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    人工智能:耗電又耗水的能源黑洞?

    2024-06-04 03:15:28南之瑉
    海外文摘 2024年6期
    關(guān)鍵詞:消耗數(shù)據(jù)中心人工智能

    南之瑉

    | 建立“可持續(xù)人工智能”的標(biāo)準(zhǔn) |

    2022年11月,開放人工智能公司發(fā)布聊天生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(ChatGPT),短短兩個(gè)月內(nèi)便擁有了1億活躍用戶。隨后,各大科技公司競(jìng)相推出越來越先進(jìn)的“生成式人工智能”,其影響力據(jù)信能與互聯(lián)網(wǎng)的誕生、電力的普及、工業(yè)革命的出現(xiàn)以及火的發(fā)現(xiàn)相提并論。然而,很多人不了解的是,人工智能技術(shù)的爆炸式發(fā)展耗費(fèi)了大量電能和淡水,留下了巨大的碳足跡,而且這些數(shù)字仍在不斷增加。

    科技公司正試圖將人工智能嵌入到從簡(jiǎn)歷寫作到腎臟移植、從狗糧選擇到氣候建模的一切事物中,強(qiáng)調(diào)人工智能可以通過多種方式幫助人類減少環(huán)境足跡。但如今,一些立法者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和國(guó)際組織希望確保人工智能帶來的益處不會(huì)被其不斷攀升的環(huán)境成本所抵消。

    “下一代人工智能工具的發(fā)展不能以犧牲地球健康為代價(jià)?!?024年初,馬薩諸塞州參議員提出一項(xiàng)法案,要求美國(guó)政府評(píng)估人工智能當(dāng)前的環(huán)境足跡,并為將來公開人工智能對(duì)環(huán)境的影響制定標(biāo)準(zhǔn)化制度。歐洲議會(huì)通過的《人工智能法案》要求“高風(fēng)險(xiǎn)人工智能系統(tǒng)”報(bào)告其整個(gè)生命周期內(nèi)的能源消耗、資源使用情況和其他影響,該法規(guī)將于2025年生效。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織表示將在2024年晚些時(shí)候發(fā)布“可持續(xù)人工智能”的標(biāo)準(zhǔn)。

    | 秘而不宣的碳排放量 |

    訓(xùn)練人工智能的過程需要消耗大量電力。一個(gè)突出的現(xiàn)象是,人工智能技術(shù)的高速發(fā)展正在意外地推高煤炭股。誰用電,就會(huì)產(chǎn)生二氧化碳。美國(guó)研究員艾瑪·斯特魯貝爾提出了一個(gè)大致的規(guī)律:訓(xùn)練一個(gè)先進(jìn)的語言模型所產(chǎn)生的二氧化碳當(dāng)量大約相當(dāng)于五輛汽車的終生排放量,或者說,大約是一個(gè)人一生中排放量的2/3。據(jù)谷歌和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員估計(jì),開放人工智能公司的GPT-3模型訓(xùn)練過程中排放的二氧化碳當(dāng)量高達(dá)552噸,需要1287兆瓦時(shí)的電能,相當(dāng)于320個(gè)四口之家一年的能源消耗。據(jù)估計(jì),《穩(wěn)定擴(kuò)散》首版圖像生成器的訓(xùn)練產(chǎn)生了15噸二氧化碳當(dāng)量,我們不清楚這樣的訓(xùn)練還需要進(jìn)行多少次。像GPT-3這樣的大型語言模型在添加新功能時(shí)不需要從頭開始重新訓(xùn)練,而是在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)行升級(jí)——而完成到GPT-3.5或GPT-4的版本升級(jí)需要多少訓(xùn)練,是企業(yè)嚴(yán)守的秘密。

    目前,我們也不知道,請(qǐng)求人工智能幫忙做家庭作業(yè)或生成一張宇航員騎馬的圖片將如何影響碳排放或淡水庫存。加州大學(xué)河濱分校電氣和計(jì)算機(jī)工程副教授任紹磊表示,在缺乏標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)的情況下,科技公司可以隨意選擇性公開其人工智能的影響。過去十年,任紹磊一直在研究人工智能的水資源消耗。通過對(duì)微軟冷卻系統(tǒng)年用水量的計(jì)算,他估計(jì),與GPT-3進(jìn)行一系列問答(大約10到50次回復(fù))會(huì)消耗半升淡水,消耗量因地區(qū)而異,體量更大的人工智能可能消耗更多。然而,對(duì)于相關(guān)信息,各大科技公司大都秘而不宣。

