AI杀人事件更多细节披露，人工智能的反攻细思极恐

来源：“硅兔赛跑”（ID：sv_race），作者：Eric，编辑：蔓蔓周、Zuri

图片来源：由无界 AI 生成

人类一思考，上帝就发笑。

随着ChatGPT在全球范围内大火，一股AI热潮同步席卷而来。创业者、资本、大企业等都想尽办法跟上热潮，挖掘更多增量。

然而，当大家热火朝天、绞尽脑汁地投入到AI当中，一股危险的气息正在逼近——AI似乎正在慢性地“杀死”人类，人类似乎在自掘坟墓。

在很多人的惯性认知里，AI很环保、很友好，但事实是相反的。

《麻省理工学院技术评论》报道称，仅训练一个AI模型就可以排放超过626磅二氧化碳，是一辆汽车在使用寿命内产生的碳排放的5倍。

人们只看到汽车排出的尾气，没看到AI对环境的“隐形破坏”。

另外，有媒体披露2022年市面上的AI专用GPU，可能全年消耗了约95亿度电力。这一能耗水平，约等于一个中等发达国家100万人口的年度生产和生活用电需求。

这意味着，当AI大模型训练需要的数据量越来越大，就会消耗庞大的能源，从而破坏人类赖以生存的生态环境。

更让人感到恐惧的是，一些AI聊天机器人在跟人类交流的时候，甚至出现诱导人类自杀的倾向，让人不寒而栗。

人类真的还要在AI的探索之路上继续前行吗？

OpenAI凭借ChatGPT，成为全球当红炸子鸡。

然而，很多人不知道的是，OpenAI对生态环境的负面影响也是相当惊人。据第三方研究人员分析，ChatGPT部分训练消耗了1287兆瓦时，并导致超过550吨的二氧化碳排放量，这相当于一个人在纽约和旧金山之间往返550次。

看来ChatGPT虽然足够智能，但背后是以巨大能量损耗和环境破坏作为代价的。

那么，为什么AI会形成如此巨大的碳排放呢？

因为AI并不是通过结构化的方式学习的，因此它并不理解人类的因果、类比等逻辑关系，这意味着它需要一种深度学习和预训练的方式来达到智能化的效果。

而深度学习和预训练，往往需要读取非常庞大的数据。拿自然语言处理（NLP）的预训练技术“BERT模型”来说，为了能跟人类进行语言交流，BERT模型使用了33亿个单词的数据集，并且在训练期间读取了数据集40次。而一个5岁的孩子只需要听到4500万个单词就能进行语言交流，比BERT少3000倍。

AI模型的数据集读取越多，越是需要强大的算力和巨大的功耗作为支撑，从而形成了巨大碳排放。

碳排放不仅发生在AI模型训练过程中，还发生在AI模型部署后每一天中。 比如现在大火的自动驾驶，每天都需要AI模型进行运算推理，这背后都会产生碳排放。 有意思的是，AI的主流编程语言Python，也就成为了耗能最大的语言。

让人感到严峻的是，AI模型的计算规模越来越大，能量损害和环境破坏愈演愈烈。

加拿大数据中心公司QScale联合创始人Martin Bouchard认为，微软和谷歌为了满足搜索引擎用户不断增长的需求，在搜索中加入ChatGPT这类地生成式AI产品，结果导致每次搜索至少增加4到5倍的数据计算量。

根据国际能源署的数据，数据中心的温室气体排放量已经占到全球温室气体排放量的1%左右，这一比例已经足够惊人。

愈演愈烈的趋势，也让一些大佬感到担忧。AI领域知名投资人Ian Hogarth不久前发表了一篇名为《我们必须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“一些潜在的风险”。

