研究人员研究了包括聊天机器人、论文编辑器、图像分类器和图像生成器在内的各种 AI 模型的碳足迹,并测量这些模型在执行给定任务 1000 次后所消耗的能源和碳排放量。
研究发现,例如聊天机器人和论文编辑器在内基于文本的模型相对节能,每千次聊天所需能源相当于主流智能手机充电所耗能源的 16%;不过使用图像分类器和图像生成器等图像类模型,效率最低的图像生成模型每千次消耗 11.49 kWh,相当于给主流手机充电 950 次所耗能源。
研究人员还指出,具体取决于它们生成的图像的大小和质量,不同图像生成模型的性能之间存在很大差异。他们认为,需要更多的研究来了解和平衡环境成本和人工智能模型收益。
该研究强调了考虑人工智能对环境影响的重要性,因为预计到 2030 年,全球人工智能市场的价值将接近 16000 亿美元。
数字化经济产生的数据量也在呈指数级增长,到 2025 年将达到 163 万亿千兆字节。这些趋势意味着人工智能的能源需求和碳排放量将相应增加。
人工智能也可以通过提供新的见解和促进有效的环境治理,为解决环境问题作出贡献。例如,人工智能可以帮助监测和预测气候变化,优化可再生能源,减少浪费和污染,促进可持续消费和生产。
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