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研究表明：AI图像生成增加了碳足迹
卡耐基梅隆大学和机器学习社区网站Hugging Face的研究人员报告说，如果你是每天使用机器学习模型的1000多万用户之一，那么你可能依然在促成气候变化。
在他们所说的第一次系统比较与机器学习模型相关的成本中，研究者们发现，使用AI模型生成一个图像所需的能量与为一部智能手机充电所需的能量相同。
“人们认为AI没有任何环境影响，它是这样一个抽象的技术实体，存在于‘云’上，”团队领袖Alexandra Luccioni说。“但是每次我们查询AI模型，它都会对地球造成一定的代价，计算这个非常重要。”
她的团队测试了30个数据集使用了88个模型，并发现在各种任务之间存在着差异性能源的使用。他们测量了每个任务所使用的二氧化碳排放量。
能量消耗最多的是Stability AI的Stable Diffusion XL，一个图像生成器。在这样一个会话中产生了近1600克的二氧化碳。Luccioni说，这大约相当于在油汽车上开四英里。
在能量消耗最低端的任务，基本文本生成任务耗费的能源等同于一辆汽车仅行驶了3/500英里。
机器学习任务的其他类别包括分类图像和文本、图像标题、概括以及回答问题。
研究人员指出，生成新内容的生成型任务，如图像和概括，比区分型任务，如排列电影，更耗能和碳密集。
他们还观察到，使用多用途模型执行区分型任务，相比使用特定任务模型执行同样的任务，更加耗能。鉴于最近模型使用趋势，研究人员说这是重要的。
“鉴于当前从针对特定任务的小模型，转变为同时执行多项任务的模型，并部署以实时响应大量用户查询的新趋势，我们认为这一发现是我们研究中最引人注目的结论，”报告说。
根据Luccioni的说法：“如果你正在进行一个特定的应用，比如搜索电子邮件……你真的需要这些能做任何事的大型模型吗？我会说不。”
虽然这些任务的二氧化碳使用量可能看起来很小，但乘以每天依赖人工智能生成程序的数百万用户，还经常提出多个请求，总数显示了可能会对控制环境浪费的努力产生显著影响。
“我认为，对于整体生成式AI来说，我们应当意识到在何处以及如何使用它，比较其成本和收益，”Luccioni说道。