    亞馬遜在北弗吉尼亞州郊區(qū)的一個(gè)數(shù)據(jù)中心

    碳排放也一樣。2022年,研究人工智能影響的十位知名學(xué)者在一篇會(huì)議論文中寫道:“對(duì)于人工智能導(dǎo)致的溫室氣體排放量,現(xiàn)今的數(shù)據(jù)科學(xué)家們?nèi)狈Ρ憬菘煽康暮饬糠椒?。”論文合著者之一、西雅圖艾倫人工智能研究所的科學(xué)家杰西·多吉表示,自這篇論文發(fā)表以來,人工智能應(yīng)用程序和用戶數(shù)目已經(jīng)激增,但公眾對(duì)這些環(huán)境數(shù)據(jù)仍然一無所知。

    | 數(shù)據(jù)中心的驚人耗電量 |

    此外,多吉強(qiáng)調(diào)道:“能為你寫一首詩或草擬一封電子郵件的模型非常大。對(duì)于人工智能來說,要擁有優(yōu)秀的能力,尺寸至關(guān)重要?!贝笮腿斯ぶ悄苄枰焖龠M(jìn)行大量計(jì)算,通常需要在專用圖形處理器(GPU)上運(yùn)行,這些處理器最初是為在計(jì)算機(jī)屏幕上渲染圖形而設(shè)計(jì)的,具有強(qiáng)大的計(jì)算能力,相比其他芯片而言更加節(jié)能,而且在大型云數(shù)據(jù)中心上運(yùn)行時(shí)效率很高。云數(shù)據(jù)中心通常由大量服務(wù)器組成,它們配備了高性能的處理器、內(nèi)存和存儲(chǔ)設(shè)備,以滿足數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的需求。數(shù)據(jù)中心規(guī)模越大,效率往往就越高。近年來,人工智能能源效率的大幅提升,多得益于不斷增加的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心,這些中心擁有更多的計(jì)算機(jī),可以根據(jù)需求快速擴(kuò)展能力。一個(gè)典型的云數(shù)據(jù)中心占地近1萬平方米,而超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心可以達(dá)到10萬至20萬平方米。

    全球云數(shù)據(jù)中心的數(shù)量估計(jì)在9000至11000個(gè)之間,而且還有更多的正在建設(shè)中。國(guó)際能源署預(yù)計(jì),到2026年,數(shù)據(jù)中心的總耗電量將是2022年的兩倍,達(dá)到1000太瓦時(shí),大致相當(dāng)于日本當(dāng)前的年度總用電量。

    數(shù)據(jù)中心耗電量極大。

    一個(gè)問題是,這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)涵蓋數(shù)據(jù)中心的所有活動(dòng),除人工智能外,亞馬遜的在線商店界面、蘋果電視的視頻播放服務(wù)、數(shù)百萬用戶的電子郵件存儲(chǔ)、比特幣“挖礦”等任務(wù)也都在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部完成。

    至于人工智能實(shí)際占用了數(shù)據(jù)中心能耗的多大比例,大多數(shù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心的科技公司選擇保持沉默。谷歌是個(gè)例外。該公司表示,“機(jī)器學(xué)習(xí)”——人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)——占其數(shù)據(jù)中心總能耗的比例略低于15%。

    | 人工智能復(fù)雜的環(huán)境影響 |

    另一個(gè)復(fù)雜的問題是,與“挖掘”比特幣或在線購物不同,人工智能還可以用來減少人類對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。人工智能可以改進(jìn)氣候模型,找到更高效的數(shù)字技術(shù)制造方法,減少運(yùn)輸過程中的浪費(fèi),從而減少碳排放和用水量。例如,有統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),由人工智能驅(qū)動(dòng)的智能家居可以讓家庭二氧化碳排放量減少多達(dá)40%。而谷歌最近的一個(gè)項(xiàng)目發(fā)現(xiàn),人工智能可以快速處理大氣數(shù)據(jù),指導(dǎo)飛行員選擇飛行路線,從而產(chǎn)生最少的尾跡。

    據(jù)估計(jì),在商業(yè)航空對(duì)全球變暖的影響中,有超過1/3由飛機(jī)尾跡產(chǎn)生。加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)科學(xué)榮譽(yù)退休教授兼谷歌研究員大衛(wèi)·帕特森說:“如果航空行業(yè)能夠全面利用人工智能帶來的技術(shù)突破,那么由此減少的二氧化碳排放量將會(huì)超過2020年所有人工智能產(chǎn)生的二氧化碳總量。”

