未来,人工智能的电力消耗将媲美小型国家

人工智能有望帮助编码人员更快地编码,驾驶员更安全地驾驶,并减少日常任务的耗时。但在10月10日发表在《焦耳》杂志上的一篇评论中,Digeconomist的创始人证明,如果该工具被广泛采用,可能会产生巨大的能源足迹,未来可能会超过一些国家的电力需求。

阿姆斯特丹Vrije大学博士生、作者Alex de Vries表示:“鉴于对人工智能服务的需求不断增长,未来几年与人工智能相关的能源消耗很可能会大幅增加。”

自2022年以来,可以生成文本、图像或其他数据的生成型人工智能经历了快速增长,包括OpenAI的ChatGPT。训练这些人工智能工具需要向模型提供大量数据,这是一个能源密集型的过程。总部位于纽约的人工智能开发公司Hugging Face报告称,其多语言文本生成人工智能工具在培训期间消耗了约433兆瓦时,足以为40个普通美国家庭供电一年。

人工智能的能量足迹并不是随着训练而结束的。De Vries的分析表明,当该工具投入使用时——根据提示生成数据——每当该工具生成文本或图像时,它也会消耗大量的计算能力,从而消耗大量的能量。例如,ChatGPT每天的运行成本可能为564兆瓦时。

尽管世界各地的公司都在努力提高人工智能硬件和软件的效率,以降低该工具的能源密集度,但De Vries表示,机器效率的提高往往会增加需求。最终,技术进步将导致资源使用的净增加,这一现象被称为杰文斯悖论。

De Vries说:“让这些工具更高效、更容易访问的结果是,我们只允许更多的应用程序和更多的人使用它。”

例如,谷歌一直在将生成性人工智能纳入公司的电子邮件服务中,并正在测试用人工智能为其搜索引擎供电。该公司目前每天处理多达90亿次搜索。根据这些数据,De Vries估计,如果谷歌的每一次搜索都使用人工智能,每年将需要约29.2太瓦时的电力,相当于整个爱尔兰的年用电量。

De Vries表示,这种极端情况在短期内不太可能发生,因为额外的人工智能服务器成本高昂,人工智能服务器供应链存在瓶颈。但人工智能服务器的产量预计将在不久的将来迅速增长。根据人工智能服务器产量的预测,到2027年,全球人工智能相关用电量可能每年增加85至134太瓦时。

这一数额与荷兰、阿根廷和瑞典等国的年用电量相当。此外,人工智能效率的提高还可以使开发人员将一些计算机处理芯片重新用于人工智能,这可能会进一步增加人工智能相关的电力消耗。

“潜在的增长凸显了我们需要非常注意我们使用人工智能的目的。它是能源密集型的,所以我们不想把它放在我们实际上不需要的各种事情上。”De Vries说。

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奶爸,我马上要去工作了,想向你请教工作中怎样的努力才算有成效?

一开始觉得我认真做事就好了,也有人提醒大公司少做额外的事避免出错也是一种进步。可是今天发现,认真工作这个词太空泛了,不知道我怎样做、做到什么程度才能让别人觉得这个人我没看错,我招对了。

挺害怕自己会让招进来的人失望。恕我愚笨,请奶爸指点。

答:

在公司里的工作,基本原则就是向上负责,这是一条基本底线。

在别的地方工作就不是如此,主要还是看关系背景钱,重点是背景和关系,哪怕号称一无是处什么都没有的小地方小职员,他也是爸妈在当地很多年亲戚什么的都有点关系,才可以偷懒耍滑的——比如你爸跟你的上司主任是大学同学,或者沾亲带故论辈分你要叫主任舅舅,这种情况太常见了。

这个时候就得掂量自己的关系背景,再考虑做相对合适的事情,不单单是向上负责,而是对人际关系和家庭背景负责,做匹配的事,这个考虑的综合因素就很多。

但只针对这个问题,大公司,商业公司,那就是向上负责。

向上负责到位,你的工作就做好了,就算是认真工作了。

想要做到向上负责,只靠两个字:沟通。

充分的沟通。

老板说事,你不懂,直接说不懂,不丢人,不懂装懂事情搞砸了才丢人,

老板说完了,你立刻总结回复确认,只确认事实和待办事件,我需要做多少件事,每件事用什么方法,要做成什么效果,在xx时间前交,这是基本四点。

这里的老板等于上司,也等于有能力给你派活的人。

做到这两点,你就不会让招你进来的人失望。

最后说一句,少做额外的事不是什么保障。

如何积极表现,如何多做额外的事,要注意方法,具体的方法仍然是:沟通。

“老板我做完了,想多做些事,请问还有什么需要我做的么?”

然后重复上面的沟通流程,复述回复,确认具体要做的事,用什么方法,做成什么效果,在xx时间交。

做额外的活永远是好事,前提是跟上司沟通后被交代的,而不是自作主张的活。

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