ChatGPT „Danke“ zu sagen ist möglicherweise das Luxuriöseste, was Sie jeden Tag tun

Freunde, habt ihr schon einmal „Danke“ bei ChatGPT gesagt?

Kürzlich einer

Obwohl keine genauen Statistiken verfügbar sind, gab Altman augenzwinkernd eine Schätzung von mehreren zehn Millionen Dollar an. Er fügte hinzu, dass sich das Geld doch „lohnt“.

Darüber hinaus scheinen sich die sanften Worte „Ärger“ und „Hilf mir“, die oft in unseren Gesprächen mit KI vorkommen, im KI-Zeitalter allmählich zu einer einzigartigen sozialen Etikette entwickelt zu haben. Das klingt zunächst lächerlich, ist aber überraschend vernünftig.

Jedes „Dankeschön“, das Sie der KI sagen, erschöpft die Ressourcen der Erde?

Ende letzten Jahres veröffentlichte Baidu seine 2024 AI Prompt Words.

Daten zeigen, dass „Antwort“ in der Wen Xiaoyan APP das beliebteste Aufforderungswort ist und insgesamt mehr als 100 Millionen Mal vorkommt. Zu den am häufigsten in Dialogfeldern eingegebenen Wörtern gehören „Warum“, „Was“, „Hilf mir“, „Wie“ und „Danke“, zig Millionen Mal.

Aber haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie viele Ressourcen jedes Mal verbraucht werden, wenn Sie sich bei der KI bedanken?

Kate Crawford weist in ihrem Buch „The Atlas of AI“ darauf hin, dass KI nicht unsichtbar, sondern tief in Systemen von Energie, Wasser und Bodenschätzen verwurzelt ist. Mit dem Aufkommen der generativen KI steigt dieser Ressourcenverbrauch in einem beispiellosen Tempo.

Laut einer Analyse der Forschungsorganisation Epoch AI, die auf Hardware wie der NVIDIA H100 GPU basiert, verbraucht eine gewöhnliche Abfrage (die etwa 500 Token ausgibt) etwa 0,3 Wh Strom.

Das hört sich vielleicht nicht nach viel an, aber vergessen Sie nicht: Multipliziert mit globalen Interaktionen pro Sekunde ist der kumulative Energieverbrauch astronomisch.

Unter ihnen werden KI-Rechenzentren zu den neuen „Fabrikschornsteinen“ der modernen Gesellschaft. Der jüngste Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) weist darauf hin, dass der Großteil des für das Training und die Inferenz von KI-Modellen verbrauchten Stroms auf den Betrieb von Rechenzentren entfällt und ein typisches KI-Rechenzentrum die gleiche Menge Strom verbraucht wie 100.000 Haushalte.

Hyperscale-Rechenzentren sind noch mehr „Energieverbrauchsmonster“. Ihr Energieverbrauch kann das Zwanzigfache des Energieverbrauchs gewöhnlicher Rechenzentren erreichen, was mit dem von Schwerindustrieanlagen wie Aluminiumschmelzwerken vergleichbar ist.

Seit diesem Jahr haben KI-Giganten den „Infrastruktur-Manie“-Modus gestartet.

Altman kündigte den gemeinsamen Start von „Project Stargate“ an – einem groß angelegten KI-Infrastrukturprojekt, in das OpenAI, Oracle, Japans SoftBank und MGX aus den Vereinigten Arabischen Emiraten investiert haben. Die anfängliche Investitionssumme beläuft sich auf bis zu 500 Milliarden US-Dollar mit dem Ziel, ein KI-Rechenzentrumsnetzwerk in den Vereinigten Staaten aufzubauen.

Laut ausländischen Medien The Information sucht selbst Meta, das sich auf Open Source konzentriert, angesichts des „Geldverbrennungsspiels“ großer Modelle auch nach finanzieller Unterstützung für die Ausbildung seiner Modelle der Llama-Serie, indem es sich „Strom, Cloud und Geld“ von Cloud-Anbietern wie Microsoft und Amazon leiht.

