冷常識：人工智能不但耗電，而且還費水

人工智能模型可以也理應處理自身的水腳印問題。

當你下次開始與 OpenAI 的 ChatGPT 進行對話時，想一想交互所需要的那瓶水?？紤]到每個月有超越1億人運用談天機器人，這個數字加起來也不小。 

練習自然語言模型，比方由微軟支撐的 OpenAI 創建的廣受歡迎的談天機器人ChatGPT，需要用水來冷卻運行這些程序的數據中心服務器。由 Alphabet 旗下谷歌開發的巴德(Bard)也是如此。 

運用很多水的冷卻塔，是許多范疇中有用和廣泛運用的冷卻辦法，盡管用空氣、制冷劑或組合來冷卻也是挑選之一。服務器還會耗費很多電力——這是另一種用水的辦法。盡管太陽能和風能不必耗費水，但是火電、天然氣和核能發電都會耗費很多水。 

來自加州大學河岸分校和德克薩斯大學阿靈頓分校的研究人員在一篇等待同行評審的論文中表明，人工智能模型的“巨洪流腳印”一向“隱藏在雷達之下”，“這極端令人擔憂，因為淡水缺少已成為咱們所有人一起面臨的急迫應戰之一?！?nbsp;

美國西部各州正在盡力處理長達20年的“特大旱災”形成的水資源缺少問題極端高溫、基礎設施老化以及農業、制造業、人口和城市的長期過度運用，讓情況變得更糟。 

本月早些時分，拜登政府提出了一項主張，答應聯邦政府削減亞利桑那州、加利福尼亞州和內華達州從不斷萎縮的科羅拉多河的取水量。 

“人們需要認識到，運用機器學習模型和練習機器學習模型并不是不需要水的”，加州大學河岸分校電子和計算機工程副教授、論文合著者任少磊（音）告知《巴倫周刊》，“它們耗費的是一種有限的資源?！?nbsp;

作者寫道，與 ChatGPT 進行一次簡略的對話就會耗費500毫升(約17液量盎司)的水。他們正告說，這些數字“或許還會添加數倍，新推出的 GPT-4有著明顯更大的模型規劃?！?nbsp;

研究人員指出，水的用量取決于何時何地運用 ChatGPT: 在一天中較熱的時分，就會需要更多的水來冷卻數據中心，耗水量也會更高。在微軟的美國數據中心練習 GPT-3可以在15天內耗費700,000升，或184,920加侖的清潔淡水。 

該報告稱，這70萬升水足以用來出產370輛寶馬轎車或320輛特斯拉電動轎車。 

任說，這個數字相當保守，因為作者不知道 GPT-3是在何時何地練習的。他說，假如 GPT-3在酷熱的區域進行夏季練習，這個數字或許會是70萬升的幾倍。 

研究人員說: “為了應對全球水資源應戰，人工智能模型可以、也應該承當社會職責，并一馬當先，處理自身的水腳印問題”。 

植物水技能公司(Botanical Water Technologies)的首席影響官詹姆斯·里斯(James Rees)表明，科技公司“正變得愈加積極主動，他們在水資源辦理方面正在做正確的事情。但是，（人工智能）技能以及這項技能的運用正在迅速發展?！?nbsp;

他描述這項技能在用水量和更廣泛的環境影響方面具有“兩層影響”。他說，在大多數情況下，人工智能工具被用于技能開發，并可用于尋找更好的辦法來削減碳排放，或節約動力和水。 

包括微軟、 META 平臺(META)的 Facebook 和谷歌在內的大公司，都許諾在2030年之前完成“水資源正效益”（water positive），補充比直接運營運用更多的水。 

OpenAI 沒有回應置評請求。 

微軟的一位發言人在發表聲明后發給《巴倫周刊》的一份電子郵件中表明，該公司正在通過兩種辦法處理用水問題: 降低用水強度(即每兆瓦用于運營的動力所耗費的水量) ，以及在其運營的缺水區域補充供給。 

發言人表明: “作為咱們創造更可持續未來許諾的一部分，微軟正出資于衡量人工智能的動力運用和碳影響的研究，同時致力于在練習和運用方面提高大型系統的功率”。 

谷歌在一篇博客文章中回應了《巴倫周刊》的觀點，這篇文章描述了谷歌公司所謂的“氣候認識辦法”來冷卻其數據中心，而且展現了其“倡導負職責的用水”的許諾。 

依據這篇博客文章，2021年，谷歌數據中心平均每天耗費45萬加侖的水，大約相當于灌溉17英畝草坪草一次所需的水量。這也相當于出產160條牛仔褲所需要的水，包括栽培所需的棉花。 

谷歌表明，跟著氣候變化持續加劇世界各地的水資源應戰，該公司將持續“致力于出資于降低動力和水資源耗費的技能”。