【数据世界】12月15日消息，近日，人工智能(AI)应用的迅猛发展引起了广泛争议。尽管AI被寄予厚望，有望提高社会生产力，但它也带来了潜在的重大威胁。其中之一是AI的巨大能源消耗，一项未经同行评审的研究表明，生成式AI的能源消耗远远超出人们的想象。
根据数据世界了解，这项新研究由人工智能开发商Hugging Face和卡内基梅隆大学的研究人员合作进行。他们利用自主研发的名为Code Carbon的工具，对开源HuggingFace Hub上的16个最受欢迎的模型进行了能源消耗和碳排放数据的比较。
研究结果显示，生成图像的能源消耗惊人，甚至可能每生成一张图像，所需的电能就足以为一部普通智能手机充电两次。具体而言，根据不同模型和生成图像大小的不同，生成式AI每生成1000次图像的能源消耗在0.06到2.9千瓦时之间，中位数约为1.35千瓦时。而普通智能手机充电仅需要0.012千瓦时的能量。这意味着大约只需生成九张中位数大小的人工智能生成图像，就会消耗与一部充满电的手机相当的能量。而对于效率最低的图像生成模型，每生成一张图像所消耗的能量甚至足以充电两次。
此外，研究还将能源消耗转化为碳排放量。结果显示，每张生成的图像产生的碳排放量在0.1到0.5克之间，极端情况下甚至可达2克，而生成1000张图像所产生的排放量相当于一辆普通汽车行驶6.5公里所排放的碳量。
相比之下，生成文本的能源消耗要低得多。每生成1000次文本平均消耗0.042千瓦时，这意味着每次生成的碳排放量在0.002至0.015克之间，具体取决于所使用的模型。以普通汽车的里程来衡量，每生成1000文本大约相当于一辆普通汽车行驶0.0009公里的碳排放量。
此外，研究还发现，通用人工智能模型往往比特定任务模型消耗更多的能量。例如，使用生成模型对电影评论进行分类所消耗的能量比使用专门为此任务创建的微调模型多出30倍。这是因为生成式人工智能模型试图同时执行多项任务，例如生成、分类和总结文本，而不是只完成一项任务，例如分类。
研究团队表示，他们的数据旨在让人们更深入地了解人工智能与环境之间的关系，并希望能够开发出更低能耗的模型。尽管数据令人震惊，但互联网创新似乎一直与高能耗有关。然而，对于人工智能应用来说，如何平衡高能耗与社会需求仍然是一个矛盾的问题。
