Demandez-vous « s’il vous plaît » ou dites « merci »? Référence … sera coûteuse!
L’étendue des études sur intelligence artificielleIl augmente également la connaissance des avantages et des inconvénients Utiliser. Récemment, selon le CNN, il existe un effet environnemental important sur l’interaction humaine et automatique. Surtout si ça donne habituellement Instructions éduquées Comment demander « s’il vous plaît » ou dire « merci ».
La raison? La source explique la même chose. « Chaque mot est divisé en instructions pour Amnesty International en groupes de nombres On l’appelle «Idrites de code distinguées» et ils ont été envoyés à de grands centres de données – dont certains sont plus grands que le football – alimentés par des centres de charbon ou de gaz naturel. Ensuite, des tas de grands ordinateurs créent des réponses à travers des dizaines de comptes rapides. «
Autrement dit, ce processus consomme jusqu’à 10 fois plus d’énergie que nous avons utilisé ici dans une recherche régulière sur Google. Les chercheurs en Allemagne ont testé 14 systèmes d’intelligence artificielle avec de grands modèles linguistiques (LLM), et ils ont réalisé que des questions complexes produisent jusqu’à six fois plus d’émissions de dioxyde de carbone plus que directement. Plus la capacité de penser est élevée, plus les émissions de carbone sont produites.
Comment réduire l’empreinte environnementale de l’intelligence artificielle?
deuxième Maximilian DaunerDauner dit: « Amnesty International dépense beaucoup d’énergie pour être amical, surtout si l’utilisateur est poli, écrivant » s’il vous plaît « et » Shukar « , Doneer dit: » Amnesty International dépense beaucoup d’énergie pour être amical, surtout si l’utilisateur est poli, écrivant « s’il vous plaît » et « merci ». « Mais cela rend les réponses plus longues, car elle dépense plus d’énergie pour générer chaque mot. »
En tant que tel, il demande aux utilisateurs d’être plus directs lorsqu’ils communiquent avec des modèles d’intelligence artificielle et leur conseillent de déterminer la taille de la réponse afin qu’il n’aient pas besoin d’explications.