    帕特森預(yù)測(cè)道,由于人工智能軟件和硬件能源使用效率的提高,人工智能的碳足跡將很快達(dá)到峰值并開始降低。這種效率提高表現(xiàn)在:自2019年以來,人工智能的體量不斷增加,其占谷歌數(shù)據(jù)中心能源使用的比例卻一直保持在低于15%的水平。根據(jù)國(guó)際能源署的數(shù)據(jù),盡管全球互聯(lián)網(wǎng)流量自2010年以來增長(zhǎng)了20多倍,但數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)所消耗的電力份額增加得要少得多。

    然而,關(guān)于效率提升的數(shù)據(jù)并不能說服一些懷疑論者。他們提到一個(gè)被稱為“杰文斯悖論”的社會(huì)現(xiàn)象:長(zhǎng)期來看,降低資源成本有時(shí)會(huì)增加資源消耗。這是一種反彈效應(yīng),就像拓寬了高速公路后,車速變得更快,燃料消耗變少,但隨后路上汽車數(shù)量增多,燃料總消耗反而比以前更多了。同樣,如果人工智能讓家庭供暖效率提高了40%,那么根據(jù)一位批評(píng)者的說法,人們可能會(huì)在一天中的更多時(shí)間里讓室內(nèi)溫度保持更高。

    多吉解釋道,人工智能是所有事物的加速器。在艾倫研究所,人工智能幫助開發(fā)了更好的程序去模擬氣候、追蹤瀕危物種和抑制過度捕撈。但是,從全球來看,人工智能也為許多可能加速氣候變化的應(yīng)用提供了支持,從而引發(fā)了一個(gè)核心的倫理問題:我們追求的是什么樣的人工智能?

    | 與當(dāng)?shù)厝烁?jìng)爭(zhēng)淡水的數(shù)據(jù)中心 |

    如果說全球電力消耗感覺有點(diǎn)抽象,那么數(shù)據(jù)中心的水消耗是一個(gè)更具體、更具地域性的問題,特別是在干旱地區(qū)。冷卻數(shù)據(jù)中心精密電子設(shè)備所使用的水不能含有細(xì)菌和雜質(zhì),以免導(dǎo)致設(shè)備故障。換言之,數(shù)據(jù)中心通常會(huì)與人們競(jìng)爭(zhēng)飲用、烹飪和洗滌的水。

    有數(shù)據(jù)顯示,2022年,谷歌的數(shù)據(jù)中心用于冷卻的淡水量約為200億升,比2021年增加了20%。同一時(shí)期,微軟的用水量則增加了34%。谷歌的數(shù)據(jù)中心托管了包括巴德聊天機(jī)器人在內(nèi)的多個(gè)生成式人工智能服務(wù)。微軟的服務(wù)器則托管了ChatGPT以及GPT-3和GPT-4,它們都由開放人工智能公司開發(fā),微軟是該公司的主要投資者。

    建成或擴(kuò)建的數(shù)據(jù)中心越來越多,住在附近的民眾想了解它們的用水量信息卻非常困難。例如,谷歌在俄勒岡州達(dá)爾斯市運(yùn)營(yíng)著三個(gè)數(shù)據(jù)中心,并計(jì)劃再建兩個(gè)。2022年,市政府提起了一項(xiàng)訴訟,旨在免除谷歌向農(nóng)民、環(huán)保人士和美洲原住民部落說明其用水狀況的義務(wù),而這些群體擔(dān)心數(shù)據(jù)中心的水消耗會(huì)影響當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展和動(dòng)植物生態(tài)。該市在2023年初撤銷了此項(xiàng)訴訟,隨后公開的記錄顯示,谷歌現(xiàn)有的三個(gè)數(shù)據(jù)中心使用了該市超過1/4的供水。近兩年間,智利和烏拉圭爆發(fā)了抗議活動(dòng),反對(duì)谷歌建造大量消耗飲用水的新數(shù)據(jù)中心。愛爾蘭政府也拒絕了微軟和亞馬遜建設(shè)數(shù)據(jù)中心的請(qǐng)求,擔(dān)心這可能會(huì)給國(guó)家電網(wǎng)帶來壓力甚至導(dǎo)致斷電。目前,愛爾蘭已有11%的電力需求流向了數(shù)據(jù)中心,如果照這個(gè)速度發(fā)展,到2030年,這一比例將上升到33%。

    多吉指出,未來的某一天,人工智能也許能夠或者依法必須向用戶告知他們每次使用人工智能服務(wù)所造成的環(huán)境負(fù)擔(dān)。此外,我們還可以考慮為人工智能模型引入能效等級(jí)系統(tǒng),讓消費(fèi)者能夠像選購家電一般比較其能源效率。而現(xiàn)在,個(gè)人用戶并沒有多少權(quán)利去了解這些信息,更不用說作出什么改變了。

    編輯:周丹丹

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