人工智能如何应对气候变化
夏至已至。去年夏天的热浪还让很多人记忆犹新，那是我国自1961年以来的最热夏季。如今，各地频繁出现的高温暴雨等极端天气让人们担心：今年夏天会比去年更热吗？
从数据上看，全球气温升高的趋势相当明显。尽管此前3年的拉尼娜现象对全球气温起到了暂时“刹车”作用，但过去8年仍是有记录以来最热的8年。其中，2016年是有记录以来全球最热的一年。目前有多家机构预测，2023年或2024年极有可能超过2016年，创造新的全球最暖纪录。
面对气候变暖，人类应该如何应对？一些科学家寄望于目前火热的人工智能。
要应对气候变化，首先要“辨症”，要有对天气的准确分析和预测研判的能力。但这并非易事，而人工智能恰恰可以在气象预测领域大展身手。
今年4月，中国发布的人工智能大模型“风乌”，首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报。从预报精度看，相比于传统的物理模型，“风乌”的10天预报误差降低19.4%；从预报时效看，全球范围内最好的物理模型HRES有效预报时长最大为8.5天，而“风乌”达到了10.75天；从资源效率看，现有物理模型往往需要在超级计算机上运行，而“风乌”大模型仅用GPU便可运行，30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。
从“风乌”的实践可以看出，人工智能应用于气象领域，从大数据中挖掘规律，可与传统的数理方程形成互补，为生产生活提供更准确、更实用的天气预报。气候变暖将让极端天气更频繁，人工智能可用于改善气象灾害警报系统，实现提前和精准预警，在防灾减灾中发挥更大作用。
应对气候变化，从长远来看，还需要“去根”，即针对气候变化原因采取各种减缓措施。不少科学家认为，气候变暖与碳排放带来的温室效应密切相关，只要人类社会的化石燃料消耗不减少，气候变暖的趋势就不会停止。
加强人工智能应用，可以实现更精准、稳定、有效的减排。人工智能作为能源转型的重要辅助工具，越来越多地被整合到工业系统和家居生活的能源管理中，提高能源利用效率、减少峰值需求，最大限度地利用可再生能源。此外，在核聚变、新能源材料、碳捕集存储利用等领域，人工智能也可以通过发挥数据分析、建模和预测等方面的优势，为这些绿色技术的研发加速。
波士顿咨询集团（BCG）曾在其研究报告中预测，如果要实现《巴黎协定》中提出的将全球平均气温上升限制在1.5℃的目标，各国必须在2030年前减少50%的碳排放。使用人工智能可以帮助减少26亿吨至53亿吨的二氧化碳排放，占减排总量的5%至10%。
如果把人工智能看作一剂药方，那么它也有局限和副作用。例如，人工智能大模型本身就是耗能大户，会增加碳排放。当它与人脑同时工作时，人脑的能耗仅为机器的0.002%。
人工智能是引领未来的新兴战略技术之一，气候变化是当今世界面临的最紧迫挑战之一。人工智能革命和绿色能源革命齐头并进，已成为大国竞争必须抢占的科技制高点。我们既期盼更绿色环保的人工智能，也期盼更智能可控的绿色能源，就像期盼盛夏不再酷热难耐。
人工智能如何应对气候变化
原标题：人工智能如何应对气候变化夏至已至。去年夏天的热浪还让很多人记忆犹新，那是我国自1961年以来的最热夏季。如今，各地频繁出现的高温暴雨等极端天气让人们担心：今年夏天会比去年更热吗？
从数据上看，全球气温升高的趋势相当明显。尽管此前3年的拉尼娜现象对全球气温起到了暂时“刹车”作用，但过去8年仍是有记录以来最热的8年。其中，2016年是有记录以来全球最热的一年。目前有多家机构预测，2023年或2024年极有可能超过2016年，创造新的全球最暖纪录。
面对气候变暖，人类应该如何应对？一些科学家寄望于目前火热的人工智能。
要应对气候变化，首先要“辨症”，要有对天气的准确分析和预测研判的能力。但这并非易事，而人工智能恰恰可以在气象预测领域大展身手。
今年4月，中国发布的人工智能大模型“风乌”，首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报。从预报精度看，相比于传统的物理模型，“风乌”的10天预报误差降低19.4%；从预报时效看，全球范围内最好的物理模型HRES有效预报时长最大为8.5天，而“风乌”达到了10.75天；从资源效率看，现有物理模型往往需要在超级计算机上运行，而“风乌”大模型仅用GPU便可运行，30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。
从“风乌”的实践可以看出，人工智能应用于气象领域，从大数据中挖掘规律，可与传统的数理方程形成互补，为生产生活提供更准确、更实用的天气预报。气候变暖将让极端天气更频繁，人工智能可用于改善气象灾害警报系统，实现提前和精准预警，在防灾减灾中发挥更大作用。
