训练人工智能和水危机：看看两者之间令人惊讶的联系 ChatGPT 和用水量
简单来说
大型语言模型如 OpenAI“ ChatGPT 和 谷歌的吟游诗人 需要大量的服务器群来提供足够的数据来训练强大的程序。 他们使用大量的水。 专家担心，溢出的瓶装水可能会对供水造成影响，尤其是在美国，因为预计干旱和环境不确定性将会增加。
流行的大语言模型，例如 OpenAI“ ChatGPT 和谷歌的巴德，需要大量的服务器来提供足够的数据来训练强大的程序。 这使得人工智能聊天机器人极度渴求。 研究人员发现，针对大众的培训 ChatGPT 仅消耗了 185,000 加仑的水。 他们担心 打翻的瓶装水 可能会对供水造成影响，尤其是在历史上干旱的地区。
训练人工智能所需的淡水量相当于填充核反应堆冷却塔所需的淡水量。 微软最新超级计算机拥有10,000 显卡 超过285,000个处理器核心，可见人工智能背后的运算规模。
使用 AI 水足迹的聊天机器人必须作为应对全球水资源挑战的优先事项来解决。 AI 的用水量计算方式不同，物理去除与消耗。
服务器机房需要保持凉爽，以防止设备发生故障。 为了保持这个温度，部署了冷却塔来蒸发冷水。 研究人员估计，普通数据中心每千瓦时消耗一加仑水。 数据中心可以使用干净的淡水源，以避免腐蚀或细菌滋生。
数据中心需要大量的水和电来训练模型。 2018 年的研究论文估计，谷歌 GPT仅训练3号就可能需要超过500,000万升水和4.5万瓦电力。 其他法学硕士同样需要大量的水和电来进行培训。
研究人员担心气候变化和用水对美国人口的影响。 他们认为，到本世纪末，该国近一半的淡水流域将无法满足每月的用水需求。 许多地区都可以看到他们的 供水 由于气温上升，未来 50 年将减少三分之一。 尽管暴雨帮助消除了一些可怕的担忧，但美国西部的干旱是 1,000 年来最严重的。 米德湖等水库的水位已经下降到已经暴露了几十年。
通过在峰值温度之外训练模型并在“节水时段”与聊天机器人互动，可以降低 AI 用水成本。 人工智能模型开发人员和数据中心运营商需要透明度和更高的透明度才能更加透明。
- ChatGPT 是一种先进的 AI 工具，可用于多种用途，从创作诗歌到玩基于文本的游戏。 最迷人的应用程序之一是它能够产生惊人的 文本到图像提示. ChatGPT 是一个使用的模型 对话格式 与用户互动并保持对话的流畅性。 用于训练机器人的模型来自 GPT3.5. 该机器人非常聪明，可以用有趣的笑话来回应或创建信件。
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