研究人员研究了包括聊天
机器人、论文编辑器、图像分类器和图像生成器在内的各种AI模型的碳足迹，并测量这些模型在执行给定任务1000次后所消耗的能源和碳排放量。
研究发现，例如聊天机器人和论文编辑器在内基于文本的模型相对节能，每千次聊天所需能源相当于主流智能手机充电所耗能源的16%；不过使用图像分类器和图像生成器等图像类模型，效率最低的图像生成模型每千次消耗11.49 kWh，相当于给主流手机充电950次所耗能源。
研究人员还指出，具体取决于它们生成的图像的大小和质量，不同图像生成模型的性能之间存在很大差异。他们认为，需要更多的研究来了解和平衡环境成本和人工智能模型收益。
该研究强调了考虑人工智能对环境影响的重要性，因为预计到2030年，全球人工智能市场的价值将接近16000亿美元。
数字化经济产生的数据量也在呈指数级增长，到2025年将达到163万亿千兆字节。这些趋势意味着人工智能的能源需求和碳排放量将相应增加。
人工智能也可以通过提供新的见解和促进有效的环境治理，为解决环境问题作出贡献。例如，人工智能可以帮助监测和预测气候变化，优化可再生能源，减少浪费和污染，促进可持续消费和生产。
IT之家附上论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.16863.pdf。