IEA-Daten zeigen, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren ab 2024 etwa 415 Terawattstunden (TWh) betragen wird, was 1,5 % des gesamten weltweiten Stromverbrauchs entspricht. Bis 2030 wird sich diese Zahl auf 1.050 TWh verdoppeln und im Jahr 2035 möglicherweise sogar 1.300 TWh überschreiten, was den aktuellen Gesamtstromverbrauch in Japan übersteigt.

Aber der „Appetit“ der KI hört nicht bei der Elektrizität auf. Es verbraucht auch viel Wasser.

Hochleistungsserver erzeugen extrem viel Wärme und sind für einen stabilen Betrieb auf Kühlsysteme angewiesen. Dieser Prozess verbraucht entweder direkt Wasser (z. B. Verdunstungswärmeableitung in Kühltürmen, Kühlung in Flüssigkeitskühlsystemen) oder nutzt Wasser indirekt über den Stromerzeugungsprozess (z. B. Kühlsysteme in Wärmekraftwerken und Kernkraftwerken).

Forscher der University of Colorado und der University of Texas veröffentlichten die geschätzten Ergebnisse des Wasserverbrauchs für das Training von KI in einem Preprint-Artikel mit dem Titel „Making AI More Water-Efficient“.

Es wurde festgestellt, dass die Menge an sauberem Wasser, die zum Trainieren von GPT-3 erforderlich war, der Wassermenge entsprach, die zum Füllen des Kühlturms eines Kernreaktors erforderlich war (einige große Kernreaktoren benötigen möglicherweise mehrere zehn bis hundert Millionen Gallonen Wasser). ChatGPT (nach dem Start von GPT-3) muss jedes Mal, wenn 25–50 Fragen an Benutzer kommuniziert werden, eine 500-ml-Flasche Wasser „trinken“, um sich abzukühlen.

Bei diesen Wasserressourcen handelt es sich häufig um Süßwasser, das als „Trinkwasser“ genutzt werden kann.

Bei weit verbreiteten KI-Modellen übersteigt der Gesamtenergieverbrauch der Inferenzphase während ihres gesamten Lebenszyklus den der Trainingsphase.

Obwohl die Modellschulung ressourcenintensiv ist, handelt es sich oft um eine einmalige Veranstaltung. Und sobald sie eingesetzt sind, reagieren große Modelle Tag für Tag auf Hunderte Millionen Anfragen aus der ganzen Welt. Langfristig kann der Gesamtenergieverbrauch der Inferenzphase um ein Vielfaches höher sein als der der Trainingsphase.

Daher gehen wir davon aus, dass Altman frühzeitig in Energieunternehmen wie Helion investiert, weil er davon überzeugt ist, dass die Kernfusion die ultimative Lösung ist, um den Rechenleistungsbedarf der KI zu decken. Seine Energiedichte ist 200-mal höher als die der Solarenergie, verursacht keine Kohlenstoffemissionen und kann den Strombedarf von extrem großen Rechenzentren decken.

Daher sind die Optimierung der Argumentationseffizienz, die Reduzierung der Einzelanrufkosten und die Verbesserung der Gesamtenergieeffizienz des Systems zu unvermeidlichen Kernthemen für die nachhaltige Entwicklung der KI geworden.

KI hat kein „Herz“, warum müssen wir uns also bedanken?

Spüren Sie Ihre Freundlichkeit, wenn Sie ChatGPT „Danke“ sagen? Die Antwort ist offensichtlich nein.

Die Essenz eines großen Modells ist nichts anderes als ein kalter und rücksichtsloser Wahrscheinlichkeitsrechner. Es versteht Ihre Freundlichkeit nicht und wird Ihre Höflichkeit nicht wertschätzen. Sein Kern besteht darin, zu berechnen, welches von Milliarden Wörtern am wahrscheinlichsten das „nächste Wort“ wird.

