09:51Ethan Mollick@emollick精选根据公开的 LLM 资源使用估算,AI 解决一个 Erdos 数学问题仅消耗 0.6-6.3 kWh 电力和 3-31 升水。这相当于电动汽车行驶 2-20 英里的用电量,以及不到三颗杏仁的耗水量。该数据直观展示了 AI 推理的环境成本,引发对 AI 能效与可持续性的讨论。论文AI 能耗环境成本Erdos 问题可持续计算LLM推荐理由:这个数字对比让 AI 能耗变得可感知——做 AI 研究或关心可持续计算的读者,看完会重新思考模型效率的价值。原文
18:29Microsoft Research@MSFTResearch微软研究团队在播客“The Shape of Things to Come”中探讨了AI设计中的权衡问题,强调除了性能外,还需考虑对人类和地球的影响。Doug Burger、Amy Luers和Ishai Menache指出,负责任地应用AI可能是应对气候危机的关键。他们讨论了如何通过优化AI模型和基础设施来减少碳排放,同时保持技术效益。这一观点提醒AI开发者和企业,在追求性能提升时需兼顾可持续性。行业AI设计气候危机可持续计算微软研究负责任AI推荐理由:AI从业者常忽略模型训练和部署的环境成本,微软研究团队直接点出性能与气候的权衡,做AI基础设施或关注可持续计算的团队值得一听。原文