《重新审视对人工智能能耗的担忧》

准确估算AI系统在其生命周期内的能源使用量和碳排放量具有挑战性，取决于诸多复杂因素，包括芯片、冷却系统、数据中心设计、软件、工作量和发电能源等。当前，已有一些研究试图量化AI系统当前和未来的能源需求和碳排放。不过一些初步估算陷入了与早期估算数字技术能源使用相同的陷阱，产生了误导性估算。这些研究通常将AI系统在其生命周期内所需的能源分为两个阶段：训练AI模型和使用AI模型。

马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员在2019年估算了几个AI模型的碳排放量，研究发现，当时谷歌最先进的大语言模型BERT在使用64个高级图形处理器进行79小时训练的过程中排放了约1438磅二氧化碳。研究人员还估算了训练神经网络架构搜索（NAS）AI模型的碳排放量，研究人员估计，训练该模型产生了626155磅的二氧化碳的排放量。

针对2019年的研究，参与NAS模型的研究人员详细总结了他们工作中的能源使用和碳排放情况，并指出了外部研究人员的估算错误的原因。研究发现，实际排放量比先前研究的估计值小88倍。随后几年，研究人员发表了多项研究，估算了许多著名AI模型的训练能耗及其碳排放量。研究人员估计，训练GPT-3产生了552吨二氧化碳排放量。此外，AI模型的训练效率也在不断提高。最后，用于为开发人员训练AI模型的数据中心供电的能源组合也会影响其碳排放量。尽管有了这项新研究，但批评AI的团体在要求决策者减少对大规模计算资源的投资时，还是一再引用了最初的错误研究。

尽管政策制定者和媒体都在关注AI模型训练的能源成本，但多项研究认为，与AI系统相关的大部分能源成本都来自于使用AI模型。使用过程中的能耗受多种因素影响，包括任务类型和AI模型。不同的AI模型也有不同的能耗成本，在特定模型中，参数数量越多，使用AI模型所需的能耗通常越高。鉴于训练一个特定的AI模型会产生一次性成本，而使用一个AI模型则会持续消耗能量，因此AI所用的大部分能量最终都将来自使用AI模型。这也意味着，运行AI模型的能源需求将对AI系统的总体能耗产生重大影响。事实上随着时间的推移，性能和效率都有提高的趋势。最新的AI模型在设计上可能不会特别高效，因为研究人员正专注于性能的提升，但随着时间的推移，研究人员会解决效率问题。

AI对未来能源需求的预测如此之高，原因之一是，它们使用了不准确或误导性的测量方法。另一个原因是，这些预测忽略了AI广泛商业化所带来的实际经济和技术现实。

由于涉及成本，许多对AI能耗的估计都不切实际。购买更多芯片、建设更多数据中心以及为这些数据中心提供电力都很昂贵。企业是追求利润的企业，而计算是需要成本的。因此，它们不会长期提供运营成本高于收入的服务。要么使用AI的能源成本会降低，要么企业部署AI的方式会受到成本因素的限制。

在过去几年里，AI模型已经有了很大改进。虽然AI仍无法像人类一样完成许多任务，如抽象推理，但既然一些AI模型在许多基准测试中表现如此出色，那么在某些领域改进的机会就大大减少了。因此，许多开发人员可能会更专注于优化他们的AI模型，而不是在准确性上进行越来越小的改进，因为他们不会因为构建和运行更大的模型而获得投资回报

计算的历史就是一部不断创新的历史，而这些创新也延伸到了能效领域。例如，在过去十年中，全球数据中心的需求大幅增加，而数据中心的能源强度却每年下降约20%。2010年至2018年间，全球数据中心的计算实例增加了550%，存储容量增加了2400%，但全球数据中心的能源使用量仅增加了6%。这些能源效率的提高来自硬件、虚拟化和数据中心设计的改进，它们是云计算能够扩展的部分原因。类似的趋势已经出现在AI领域。

如果不考虑技术的替代效应，讨论AI系统的能源使用趋势可能会产生误导。许多数字技术通过用移动的比特取代移动的原子来帮助经济去碳化。例如，发送电子邮件取代了邮寄信件，流媒体电影取代了租借DVD，参加视频会议取代了亲临现场参加会议。随着时间的推移，AI也将产生类似的影响，既能使许多活动进一步数字化（如提高视频通话的质量），又能利用AI比使用人力更高效地完成任务。研究结果表明，在其他条件相同的情况下，使用AI替代人力在某些情况下可以减少碳排放。

利用AI减少碳排放、支持清洁能源技术和应对气候变化的方式有很多，这些方式横跨多个行业，包括交通、农业和能源部门。例如，通过使用数据点预测供需情况，AI对于将风能和太阳能等可再生能源整合到电网中至关重要。AI还能帮助理解来自传感器和卫星的复杂气候数据，从而做出更好的预测并应对气候变化的风险。同样，农民可以利用AI进行精准农业，减少化肥和水的使用，降低相关的环境成本。目前，企业、政府和消费者都在利用AI提高运营效率。

任何使用能源的活动都会对环境造成影响，AI对能源的使用也不例外。然而，AI对能源的使用并不存在市场失灵问题，不会比其他使用方式对环境造成更大的影响。AI使用的每千瓦时能源与看电视、用微波炉加热爆米花、为电灯或任何其他活动使用的每千瓦时能源并无不同。事实上，在许多情况下，AI应用将被用来替代能效较低的活动和应对气候变化。

在环境问题上，决策者可以采取一些合理的措施来确保AI成为解决方案的一部分，而不是问题的一部分。为此，决策者应采取以下措施：