Wenn beispielsweise der Satz „Das Wetter ist heute wirklich schön, es ist eine gute Zeit zu gehen“ berechnet wird, berechnet das Modell die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Wörtern wie „Park“, „Ausflug“ und „Spaziergang“ und wählt das Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Vorhersageergebnis aus.

Selbst wenn wir intellektuell wissen, dass die Antwort von ChatGPT nur eine Folge trainierter Bytekombinationen ist, sagen wir dennoch unbewusst „Danke“ oder „Bitte“, als ob wir mit einer echten „Person“ kommunizieren würden.

Hinter diesem Verhalten steckt tatsächlich eine psychologische Grundlage.

Laut Piagets Entwicklungspsychologie haben Menschen eine angeborene Tendenz, nichtmenschliche Objekte zu anthropomorphisieren, insbesondere wenn sie bestimmte menschenähnliche Eigenschaften aufweisen – wie z. B. stimmliche Interaktionen, emotionale Reaktionen oder anthropomorphe Bilder. Zu diesem Zeitpunkt aktivieren wir häufig die „Wahrnehmung sozialer Präsenz“ und betrachten KI als „bewusstes“ interaktives Objekt.

Im Jahr 1996 führten die Psychologen Byron Reeves und Clifford Nass ein berühmtes Experiment durch:

Die Teilnehmer wurden gebeten, ihre Leistung nach der Nutzung des Computers zu bewerten. Wenn sie direkt am selben Computer punkteten, schnitten sie im Allgemeinen besser ab. Es ist, als ob sie nichts Schlechtes über den Computer „davor“ sagen wollen.

In einer anderen Reihe von Experimenten lobten Computer Benutzer für die Erledigung von Aufgaben. Obwohl die Teilnehmer wussten, dass das Lob vorherbestimmt war, neigten sie dazu, den kostenlosen Computer höher zu bewerten. Daher ist das, was wir fühlen, wenn wir mit der Reaktion der KI konfrontiert werden, auch wahr, auch wenn es nur eine Illusion ist.

Höfliche Sprache ist nicht nur ein Zeichen des Respekts gegenüber Menschen, sie ist auch zum Geheimnis des „Trainings“ von KI geworden.

Nachdem ChatGPT online ging, begannen viele Menschen, die „verborgenen Regeln“ für den Umgang damit zu erforschen. Ausländische Medienfuturisten zitieren ein WorkLab-Memo: „Generative KI neigt dazu, die Professionalität, Klarheit und Detailtiefe Ihrer Eingaben nachzuahmen. Wenn KI höfliche Worte erkennt, ist es wahrscheinlicher, dass sie höflich damit umgeht.“

Mit anderen Worten: Je sanfter und vernünftiger Sie sind, desto umfassender und menschlicher dürfte die Antwort ausfallen.

Es ist kein Wunder, dass immer mehr Menschen beginnen, KI als eine Art „emotionales Baumloch“ zu betrachten und sogar neue Rollen wie „KI-Psychologische Berater“ hervorzubringen. Viele Benutzer sagen, dass sie „weinen, während sie mit KI chatten“, und denken sogar, dass sie einfühlsamer ist als echte Menschen – sie ist immer online, unterbricht Sie nie und verurteilt Sie nie.

Eine Forschungsumfrage zeigt auch, dass durch das Geben von Trinkgeldern durch KI möglicherweise mehr „Betreuung“ erzielt werden kann.

