爆火的ChatGPT：不可忽视的环境成本与碳排放？
作为网红聊天机器人ChatGPT，我们对它充满无尽的期待，但是我们不可以忽视它背后的碳排放。那么ChatGPT的碳排放究竟有多高？
ChatGPT可谓火出了圈，大家现在以为它上知天文、下知地理，其实这是夸大了它的作用。例如，你要问它中国最火的电视剧，它大概答不出《狂飙》。因为这涉及AI中的灾难性遗忘问题：怎么让它很快学会新东西，又不去干涉原来的东西，这是AI领域尚未完全解决的问题。
但是，ChatGPT在过去三个月内，超过一亿人体验了这个对话机器人，所有媒介都在讨论“它可以做什么。”，似乎明天就可以取代人类。谷歌都很紧张，人工智能语言模型ChatGPT的崛起引发了人们对搜索引擎未来的担忧。
我们不需要夸大，即使强如ChatGPT，其语料库依然停滞在2021年第四季度，它对世界的认知冻结于2021年，对它询问当下任何新鲜事，恐怕都无法得到有效的回答。
此外，ChatGPT的回答并不稳定，ChatGPT会在多轮问答后开始“说胡话”，以ChatGPT为代表的AI技术依然离不开人工的引导。
同时，我们需要认识到ChatGPT让AI的发展级进入了新的拐点。
作为网红聊天机器人ChatGPT，我们对它充满无尽的期待，但是我们不可以忽视它背后的碳排放。那么ChatGPT的碳排放究竟有多高？
我们将从碳足迹的角度来看一下ChatGPT对环境的影响。
ChatGPT生命周期碳足迹的3个主要阶段，分别为设备制造，模型训练，模型部署和运行。
那么，这3个主要阶段中，ChatGPT的碳排放究竟是多少？
ChatGPT于2022年11月30日上线以来，运行约60天，我们可以非常简单粗略得到：
CHATGPT制造设备碳排放>33.41吨
CHATGPT模型训练碳排放>552吨
CHATGPT运行60天碳排放≈3.82吨*60天≈229.2吨
三者相加后，CHATGPT自上线以来的生命周期碳足迹将大于814.61吨CO2e。
这个数值估计是基于一些粗略的假设。
我们要意识到，CHATGPT这样的产品也需要能源来开发和消耗。
ChatGPT需要非常大量的算力（芯片）来支持其训练和部署。抛开需要大量语料数据训练模型不说，在目前，ChatGPT在应用（计算）时仍然需要大算力的服务器支持，而这些服务器的规模成本是普通用户无法承受的，即便数十亿个参数的模型也需要很大的计算资源才能训练（训练数据在TB以上量级）。如果面向真实搜索引擎的数以亿记的用户请求，如采取目前通行的免费策略，大部分企业都难以承受这一成本。因此对于普通大众来说，还需等待更轻量型的模型或更高性价比的算力平台。
发表于Nature的一项计算碳成本的研究揭示了与人工智能相关的碳足迹在各种云计算数据中心训练一系列模型。结果表明，在美国中部或德国的数据中心训练 BERT（一种常见的机器学习语言模型）会排放22-28公斤二氧化碳。这是在挪威（大部分电力来自水力发电）或在主要依赖核能的法国进行相同实验产生的排放量的两倍多。
如此具有颠覆性的技术也不禁让人们思考，未来我们的投入与能源可以支撑吗？
现在CHATGPT的体验，是靠复杂的过程实现的，需要使用了大量电力，还必须采取提高效率的方法措施，就像数据中心一样，在北极建设和运营数据中心，以利用可再生能源和自然冷却条件。不过，这还不足以满足AI应用爆炸式增长的需求。
美国劳伦斯伯克利国家实验室在研究中发现，在过去20年，数据中心效率的提高一直在控制能耗的增长，但研究表明，现在的能效措施可能不足以满足未来数据中心的需求，因此需要采用更好的方法。
CHATGPT也许需要类脑计算（Brain-inspired Computing，或译作“脑启发计算”）的加持，类脑计算向我们描绘了一幅美好的愿景：按照根本不同的方式以极高的能源利用效率处理信息，并且能够处理人类正在增速产生的越来越多的非结构化与噪声数据。
要想实现这样的愿景，我们亟需一张宏图，在资金、研究重点等方面提供支持，将不同的研究团体协调地聚集在一起。昨天，我们在数字技术上如此走过；今天，在量子技术上一如既往；那么明天，在绿色发展的征途中，类脑计算与CHATGPT融合，才能够降低环境成本与碳排放。
来源：绿创碳和
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