应对气候变化，从长远来看，还需要“去根”，即针对气候变化原因采取各种减缓措施。不少科学家认为，气候变暖与碳排放带来的温室效应密切相关，只要人类社会的化石燃料消耗不减少，气候变暖的趋势就不会停止。
加强人工智能应用，可以实现更精准、稳定、有效的减排。人工智能作为能源转型的重要辅助工具，越来越多地被整合到工业系统和家居生活的能源管理中，提高能源利用效率、减少峰值需求，最大限度地利用可再生能源。此外，在核聚变、新能源材料、碳捕集存储利用等领域，人工智能也可以通过发挥数据分析、建模和预测等方面的优势，为这些绿色技术的研发加速。
波士顿咨询集团（BCG）曾在其研究报告中预测，如果要实现《巴黎协定》中提出的将全球平均气温上升限制在1.5℃的目标，各国必须在2030年前减少50%的碳排放。使用人工智能可以帮助减少26亿吨至53亿吨的二氧化碳排放，占减排总量的5%至10%。
如果把人工智能看作一剂药方，那么它也有局限和副作用。例如，人工智能大模型本身就是耗能大户，会增加碳排放。当它与人脑同时工作时，人脑的能耗仅为机器的0.002%。
人工智能是引领未来的新兴战略技术之一，气候变化是当今世界面临的最紧迫挑战之一。人工智能革命和绿色能源革命齐头并进，已成为大国竞争必须抢占的科技制高点。我们既期盼更绿色环保的人工智能，也期盼更智能可控的绿色能源，就像期盼盛夏不再酷热难耐。
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人工智能和你聊天 成本有多高
图片来源视觉中国
中青报・中青网记者 袁 野
人工智能每次和你聊天，它背后的公司都会赔钱。
美国《华盛顿邮报》报道称，以ChatGPT为代表的大型语言模型的运维成本非常高，以至于推出它们的公司不愿向公众提供最好的版本。美国马里兰大学计算机科学教授汤姆・戈尔茨坦说：“目前正在部署的模型，看起来令人印象深刻，但并不是最好的。”他认为，如果完全不考虑成本因素，那么人工智能广遭诟病的缺点，比如倾向于给出有偏见的结果甚至撒谎，都是可以避免的。
人工智能需要密集的计算能力，这就是为什么ChatGPT的开发商OpenAI公司在其免费版中只运行能力较弱的GPT-3.5模型。即使是那些每月支付20美元使用GPT-4高级模型的用户，每3个小时也只能发送25条信息。背后的原因就是运营成本太高。
去年12月，ChatGPT发布后不久，OpenAI首席执行官萨姆・阿特曼估计其“每次聊天可能只需几美分”。这听起来似乎不贵，但考虑到其日活用户超过1000万人，整体成本依然高得吓人。今年2月，有研究机构称，即使只运行GPT-3.5，ChatGPT每天在计算方面的成本依然高达70万美元。
《华盛顿邮报》称，成本问题可能也是谷歌尚未在其搜索引擎中加入人工智能聊天机器人的原因之一，该搜索引擎每天要处理数百亿次查询。美国一家行业研究公司的首席分析师迪伦・帕特尔估计，对运维者来说，客户与ChatGPT进行一次聊天的成本，可能是进行一次谷歌搜索的1000倍。
人工智能的成本甚至惊动了白宫。英国路透社称，在最近发布的一份关于人工智能的报告中，拜登政府指出，生成式人工智能的计算成本是个“全国性问题”。白宫表示，这项技术预计将“大幅拉升计算需求和相关的环境影响”，“迫切需要”设计更可持续的系统。
路透社称，与其他形式的机器学习相比，生成式人工智能尤其依赖令人眼花缭乱的计算能力和专用计算机芯片，只有实力雄厚的公司才负担得起。5月，萨姆・阿特曼在出席美国国会参议院听证会时表示，“事实上，我们的芯片（GPU）非常短缺，所以，使用我们产品的人越少越好。”
5月23日，埃隆・马斯克在《华尔街日报》举办的峰会上表示，“目前，GPU比药物更抢手。”最近，马斯克为自己的人工智能初创公司购买了大约1万块GPU。
令人瞩目的新技术烧钱，对科技行业而言并非新鲜事。《华盛顿邮报》称，硅谷之所以能够主导互联网经济，部分原因就是它向全世界免费提供在线搜索、电子邮件和社交媒体等服务，这些业务起初都是亏损的，但后来，这些公司通过个性化广告获得了巨额利润。人工智能产业可能也会如法炮制，但分析人士表示，单靠广告可能不足以让尖端人工智能工具在短期内盈利。
因此，为消费者提供人工智能模型的公司必须在赢得市场份额的渴望与令人头痛的财务损失之间取得平衡。
《华盛顿邮报》指出，即使人工智能能够挣到钱，利润可能也会流向云计算巨头，以及运行模型所需硬件的芯片制造商。目前，开发出领先的人工智能语言模型的公司要么是最大的云计算提供商（如谷歌和微软），要么与它们有密切的合作关系（如OpenAI），这并非偶然。
对消费者来说，不受限制地使用强大的人工智能模型的日子，或许已经屈指可数。
路透社称，微软已开始尝试在人工智能搜索结果中植入广告。在听证会上，OpenAI的阿特曼表示不排除采取同样的做法，尽管他更喜欢付费订阅模式。两家公司都表示，相信人工智能有朝一日能够盈利。“它的价值如此之大，我无法想象……如何在它上面敲响收银机。”今年2月，阿特曼在接受媒体采访时表示。