编译／于文浩
透过人工智慧（AI）建立碳排放量计算工具的CarbonTrail公司创始人Tom Hallam表示，AI行业需要了解如何提高能源使用效率，因为训练像 ChatGPT 这样的AI模型需要大量的能源和水，而训练和运行AI都正在对环境造成伤害。
据外媒报导，所有的AI模型都需要在数据中心进行训练，而数据中心内有一台一台的电脑伺服器，这些伺服器内部都装有图形处理器（GPU），一但运作就会产生大量热量，需要用水进行冷却。Hallam就提到，2021 年美国Google数据中心估计就使用 120 亿升水冷却。而且，只要人们项训练完成的模型提出问题，就会产生更多能量消耗。
更多新闻：辉达推出超强AI晶片！黄仁勳：模型执行成本将大幅下降
Hallam 指出：「2021 年的一项研究表明，ChatGPT 的前身需要大约一个月的时间训练，从计算角度来说这是很长的时间，而在此过程中使用多达1300 兆瓦的能源和大约350 万升的水，这非常疯狂」。
但污染多寡很大程度上也取决於能源的清洁程度。Hallam就说：「如果你在澳洲的新南威尔斯州训练模型，其每千瓦时会产生 648 克二氧化碳。但在纽西兰，因为有强大的可再生能源组合，就可大幅减少到 120 克」。
Hallam 表示，CarbonTrail成立的目的是让企业更容易了解、报告并减少碳排放，并继续向使用AI前进，而不是停止使用AI。CarbonTrail 就正在透过AI分析组织的支出，并使用演算法了解交易的排放概况和估算二氧化碳的排放量。
CarbonTrail发现，大型AI提供商和主要云端服务提供商并不总是对提供服务的实际碳足迹或排放量保持开放，但这是现在需要考量的一大重点。Hallam说：「现在，所有不同行业都在采用AI，其已经成为我们服务的重要组成一部分，所以AI对环境的影响必须是我们考虑的一部分，并了解该技术到底对环境造成什麽伤害」。
参考资料：rnz
※更多ChatGPT相关讯息，请参考【生成式AI创新学院】。