生成游戏片段，但Roblox Studio负责人Stef Corazza表示，这些工具可以“帮助自动化基本编码任务，让用户可以专注于创造性工作。” 这意味着能够用户可根据简短提示，生成代码片段和游戏内物件纹理。[2023/3/26 13:27:34]
在AI模型中，参数是从数据中学习得到的变量，用于指导模型的预测。模型中的参数越多，通常意味着模型的复杂性更高，因此需要更多的数据和计算资源。在训练过程中，参数会进行调整以最小化错误。
相比之下，萨恩科教授提到OpenAI的GPT-3模型拥有1750亿个参数，其消耗的能源相当于123辆汽油驱动的乘用车一年的能量消耗量，或大约1287兆瓦时的电力。同时，该模型产生了552吨二氧化碳。她还补充说，这个数字仅仅是在准备启动模型之前，没有任何消费者开始使用模型时的数据。
萨恩科教授说：“如果聊天机器人像搜索引擎一样流行，部署这些人工智能的能源成本可能会非常高。”她举例提到，微软在本月早些时候将ChatGPT加入其Bing网络浏览器。
事情变得更加复杂的是，越来越多的AI聊天机器人，如Perplexity AI和OpenAI广受欢迎的ChatGPT，正在发布移动应用程序。这使得它们更容易使用，并暴露给更广泛的用户群。
萨恩科教授指出，谷歌进行的一项研究发现，使用更高效的模型架构和处理器，以及更环保的数据中心，可以大幅减少碳足迹。
萨恩科写道：“单个大型AI模型不会毁坏环境，但如果成千上万家公司为不同目的开发略有不同的AI机器人，并且每个机器人都被数百万客户使用，那么能源消耗可能成为一个问题。”
最后，萨恩科得出结论，需要进行更多研究，以使生成式人工智能更加高效，但她对此持乐观态度。
她写道：“好消息是，AI可以运行在可再生能源上。通过将计算放在可再生能源更丰富的地方，或者安排在可再生能源更充足的时间进行计算，与使用主要由化石燃料主导的电网相比，可以将排放量减少30到40倍。”
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