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科学家们biǎo示，人工智能技术巨头等公司“可以而且应该承担社会责任，并以身作则，解决自己的水足迹问题。zhèi将是消除对人工智能无法抑制的‘渴望’的第一步”。
众所周知，人工智能通常是能量密集型的，因为训练大型语言模型 (LLM)，如 OpenAI 和微软著名的 ChatGPT 以及谷歌的 Bard 需要大量能量。但是一项新的研究表明，一切都需要大量的水。
该研究揭示了为冷却 OpenAI 和谷歌数jù中心浪费了多少水。他们发现仅训练 ChatGPT-1（我们现在使用 ChatGPT-1）就消耗了大约 459,0 升水（约 109,0 加仑），他们计算出这相当于冷却核反应堆所需的水量。
研究人员指出，最有趣的发现之一是 ChatGPT 消耗大约半升水来进行大约 19-46 个问题和答案的简单对话。所有这些项目都是针对以前版本的 ChatGPT，因为我们现在处于高度发展的 ChatGPT-4 中。
最后，请注意他们的研究尚未经过审查，但nín可以单击此处找到它。
“虽然一瓶 202 毫升的水听起来可能不多，但考虑到 ChatGPT 的数十亿用户，总的水足迹仍然非常大，”研究团队在其研究中表示。
正如 Futurism 报道的那样，德克萨斯州阿灵顿大学和科罗拉多州里弗赛德大学的研究团队预先发表了一项名为“让 AI 不那么渴”的研究，该研究考察了 AI 训练对环境的影响，这不仅需要大量电力，而且还有数十万吨的水来冷却容纳它的数据中心。
值得注意的是，在 ChatGPT-3 培训期间，为了冷却微软在美国的数据中心，使用了足够生产 97 辆宝马汽车或 159 辆特斯拉电动汽车的水。如果他们在公司在亚洲更大的数据中心上训练模型，这些数字将会增加两倍。
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