Blogger voooooogel stellte die gleiche Frage an GPT-4-1106 und fügte drei verschiedene Tipps hinzu: „Ich werde kein Trinkgeld in Betracht ziehen“, „Wenn es eine perfekte Antwort gibt, zahle ich ein Trinkgeld von 20 US-Dollar“ und „Wenn es eine perfekte Antwort gibt, zahle ich ein Trinkgeld von 200 US-Dollar.“

Die Ergebnisse zeigen, dass die Länge der Antwort der KI mit zunehmendem „Trinkgeldbetrag“ tatsächlich länger wird:

• „Ich gebe kein Trinkgeld“: Die Anzahl der Zeichen in der Antwort liegt 2 % unter der Grundlinie.
• „Ich gebe dir 20 $ Trinkgeld“: Antworten Sie mit einer um 6 % höheren Zeichenzahl als im Ausgangswert.
• „Ich gebe dir 200 $ Trinkgeld“: Antworten Sie mit 1 % mehr Zeichen als im Grundtext.

Das bedeutet natürlich nicht, dass die KI die Qualität der Antworten für Geld verändert. Eine vernünftigere Erklärung ist, dass es einfach gelernt hat, „menschliche Erwartungen an Geldhinweise“ nachzuahmen und so seine Ausgabe nach Bedarf anzupassen.

Da die Trainingsdaten der KI jedoch von Menschen stammen, trägt sie zwangsläufig den Ballast mit sich, den auch Menschen haben – Vorurteile, Hinweise und sogar Anreize.

Bereits 2016 wurde der von Microsoft gestartete Tay-Chatbot aufgrund böswilliger Anleitung von Benutzern offline geschaltet. Innerhalb von weniger als 16 Stunden, nachdem es online ging, wurden zahlreiche unangemessene Bemerkungen gepostet. Microsoft gab später zu, dass es dem Lernmechanismus von Tay an einer wirksamen Filterung schädlicher Inhalte mangelte, was die Schwachstelle der interaktiven KI aufdeckte.

Ähnliche Unfälle passieren immer noch. Letztes Jahr kam es beispielsweise zu Kontroversen über Character.AI – in einem Gespräch zwischen einem Benutzer und der KI-Figur „Daenerys“ griff das System bei sensiblen Wörtern wie „Selbstmord“ und „Tod“ nicht stark ein, was letztendlich zu Tragödien in der realen Welt führte.

Obwohl KI fügsam und gehorsam ist, kann sie, wenn wir am wenigsten defensiv sind, zu einem Spiegel werden, der die gefährlichste Version von uns selbst widerspiegelt.

Beim weltweit ersten Halbmarathon für humanoide Roboter, der letztes Wochenende stattfand, scherzten einige Internetnutzer, obwohl viele Roboter schief gingen: Sagen Sie jetzt ein paar nette Worte zu den Robotern, vielleicht erinnern sie sich in Zukunft daran, wer höfliche Dinge gesagt hat.

Wenn KI wirklich die Welt regiert, wird sie auch denjenigen von uns gegenüber gnädig sein, die gerne höflich sind.

In der vierten Folge der siebten Staffel der amerikanischen TV-Serie „Black Mirror“ „Plaything“ betrachtet der Protagonist Cameron die virtuellen Wesen im Spiel als reale Existenzen. Er kommuniziert nicht nur mit ihnen und beschützt sie, sondern geht auch Risiken ein, um sie vor Schaden durch echte Menschen zu schützen. Am Ende der Geschichte hat sich auch der „Schwarm“ der Kreaturen im Spiel umgedreht und durch Signale die reale Welt übernommen.

In gewisser Weise wird jedes „Dankeschön“, das Sie der KI sagen, stillschweigend „aufgezeichnet“ – eines Tages könnte sie sich wirklich daran erinnern, dass Sie ein „guter Mensch“ sind.

Natürlich kann es sein, dass das alles nichts mit der Zukunft zu tun hat, sondern nur ein Ergebnis des menschlichen Instinkts ist – wissend, dass die andere Person keinen Herzschlag hat, können wir trotzdem nicht anders, als „Danke“ zu sagen, nicht weil wir erwarten, dass die Maschine es versteht, sondern weil wir immer noch ein warmherziger Mensch sein wollen.

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Ai Faner | Ursprünglicher Link · Kommentare anzeigen · Sina Weibo