【jinnianhui.com科技消息】法國人工智能公司Mistral近日發(fā)布了一份關(guān)于其語言模型“Large 2”的環(huán)境影響審計報告，此舉旨在提升生成式人工智能對環(huán)境影響這一日益受關(guān)注議題的透明度。該公司聯(lián)合咨詢機構(gòu)Carbone 4及法國生態(tài)轉(zhuǎn)型署，對“Large 2”模型在上線前18個月內(nèi)的溫室氣體排放、水資源消耗及整體資源使用情況進行了全面評估。
報告顯示，“Large 2”模型的環(huán)境成本主要集中于訓練和推理階段的電力消耗。超過85%的碳排放和超過90%的水資源使用均源于數(shù)據(jù)中心為支撐模型運行所消耗的電能。在整個評估周期內(nèi)，該模型累計產(chǎn)生約20400噸二氧化碳當量排放，相當于4,500輛燃油汽車一年的排放量。同時，其運營過程消耗了高達28.1萬立方米的水資源，足以填滿超過100個標準奧林匹克游泳池。
盡管單次用戶請求的環(huán)境影響相對較小——Mistral指出，一次生成400個文本標記（token）的查詢平均僅產(chǎn)生1.14克二氧化碳和45毫升水耗，與在線觀看十秒視頻的碳足跡相當——但當全球范圍內(nèi)數(shù)以百萬計的請求持續(xù)運行時，累積效應(yīng)不容忽視。作為對比，科技媒體Ars Technica曾報道，OpenAI的ChatGPT單次查詢碳排放約為2.2克，而GPT-3在美國數(shù)據(jù)中心運行時，每次提示消耗約17毫升水。
此次審計由第三方機構(gòu)參與，為業(yè)界提供了一個相對透明的參照。Mistral的舉措反映了AI行業(yè)對自身可持續(xù)發(fā)展責任的日益重視。隨著生成式AI應(yīng)用的普及，其背后龐大的算力需求對能源和水資源的壓力持續(xù)增加。大型模型的訓練和日常服務(wù)依賴于高能耗的數(shù)據(jù)中心，冷卻系統(tǒng)更是水資源消耗的主要環(huán)節(jié)。
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