但有一件事人们谈论得不够多，那就是人工智能的碳足迹。其中一个原因是，大型科技公司不分享培训和使用大型模型的碳足迹，我们也没有标准化的方法来衡量人工智能所造成的排放。虽然我们知道训练人工智能模型是高度污染的，但到目前为止，使用人工智能造成的排放一直是一个缺失的部分。直到现在。
我刚刚发表了一篇关于新研究的文章，该研究计算了使用生成式人工智能模型的真实碳足迹。根据人工智能初创公司hug Face和卡内基梅隆大学的研究人员的研究，生成一张图片所消耗的能量相当于给智能手机充满电所消耗的能量。这对地球有着重大影响，因为科技公司正在将这些强大的模型整合到从在线搜索到电子邮件的一切事物中，而且它们每天被使用数十亿次。如果你想知道更多，你可以在这里阅读完整的故事。
尖端技术不一定会损害地球，像这样的研究对于帮助我们获得具体的排放数字非常重要。“它还将帮助人们理解，我们认为人工智能模型赖以生存的云实际上是非常有形的，”领导这项工作的hug Face人工智能研究员萨沙·卢奇奥尼(Sasha Luccioni)说。
她说，一旦我们有了这些数据，我们就可以开始考虑什么时候使用强大的模型是必要的，什么时候更小、更灵活的模型可能更合适。
麻省理工学院林肯实验室的研究科学家维贾伊·加德帕利(Vijay Gadepally)没有参与这项研究，他也有类似的想法。他说，了解每次使用人工智能的碳足迹，可能会让人们在使用这些模型时更加深思熟虑。
艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI)的研究科学家杰西•道奇(Jesse Dodge)表示，卢奇奥尼的研究还强调，与使用人工智能相关的排放将取决于人工智能的使用地点。道奇并未参与这项研究。在电网相对清洁的国家(如法国)，人工智能的碳足迹将远低于电网严重依赖化石燃料的国家(如美国部分地区)。他说，虽然运行人工智能模型所消耗的电力是固定的，但我们可能能够通过在电网由更多可再生能源组成的地区运行这些模型来减少这些模型的总体碳足迹。
虽然气候变化非常容易引起焦虑，但我们必须更好地了解科技行业对地球的影响。像这样的研究可能会帮助我们提出创造性的解决方案，使我们能够从人工智能中获益，同时将危害降到最低。
毕竟，无法测量的东西很难修复。
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