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人工智能技术背后的碳足迹惊人

人工智能(AI)可以帮助我们识别罪犯,识别某些疾病,识别语音,计算路况信息等等,但这些技术进步的背后可能意味着过多的计算量。

当前,人工智能的发展主要依靠3个因素推进:算法创新、数据量,以及计算量。2018年,人工智能非营利组织OpenAI发布了一项研究称,算法创新和数据往往难以跟踪,但计算量却可以量化,这就为测量AI发展进度提供了机会。研究跟踪了2012年以来人工智能的计算量,得出的结论是训练大型模型所需的计算资源每三到四个月就会翻一番。相比之下,摩尔定律的周期为18个月。

除了OpenAI的研究外,据《MIT科技评论》报道,今年6月份,另一项研究发现,特别是开发大规模的自然语言处理模型可能会产生令人震惊的碳足迹。

之所以会产生这样的趋势,是由于大多数的研究团队都更看重最新技术水平的研发,而不考虑开发成本。

换句话说,这些研究团队更愿意对外表明自己技术提高了多少,而不愿意透露技术改进背后的成本增加。据专家预测,如果按照现有的发展速度,到2025年,人工智能的用电量将占世界用电量的十分之一。


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