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微软首席科学官Nature发文:人工智能是帮助还是损害全球气候?

发布时间:2024-04-24 22:50:22

任何一项技术的发展,都具有两面性。以 ChatGPT 为代表的大模型和人工智能系统,也是如此。如今,有关人工智能系统如何影响气候变化的讨论,正变得愈发激烈

 

一方面,随着模型参数量的指数级增长,人工智能系统消耗的能源、水和其他资源也越来越多。《纽约客》曾报道,ChatGPT 每天可能要消耗超过 50 万千瓦时的电力(相当于 1.7 万多个美国家庭的单日用电量)。马斯克也曾预测,未来两年内全球将由“缺硅”转为“缺电”。这在一定程度上会对全球气候产生负面影响,比如因能源消耗导致的大量温室气体排放。

 

另一方面,越来越先进的人工智能系统,也提高了人类在各行各业的工作效率,给日常生活带来了更多便利。

 

然而,这些由人工智能系统带来的变化,也可能会对排放产生间接影响,可能是积极的,也可能是消极的。

 

那么,如何准确评估人工智能对气候变化的实际影响?人工智能究竟是加速还是推迟了净零排放的实现?是帮助还是损害了全球气候?

 

日前,微软首席科学官 Eric Horvitz、微软可持续发展科学与创新全球高级总监 Amy Luers 及其合作者,在权威科学期刊 Nature 上发文,呼吁研究人员制定一套与政策相关的情景方案,从而量化人工智能扩张在一系列假设条件下可能对气候产生的影响。

 

学术头条在不改变原文大意的情况下,做了精心的编译,如下:

 

人工智能(AI)已经在改变全球经济。各个公司每年在这些技术上投资数千亿美元。几乎在每一个领域,人工智能都被用于提高运营效率、管理复杂性、提供个性化服务和加快创新。

 

随着人工智能对社会的影响越来越大,人们对其对温室气体排放的影响产生了疑虑:

 

人工智能的大量应用是有助于减少世界的碳足迹,还是阻碍气候进步?答案将取决于人工智能模型是如何开发和运行的,以及使用它们会带来哪些变化。然而,科学家们根本不知道这一切将如何发展——当有如此多的利害关系时,这是一个令人担忧的问题。

 

到目前为止,有关人工智能对环境影响的大多数讨论都集中在这些计算密集型技术的直接影响上——它们消耗了多少能源、水或其他资源,以及它们产生多少温室气体。但是,从改变医疗保健和教育,到提高采矿、运输和农业的效率,人工智能应用对社会的全球影响将更加广泛。

 

这些由人工智能驱动的变化可能会对排放产生间接影响,可能是积极的,也可能是消极的。这些间接影响也需要被考虑在内,而且可能远远超过直接影响。我们迫切需要对人工智能的各类影响进行评估。以下是我们知道的和不知道的。

 

未来的不确定性

 

迄今为止,人工智能对气候的直接影响相对较小。运行大模型需要数百万个专用处理器,这些处理器被置于配备有强大冷却系统的专用数据中心。

 

2023 年安装的人工智能处理器每年耗电 7-11 太瓦时(TWh),约占全球用电量的 0.04%。根据国际能源署(IEA)的数据,这一数字低于加密货币挖矿(100-150 太瓦时)和传统数据中心(500-700 太瓦时)的用电量。因此,就全球温室气体排放总量而言,根据国际能源署的评估,数据中心和传输网络合计约占 0.6%,而我们计算出人工智能目前约占 0.01%。

 

人工智能的使用正在迅速扩大。在过去十年中,用于训练大型语言模型(LLMs)的计算能力每年增长十倍。预计在未来 5-10 年内,我们对人工智能服务的需求将以每年 30-40% 的速度增长,而更强大的人工智能模型将需要更多的能源。据估计,到 2027 年,全球与人工智能相关的能源消耗可能是 2023 年的 10 倍。尽管许多数据中心所在地区的本地电网可能会面临挑战,但从全球角度来看,人工智能不会直接导致温室气体排放量在短期内大幅增加。

 

能源效率的提高可以抵消部分预计增加的电力需求,就像 2010 年代数据中心扩张时那样。更高效的人工智能算法、更小的模型以及硬件和冷却系统的创新都会有所帮助。人工智能公司越来越多地投资可再生能源,并在冰岛等清洁能源供应丰富的国家或地区开展业务。

 

然而,间接影响并不清晰。一些人工智能应用旨在应对气候变化,比如减少能源和运输部门、建筑和工业运营以及土地使用产生的排放。优化供应链将提高制造业的效率,并支持将可再生能源纳入电网。加快电池和可再生能源新材料的开发也将带来很多好处。

 

也可能会产生一些负面的间接影响。将人工智能嵌入从医疗到娱乐的现有应用中,可能会增加用电量。石油和天然气的勘探和开采成本可能会变得更低,从而有可能提高产量。如果没有适当的治理,人工智能的广泛应用可能会影响全球经济稳定,从而对贫困、粮食安全和等产生影响——所有这些都可能对排放产生连锁反应。

 

这还只是现有的人工智能系统。未来的人工智能技术将如何发展?它们的扩展将如何影响全球经济?这又将如何影响去碳化?研究人员目前还不清楚;现在下结论还为时过早。简单地将过去的人工智能用电趋势推断到未来会有一定的说服力,但忽视社会、经济和技术因素往往会导致巨大的预测误差。同样,过于简单地看待间接排放的影响,有可能低估人工智能在加速重要气候解决方案突破方面的潜力,比如在数月而非数十年内开发出更便宜、更强大的电池。

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