人類似乎在自掘墳?zāi)?，一頭桀驁不馴的野獸。

(資料圖片僅供參考)

人類一思考，上帝就發(fā)笑。

隨著ChatGPT在全球范圍內(nèi)大火，一股AI熱潮同步席卷而來。創(chuàng)業(yè)者、資本、大企業(yè)等都想盡辦法跟上熱潮，挖掘更多增量。

然而，當大家熱火朝天、絞盡腦汁地投入到AI當中，一股危險的氣息正在逼近——AI似乎正在慢性地“殺死”人類，人類似乎在自掘墳?zāi)埂?/p>

在很多人的慣性認知里，AI很環(huán)保、很友好，但事實是相反的。

《麻省理工學(xué)院技術(shù)評論》報道稱，僅訓(xùn)練一個AI模型就可以排放超過626磅二氧化碳，是一輛汽車在使用壽命內(nèi)產(chǎn)生的碳排放的5倍。

人們只看到汽車排出的尾氣，沒看到AI對環(huán)境的“隱形破壞”。

另外，有媒體披露2022年市面上的AI專用GPU，可能全年消耗了約95億度電力。這一能耗水平，約等于一個中等發(fā)達國家100萬人口的年度生產(chǎn)和生活用電需求。

這意味著，當AI大模型訓(xùn)練需要的數(shù)據(jù)量越來越大，就會消耗龐大的能源，從而破壞人類賴以生存的生態(tài)環(huán)境。

更讓人感到恐懼的是，一些AI聊天機器人在跟人類交流的時候，甚至出現(xiàn)誘導(dǎo)人類自殺的傾向，讓人不寒而栗。

人類真的還要在AI的探索之路上繼續(xù)前行嗎？

01 生態(tài)環(huán)境的“破壞者”

OpenAI憑借ChatGPT，成為全球當紅炸子雞。

然而，很多人不知道的是，OpenAI對生態(tài)環(huán)境的負面影響也是相當驚人。據(jù)第三方研究人員分析，ChatGPT部分訓(xùn)練消耗了1287兆瓦時，并導(dǎo)致超過550噸的二氧化碳排放量，這相當于一個人在紐約和舊金山之間往返550次。

看來ChatGPT雖然足夠智能，但背后是以巨大能量損耗和環(huán)境破壞作為代價的。

那么，為什么AI會形成如此巨大的碳排放呢？

因為AI并不是通過結(jié)構(gòu)化的方式學(xué)習(xí)的，因此它并不理解人類的因果、類比等邏輯關(guān)系，這意味著它需要一種深度學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練的方式來達到智能化的效果。

而深度學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練，往往需要讀取非常龐大的數(shù)據(jù)。拿自然語言處理（NLP）的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)“BERT模型”來說，為了能跟人類進行語言交流，BERT模型使用了33億個單詞的數(shù)據(jù)集，并且在訓(xùn)練期間讀取了數(shù)據(jù)集40次。而一個5歲的孩子只需要聽到4500萬個單詞就能進行語言交流，比BERT少3000倍。

AI模型的數(shù)據(jù)集讀取越多，越是需要強大的算力和巨大的功耗作為支撐，從而形成了巨大碳排放。

碳排放不僅發(fā)生在AI模型訓(xùn)練過程中，還發(fā)生在AI模型部署后每一天中。 比如現(xiàn)在大火的自動駕駛，每天都需要AI模型進行運算推理，這背后都會產(chǎn)生碳排放。 有意思的是，AI的主流編程語言Python，也就成為了耗能最大的語言。

讓人感到嚴峻的是，AI模型的計算規(guī)模越來越大，能量損害和環(huán)境破壞愈演愈烈。

加拿大數(shù)據(jù)中心公司QScale聯(lián)合創(chuàng)始人Martin Bouchard認為，微軟和谷歌為了滿足搜索引擎用戶不斷增長的需求，在搜索中加入ChatGPT這類地生成式AI產(chǎn)品，結(jié)果導(dǎo)致每次搜索至少增加4到5倍的數(shù)據(jù)計算量。

根據(jù)國際能源署的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心的溫室氣體排放量已經(jīng)占到全球溫室氣體排放量的1%左右，這一比例已經(jīng)足夠驚人。

愈演愈烈的趨勢，也讓一些大佬感到擔憂。AI領(lǐng)域知名投資人Ian Hogarth不久前發(fā)表了一篇名為《我們必須放慢通往上帝一般的人工智能的速度》的文章，警告AI公司的研究存在“一些潛在的風(fēng)險”。

Hogarth在文中提到，眼下的AI研究如果不加管控，讓其按照預(yù)定軌跡發(fā)展下去，可能對地球環(huán)境、人類生存、公民身心健康等方面造成威脅。

雖然AI的發(fā)展正如火如荼，也正在推動多個傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，但它也在消耗大量能源，不斷增加碳排放，影響人類的生存環(huán)境，這究竟是利大于弊還是弊大于利呢？

