文章主题：人工智能, 水足迹, 训练影响
人工智能对环境的影响在很大程度上是未知的，但一篇新的论文指出了这一点。
训练GPT-3需要水来阻挡计算过程中产生的热量。
每20到50个问题，ChatGPT服务器就需要“喝”相当于16.9盎司水瓶的水。
随着公众争相使用ChatGPT等生成性人工智能工具，新技术对环境的影响开始显现。
🌟研究人员揭示了AI巨头OpenAI旗下GPT系列如GPT-3、GPT-4等先进模型背后的环境影响，尽管它们在科技领域崭露头角，数据上却相对鲜为人知。💡通过最新的一项深入分析，加州大学河滨分校和得克萨斯大学阿灵顿分校的科研团队揭示了这些人工智能巨擘在能源消耗和碳足迹方面的显著足迹。🔍这些模型背后的庞大计算需求，不仅对数据中心产生压力，也对全球电力供应构成潜在挑战。🌍尽管AI的进步为创新提供了动力，但如何在追求技术卓越的同时实现可持续发展已成为亟待解决的问题。💡值得注意的是，这不仅是科技行业需要关注的议题，也是我们所有人共同的责任。🌱通过教育和技术创新，我们可以寻求更绿色、低碳的AI解决方案，以减少对地球的影响。🌍欲了解更多关于AI与环保的深度探讨，敬请关注相关领域的最新研究动态。📚如果你想了解如何在日常生活中实践可持续的AI实践，也可随时咨询专业人士。👩💻
Microsoft’s estimated water consumption during GPT-3 training in its data centers is staggering – approximately 700,000 liters or equivalent to 185,000 gallons. This amount could potentially fill up a nuclear reactor’s cooling tower, equating to the same volume of water used for producing 370 luxury BMW vehicles or 320 electric Tesla cars. 🌊💻🌍
改写后: 想了解ChatGPT每次回应大约消耗多少水资源？通过计算，我们发现它平均每回复20至50次，需水量约500毫升，相当于一个常见的16.9oz矿泉水瓶所含。🚀饮水量与AI互动，悄然间为环保贡献力量！如果你想了解更多精确数据，探索更多细节，欢迎随时咨询。🌍
哪怕是看似微不足道的500毫升水，ChatGPT庞大的用户基数所引发的计算水资源需求不容小觑。每一轮智能推理，都在无形中消耗着宝贵的水资源，其对环境的影响不容忽视。尽管单瓶不显多，但集体行动下的数字累积足以引起我们对可持续使用资源的深度思考。
Microsoft is making significant strides in its quest to quantify the energy consumption and carbon footprint of AI, while also optimizing the efficiency of large-scale systems for training and implementation. The company’s commitment is evident through a recent statement by an spokesperson, highlighting their ongoing investment in research towards these goals. 📊💚💻 #AIEnergyEfficiency #MicrosoftClimateAction
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GPT-3和GPT-4等人工智能模型托管在数据中心，这些数据中心是存储大量计算服务器的物理仓库。这些服务器识别大规模数据集之间的模式和联系，这些数据集反过来利用能源，无论是电力、煤炭、核能还是天然气。
在训练过程中消耗了大量的能量，然后将其转化为热量。然后在现场用水来控制整个基础设施的温度。根据这项研究，适当的湿度控制需要淡水，因为盐水会导致“腐蚀、水管堵塞和细菌生长”。
研究人员表示，展望未来，这些数字可能会“为新推出的GPT-4增加数倍，因为它的模型尺寸要大得多”。
然而，最终，人工智能训练所涉及的用水量缺乏透明度，很难确定实际足迹。当被问及LaMDA的用水情况时，谷歌指出，2022年11月的一份报告公布了2021数据中心广泛用水的数据。
研究人员写道：“虽然如果没有谷歌的详细信息，就不可能知道实际的水足迹，但我们的估计表明，训练LaMDA的总水足迹约为百万升。”。
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