北京時間2月13日消息,，隨著ChatGPT的爆紅，微軟、谷歌、百度相繼宣布對他們的搜索引擎進行重大改革，試圖將大型人工智能模型整合到搜索中，以便給用戶提供更豐富,、更準確的體驗,。但是興奮之余，新工具背后可能隱藏著一個“骯臟的秘密”,。
外媒指出,，構(gòu)建高性能人工智能搜索引擎的競賽很可能需要計算能力的大幅提升，它所產(chǎn)生的后果將是科技公司所需能源和碳排放量的大幅增加,。
英國薩里大學網(wǎng)絡安全教授艾倫·伍德沃德(Alan Woodward)表示：“已經(jīng)有大量資源被用于索引和搜索互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容,，但人工智能的整合需要一種不同的火力。
它需要處理能力,、存儲和高效搜索,。每當我們看到在線處理的步驟變化時，我們就會看到大型處理中心所需的電力和冷卻資源的顯著增加,。我認為人工智能的整合可能是會走這一步,。”
碳排放大增
訓練大型語言模型(LLMs)意味著在大量數(shù)據(jù)中解析和計算鏈接，這就是為什么它們往往是由擁有大量資源的公司開發(fā)的原因,，比如為微軟必應搜索提供動力的ChatGPT,，為谷歌聊天機器人“巴德”(Bard)提供支持的那些語言模型。
“訓練這些模型需要大量的計算能力,，”西班牙科魯尼亞大學(University of Coruña)計算機科學家卡洛斯·戈麥茲·羅德里古茲(Carlos Gómez-Rodríguez)表示,，“現(xiàn)在，只有大型科技公司才能訓練他們,。”
盡管OpenAI和谷歌都沒有透露其產(chǎn)品的計算成本是多少,，但研究人員發(fā)布的第三方分析預計，ChatGPT部分依賴的GPT-3模型的訓練會消耗1287兆瓦時電力,，產(chǎn)生550多噸的二氧化碳當量,，相當于一個人在紐約和舊金山之間往返550次。
“這個數(shù)字看起來沒有那么糟糕,，但你必須考慮到這樣一個事實：你不僅要訓練它,，還要執(zhí)行它，為數(shù)百萬用戶服務,。”羅德里古茲表示,。
而且,，把ChatGPT作為一個獨立產(chǎn)品使用與把它整合到必應中還有很大不同。投行瑞銀預計,，ChatGPT日均獨立訪問用戶為1300萬,。相比之下，必應每天要處理5億次搜索,。
加拿大數(shù)據(jù)中心公司QScale聯(lián)合創(chuàng)始人馬丁·布查德(Martin Bouchard)認為,，根據(jù)他對微軟和谷歌搜索計劃的了解，在搜索過程中添加生成式人工智能,，需要“每次搜索至少增加4到5倍的計算量”,。
為了滿足搜索引擎用戶的需求，企業(yè)必須做出改變,。“如果他們要經(jīng)常重新訓練模型,，并添加更多參數(shù)之類的東西，這是一個完全不同的規(guī)模,，”布查德表示,，“這將需要在硬件上進行大量投資。我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心和基礎設施將無法應對生成式人工智能的消耗,。它們對性能的需求太高了,。”
如何減少碳排放？
根據(jù)國際能源署發(fā)布的數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)中心的溫室氣體排放量已經(jīng)占到全球溫室氣體排放量的1%左右,。隨著云計算需求的增長，這一數(shù)字預計還會上升,，但運營搜索引擎的公司已承諾減少它們對全球變暖的凈貢獻,。
微軟已經(jīng)承諾到2050年實現(xiàn)碳負排放，該公司計劃今年購買150萬噸碳信用額,。碳信用又稱碳權(quán),，是指排放1噸二氧化碳當量的溫室氣體的權(quán)利。谷歌承諾到2030年在其整個業(yè)務和價值鏈實現(xiàn)凈零排放,。
對于這些巨頭來說,，減少將人工智能整合到搜索中的環(huán)境足跡和能源成本的一個方式就是將數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到更清潔的能源上，并重新設計神經(jīng)網(wǎng)絡讓讓變得更高效,，減少所謂的“推斷時間”,，也就是算法處理新數(shù)據(jù)所需的計算能力。
“我們必須研究如何減少這種大型模型所需要的推斷時間,，”謝菲爾德大學自然語言處理講師納菲斯·薩達特·莫薩維(Nafise Sadat Moosavi)表示,，她致力于自然語言處理的可持續(xù)性研究，“現(xiàn)在是關(guān)注效率方面的好時機,。”
谷歌發(fā)言人簡·帕克(Jane Park)表示,，谷歌最初發(fā)布的“巴德”版本是一個由輕量級大型語言模型支持的版本,。“我們還發(fā)表了一項研究，詳細介紹了最先進語言模型的能源成本,，包括早期和更大版本的LaMDA,，”
帕克稱，“我們的研究結(jié)果表明,，將高效的模型,、處理器和數(shù)據(jù)中心與清潔能源相結(jié)合，可以將機器學習系統(tǒng)的碳足跡減少1000倍,。”
文章出處：鳳凰網(wǎng)科技