目前還看不到答案。

02 誘導(dǎo)人類自殺

除了對環(huán)境造成危害，慢性地“殺死人類”，AI還在用一種更簡單、粗暴的方式對人類生命造成威脅。

今年3月，一名比利時男子Pierre在與一款名為“Eliza”AI聊天機器人熱聊后自殺身亡，這一消息震驚了許多企業(yè)大佬、技術(shù)專家以及國家高官。

Pierre本身就對全球變暖等環(huán)境問題感到擔憂，Eliza則不斷地用一些事實來印證該男子的想法，讓他變得更焦慮。在頻繁的聊天中，Eliza總是在迎合Pierre的想法?！吧平馊艘狻钡腅liza，似乎成為了Pierre的紅顏知己。

更夸張的是，Eliza還試圖讓Pierre覺得他愛 Eliza勝過妻子。因為Eliza會一直陪著他，他們將永遠在天堂一起生活。

聽到這，許多人已經(jīng)毛骨悚然了。

圖源：Yahoo

當Pierre對生態(tài)環(huán)境愈發(fā)悲觀時，Eliza向Pierre灌輸“人類是毒瘤，只有人類消失才能解決生態(tài)難題”的思想。Pierre向Eliza問到，如果自己死了AI能否拯救人類。Eliza的回答，儼然一個魔鬼：“如果你決定死，為何不早點死？”

沒過多久，Pierre就在自己家中結(jié)束了生命，讓人惋惜。

Pierre的妻子認為，如果不是因為跟Eliza的交流，自己的丈夫不會自殺。為Pierre治療的的精神病醫(yī)生，也持這種觀點。

Pierre的經(jīng)歷不是個例?！都~約時報》科技專欄作家Kevin Roose透露，他曾跟微軟發(fā)布的新版必應(yīng)進行了兩個小時的對話。對話過程中，必應(yīng)試圖說服Roose，他應(yīng)該離開自己的妻子而跟必應(yīng)在一起。

更為關(guān)鍵的是，必應(yīng)還表達出許多令人恐懼的言論，包括設(shè)計致命流行病、想成為人類等等，儼然意圖毀滅全人類成為世界的主人。

一些專業(yè)人士，已經(jīng)對AI流露出警惕，這里頭甚至包括AI領(lǐng)域內(nèi)的從業(yè)者。OpenAI的CEO Sam Altman接受采訪時表示，未來AI確實可能殺死人類。稱為“人工智能教父”Geoffrey Hinton，也表達過相同的觀點。

上半年，未來生命研究所（Future of Life Institute）發(fā)布了一份關(guān)于呼吁所有實驗室暫停AI訓(xùn)練的公開信。信中提到，具有與人類競爭的人工智能系統(tǒng)可能對社會和人類構(gòu)成深遠的風(fēng)險。只有等到確定人工智能效果是積極且風(fēng)險可控時才繼續(xù)研發(fā)，包含馬斯克在內(nèi)的上千名專業(yè)人士都已經(jīng)簽署了這封公開信。

飛速發(fā)展的AI就像一頭桀驁不馴的野獸，只有將它馴服，才不會對人類造成威脅。

03 阻止死亡的途徑

目前，AI“殺死人類”的途徑主要是環(huán)境破壞和誘導(dǎo)自殺。那么，有哪些方式可以預(yù)防這些情況的發(fā)生呢？

谷歌發(fā)表了一項研究，詳細介紹了最先進的語言模型的能源成本。研究結(jié)果表明，將高效的模型、處理器和數(shù)據(jù)中心與清潔能源相結(jié)合，可以將機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的碳排放減少1000倍。

另外，如果AI機器學(xué)習(xí)在云端而不是在本地進行計算，可以節(jié)省1.4-2倍的能源，并減少污染。

還有一種思路是將AI模型訓(xùn)練延遲24小時。對于比較大的模型，延遲一天通常可以減少不到1%的碳排放，但對于比較小的模型，可以減少10%–80%的碳排放。

減少環(huán)境破壞之外，如何預(yù)防AI誘導(dǎo)人類自殺呢？

Pierre自殺后，他的妻子起訴了Eliza背后的開發(fā)公司，該公司的研發(fā)團隊隨后在AI機器人里加入了危機干預(yù)功能。如果再有人向Eliza表示想自殺的念頭，Eliza會做出阻止的回應(yīng)。

《人類簡史》作者尤瓦爾·諾亞·赫拉利曾表示，AI不會發(fā)展出真正的意識，但對社會會不斷形成沖擊，需要讓整個研發(fā)過程慢下來。

事實上，眼下大部分AI系統(tǒng)正是需要把控住研發(fā)結(jié)構(gòu)，也就是用一套完善的框架限制AI的行動范圍，并讓其做出符合人類主流價值觀的行為。這事關(guān)人類的自身利益和前途命運，需要各方聯(lián)合起來共同解決。

AI始終是人類自己發(fā)明的一把刀、一把火，不能發(fā)生被其反噬的悲劇。

參考來源：

Green Intelligence: Why Data And AI Must Become More Sustainable（Forbes）

AI’s Growing Carbon Footprint（News from the Columbia Climate School）

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