人工智能新創公司Hugging Face的研究人員與卡內基美隆大學合作，發現使用人工智慧生成圖像，無論是創建庫存圖像還是真實的身份證照片，其碳足跡相當於為智慧型手機充電。然而，研究人員發現，生成文本，無論是與聊天機器人進行對話還是清理文章，所需的能量都比生成照片少得多。研究人員量化了人工智慧生成的文本所消耗的能量，相當於將智慧型手機充電至充滿電的16% 所消耗的能量。

這項研究不僅僅研究機器學習程式生成圖像和文字。研究人員總共檢查了從摘要到文本分類的 13 項任務，並測量了每 1000 克產生的二氧化碳量。為了保持研究的公平性和數據集的多樣性，研究人員表示，他們使用 30 個數據集在 88 個不同的模型上進行了實驗。對於每項任務，研究人員都會執行 1,000 個提示，同時收集“碳代碼”，以測量交換期間消耗的能源和碳排放。

研究結果強調，最耗能的任務是那些要求人工智慧模型產生新內容的任務，無論是文字生成、摘要、圖像字幕或圖像生成。影像生成在其產生的排放量方面排名最高，文字分類被列為能耗最低的任務。

研究人員敦促機器學習科學家和從業者“在其模型的性質和影響方面保持透明度，以便更好地了解其環境影響。” 雖然每生成一張人工智慧影像為智慧型手機充電所產生的能源消耗似乎並不可怕，但考慮到人工智慧模型的流行和公共化，排放量很容易就會增加。以 ChatGPT 為例，研究的作者指出，在巔峰時期，OpenAI 的聊天機器人每天擁有超過 1,000 萬用戶，如今每月有 1 億活躍用戶。

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