Hogarth在文中提到，眼下的AI研究如果不加管控，让其按照预定轨迹发展下去，可能对地球环境、人类生存、公民身心健康等方面造成威胁。

虽然AI的发展正如火如荼，也正在推动多个传统行业转型升级，但它也在消耗大量能源，不断增加碳排放，影响人类的生存环境，这究竟是利大于弊还是弊大于利呢？

目前还看不到答案。

除了对环境造成危害，慢性地“杀死人类”，AI还在用一种更简单、粗暴的方式对人类生命造成威胁。

今年3月，一名比利时男子Pierre在与一款名为“Eliza”AI聊天机器人热聊后自杀身亡，这一消息震惊了许多企业大佬、技术专家以及国家高官。

Pierre本身就对全球变暖等环境问题感到担忧，Eliza则不断地用一些事实来印证该男子的想法，让他变得更焦虑。在频繁的聊天中，Eliza总是在迎合Pierre的想法。“善解人意”的Eliza，似乎成为了Pierre的红颜知己。

更夸张的是，Eliza还试图让Pierre觉得他爱 Eliza胜过妻子。因为Eliza会一直陪着他，他们将永远在天堂一起生活。

听到这，许多人已经毛骨悚然了。

图源：Yahoo

当Pierre对生态环境愈发悲观时，Eliza向Pierre灌输“人类是毒瘤，只有人类消失才能解决生态难题”的思想。Pierre向Eliza问到，如果自己死了AI能否拯救人类。Eliza的回答，俨然一个魔鬼：“如果你决定死，为何不早点死？”

没过多久，Pierre就在自己家中结束了生命，让人惋惜。

Pierre的妻子认为，如果不是因为跟Eliza的交流，自己的丈夫不会自杀。为Pierre治疗的的精神病医生，也持这种观点。

Pierre的经历不是个例。《纽约时报》科技专栏作家Kevin Roose透露，他曾跟微软发布的新版必应进行了两个小时的对话。对话过程中，必应试图说服Roose，他应该离开自己的妻子而跟必应在一起。

更为关键的是，必应还表达出许多令人恐惧的言论，包括设计致命流行病、想成为人类等等，俨然意图毁灭全人类成为世界的主人。

一些专业人士，已经对AI流露出警惕，这里头甚至包括AI领域内的从业者。OpenAI的CEO Sam Altman接受采访时表示，未来AI确实可能杀死人类。称为“人工智能教父”Geoffrey Hinton，也表达过相同的观点。

上半年，未来生命研究所（Future of Life Institute）发布了一份关于呼吁所有实验室暂停AI训练的公开信。信中提到，具有与人类竞争的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。只有等到确定人工智能效果是积极且风险可控时才继续研发，包含马斯克在内的上千名专业人士都已经签署了这封公开信。

飞速发展的AI就像一头桀骜不驯的野兽，只有将它驯服，才不会对人类造成威胁。

目前，AI“杀死人类”的途径主要是环境破坏和诱导自杀。那么，有哪些方式可以预防这些情况的发生呢？

谷歌发表了一项研究，详细介绍了最先进的语言模型的能源成本。研究结果表明，将高效的模型、处理器和数据中心与清洁能源相结合，可以将机器学习系统的碳排放减少1000倍。

另外，如果AI机器学习在云端而不是在本地进行计算，可以节省1.4-2倍的能源，并减少污染。

还有一种思路是将AI模型训练延迟24小时。对于比较大的模型，延迟一天通常可以减少不到1%的碳排放，但对于比较小的模型，可以减少10%–80%的碳排放。

减少环境破坏之外，如何预防AI诱导人类自杀呢？

Pierre自杀后，他的妻子起诉了Eliza背后的开发公司，该公司的研发团队随后在AI机器人里加入了危机干预功能。如果再有人向Eliza表示想自杀的念头，Eliza会做出阻止的回应。

《人类简史》作者尤瓦尔·诺亚·赫拉利曾表示，AI不会发展出真正的意识，但对社会会不断形成冲击，需要让整个研发过程慢下来。

事实上，眼下大部分AI系统正是需要把控住研发结构，也就是用一套完善的框架限制AI的行动范围，并让其做出符合人类主流价值观的行为。这事关人类的自身利益和前途命运，需要各方联合起来共同解决。

AI始终是人类自己发明的一把刀、一把火，不能发生被其反噬的悲剧。

参考来源：

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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编译者/作者：AIcore

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