尽管关于人工智能的危险性，包括错误信息和威胁人类工作被取代等问题仍然主导着讨论，但波士顿大学的一位教授正对另一个可能的副作用发出警告——生成式人工智能工具可能带来相当大的环境影响。
波士顿大学计算机科学副教授凯特·萨恩科在《The Conversation》的一篇文章中写道：“作为一名人工智能研究者，我经常担心构建人工智能模型的能源成本。”她指出，“人工智能越强大，所需能源就越多。”
尽管比特币和以太坊等区块链的能源消耗已经成为从Twitter到国会大厅的研究和争论的焦点，但人工智能的快速发展对地球的影响尚未得到同样的关注。
苹果开发自己的生成式人工智能工具以追赶Open AI:金色财经报道，苹果据悉正悄悄开发人工智能工具，这可能会挑战OpenAI、Alphabet公司旗下的谷歌和其他公司的人工智能工具，不过该公司尚未制定出向消费者发布该技术的明确战略。据知情人士透露，苹果已经建立了自己的框架来创建大型语言模型，在这个被称为“Ajax”的模型的基础上，苹果还创建了一个聊天机器人服务，一些工程师称之为“Apple GPT”。知情人士称，最近几个月，推动人工智能已成为苹果的一项重大努力，有几个团队在这个项目上进行合作。这项工作还包括试图解决与该技术相关的潜在隐私问题。[2023/7/20 11:05:53]
梁凤仪：香港证监会聚焦虚拟资产等范畴，Web3和生成式AI等是重大机遇:6月5日消息，6月5日，香港证监会行政总裁梁凤仪在香港投资基金公会的年会上，发表题为“重新思考、整备和部署：香港作为资产管理中心的发展路向”的演讲。梁凤仪表示：“香港证监会以推动增长为己任。我们了解市场上的投资产品要推陈出新，才能与时并进，迎合投资者不断变化的需求。我们目前聚焦于三大范畴：环境、社会及管治（environmental,socialandgovernance，简称ESG），虚拟资产，以及人民币计价产品。”
针对虚拟资产，梁凤仪表示，这些产品的需求近年不断上升，我们推出措施来鼓励负责任的科技创新和支持金融科技业界。我们认可了首批虚拟资产期货ETF，而这些ETF主要投资于在芝加哥商品交易所买卖的虚拟资产期货，当中包括全球首只以太币期货ETF及亚洲首只比特币期货ETF。两周前，我们发布了适用于持牌虚拟资产交易平台营运者的指引。与虚拟资产期货ETF一样，我们采取了多项保障投资者利益的措施，例如就可供零售投资者买卖的代币的纳入准则订明要求。
此外，尽管梁凤仪指出投资环境仍见严峻，但她表示：“我们不忘危中有机，‘机’有中国经济重启、数码化转型、第三代互联网（Web3）及生成式人工智能（generative AI）等，都正是推动创新和可持续投资的重大机遇。”[2023/6/5 21:16:10]
萨恩科教授旨在改变这种情况，但她在文章中承认，关于单个生成式人工智能查询的碳足迹数据有限。然而，她表示，研究结果显示，生成式人工智能查询的能源消耗比简单搜索引擎查询高出四到五倍。
经合组织将制定有关生成式人工智能的新指导方针:5月30日消息，经济合作与发展组织（OECD）将制定有关生成式AI的新指导方针。经济合作与发展组织秘书长科尔曼在接受采访时表示，该组织正在考虑修订2019年制定的人工智能原则，计划最早6月份就新指导方针展开讨论，年底前拿出成果。[2023/5/30 11:48:02]
根据2019年的一份报告，萨恩科教授提到一个名为BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的生成式人工智能模型，拥有1.1亿个参数，训练该模型所消耗的能源相当于一人往返跨大陆的飞行，并使用图形处理单元（GPU）进行模型训练。
英伟达推出面向大语言模型和生成式 AI 的云服务产品:金色财经报道，英伟达宣布推出一组云服务产品，能够使企业构建、优化和运行定制的大型语言模型和生成式 AI 模型。Getty Images、Morningstar、Quantiphi 和 Shutterstock 等公司将创建和使用利用新的 NVIDIA AI Foundations 服务构建的 AI 模型、应用和服务。企业还可使用 NVIDIA NeMo?语言服务和 NVIDIA Picasso 图像、视频和 3D 服务来构建专用的、特定领域的生成式 AI 应用，用于智能聊天和客户支持、专业内容创作、数字模拟等。英伟达还宣布了用于生物学的 NVIDIA BioNeMo?云服务的新模型。此外，英伟达还推出了针对生成式 AI 应用进行优化的四种推理平台，可帮助开发者快速构建专门的、由 AI 驱动的应用。（界面新闻）[2023/3/22 13:18:38]
在AI模型中，参数是从数据中学习得到的变量，用于指导模型的预测。模型中的参数越多，通常意味着模型的复杂性更高，因此需要更多的数据和计算资源。在训练过程中，参数会进行调整以最小化错误。
相比之下，萨恩科教授提到OpenAI的GPT-3模型拥有1750亿个参数，其消耗的能源相当于123辆汽油驱动的乘用车一年的能量消耗量，或大约1287兆瓦时的电力。同时，该模型产生了552吨二氧化碳。她还补充说，这个数字仅仅是在准备启动模型之前，没有任何消费者开始使用模型时的数据。
萨恩科教授说：“如果聊天机器人像搜索引擎一样流行，部署这些人工智能的能源成本可能会非常高。”她举例提到，微软在本月早些时候将ChatGPT加入其Bing网络浏览器。
事情变得更加复杂的是，越来越多的AI聊天机器人，如Perplexity AI和OpenAI广受欢迎的ChatGPT，正在发布移动应用程序。这使得它们更容易使用，并暴露给更广泛的用户群。
萨恩科教授指出，谷歌进行的一项研究发现，使用更高效的模型架构和处理器，以及更环保的数据中心，可以大幅减少碳足迹。
萨恩科写道：“单个大型AI模型不会毁坏环境，但如果成千上万家公司为不同目的开发略有不同的AI机器人，并且每个机器人都被数百万客户使用，那么能源消耗可能成为一个问题。”
最后，萨恩科得出结论，需要进行更多研究，以使生成式人工智能更加高效，但她对此持乐观态度。
她写道：“好消息是，AI可以运行在可再生能源上。通过将计算放在可再生能源更丰富的地方，或者安排在可再生能源更充足的时间进行计算，与使用主要由化石燃料主导的电网相比，可以将排放量减少30到40倍。”
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