正如我們所知，人工智慧（AI）已經改變了世界。它被用於從醫療保健監控到撰寫演講稿的各種用途。但該技術對環境的影響正成為一個嚴重的問題。

ChatGPT 是最熟悉的 AI 模型之一，是一種生成式 AI，它使用自然語言處理以在聊天機器人樣式的 Web 介面中回應使用者查詢。

當創建 ChatGPT 的 OpenAI 公司正在訓練他們的第三代時模型（也就是說，教它根據用戶的問題產生哪些內容），它使用的電力足以為 120 個加拿大家庭提供一整年的電力。

訓練只是人工智慧模型排放的一方面。隨著時間的推移，最大的貢獻者是模型推理，或即時運行模型的過程。像 ChatGPT 這樣的大型語言模型會不斷運行，等待使用者提出問題。

為這些模型提供動力所需的資料中心目前佔全​​球能源消耗的 3%，但它們很少使用再生能源， 和，根據《富比士》報道，排放了同樣多的二氧化碳₂作為整個巴西國家。

達爾豪斯電腦科學學院的助理教授 Tushar Sharma 博士登場了。

Sharma 博士的研究重點是永續人工智慧和軟體工程。換句話說：他確保建立和運行這些模型的原始程式碼盡可能乾淨和有效率。當它們不存在時，他會識別並修復它們。

Sharma 博士的 SMART 實驗室最近發表一項研究在ACM 軟體工程與方法學彙刊詳細介紹如何透過識別程式碼的哪些部分最耗電來在粒度層級上測量人工智慧模型的能耗。（想想你家的電費帳單：它明顯地顯示了家庭的能源消耗，但它通常不會詳細說明哪些電器消耗的電量最多。）

在另一項研究中，他的實驗室篩選了人工智慧模型中的數十層程式碼，以「修剪」不再相關、有用或有效的標記。

「我們策略性地遍歷這些大型模型的每一層，並減少內部所需的計算，」他解釋道。

其想法是更有效地訓練模型，從而減少電力消耗和隨後的排放。「我們正在努力減少使用過多的電力或時間，從而減少能源或碳排放，」他說。“理想的情況是，我們在不犧牲效益的情況下減少訓練或操作這些系統所需的能源。”

那麼人工智慧值得嗎？

達爾計算機科學學院代理院長 Christian Blouin 博士表示，人工智慧有潛力改變我們所知的世界，無論我們是否讓這項技術變得更加環保，這一切都將發生。

「我們有責任找到一種更好的方法來解決需要更少資源的重要問題，」他說。“隨著人們發現利用人工智慧的新方法，我們發展計算機科學以使其更具可持續性至關重要。”

這種平衡對於氣候領域的工作人員尤其重要。Anya Waite 博士是達爾研究機構海洋前沿研究所 (OFI) 的執行長兼科學主任。OFI 研究海洋在氣候系統中不斷變化的作用，並提供緩解氣候變遷的解決方案。

韋特博士表示，雖然人工智慧是管理數據、提高效率和準確性的關鍵工具，但如果我們最終花費的能源多於使用它節省的能源，它就會變得不可持續。

「夏爾馬博士的工作至關重要，因為它支持人工智慧效率並降低其成本和碳足跡，」她說。“最終，如果沒有夏爾馬博士這樣的工作，我們就有可能失去推出新創新的能力，並且可能會錯過它們提供的主要好處。”

一個棘手的平衡

Michael Freund 博士是達爾清潔技術研究所 (CTRI) 的主任，他表示使用者並不總是了解支援他們使用的技術所需的基礎設施和操作。

「人工智慧的負責任發展必須考慮環境因素”弗羅因德博士說。“它必須需要高效的運營，包括更高效的代碼、負責任的使用以及將數據中心與綠色能源結合起來。

他承認，這是一個棘手的平衡，因為與 OFI 一樣，CTRI 經常使用人工智慧來提高營運效率。

「夏爾馬博士等研究人員的工作將揭示人力智慧的真正價值，並為如何開發和使用人工智慧的決策提供信息，」他說。

綠色人工智慧未來

將資料中心轉變為使用再生能源是另一個大障礙，夏爾馬博士表示，像他這樣的研究與太陽能、風能和水力發電相結合，將使人工智慧變得更加環保。

「所有這些技術最終都有助於實現綠色人工智慧的目標，並找出我們如何繼續使用這些機器學習模型，但以較低的成本活力成本。

更多資訊：Saurabhsingh Rajput 等人，透過細微能源測量增強深度學習中的能源意識，ACM 軟體工程與方法學彙刊（2024）。DOI：10.1145/3680470