通过使用简短的人工智能提示来限制医院的排放——NBA投注[手机]俱乐部研究
11月15日
一项新的NBA投注[手机]俱乐部研究表明，医院必须负责任地使用人工智能，以避免大量的碳排放。
在阿塞拜疆巴库举行的COP29气候会议技术日（11月16日星期六）之前发布的一项nba投注人工智能对医疗保健影响的NBA投注[手机]俱乐部研究表明，在多家医院每天使用大型语言模型处理数千份患者记录可能会导致大量资源消耗。
来自阿德莱德大学和雷丁大学的NBA投注[手机]俱乐部研究人员今天（11月15日星期五）发表在《内科杂志》上，他们强调了医院可以负责任地使用人工智能的方法——包括使用更短的提示来总结患者数据。
阿德莱德大学领导这项NBA投注[手机]俱乐部研究的奥利弗·克莱尼格说：“你在医院的每一天，医生、护士和其他医院专业人员都在记录你的健康状况。”到住院结束时，你的名字可能会累积数万个单词。与忙碌的医疗保健人员不同，类似于ChatGPT的私有大型语言模型有时间阅读和处理这些信息。
“然而，强大的处理能力带来了更大的责任。在澳大利亚的数据中心，一次人工智能查询所需的电量足以为智能手机充电11次，消耗20毫升淡水。据估计，ChatGPT消耗的能量是谷歌的15倍。
“在医疗保健领域实施大型语言模型可能会产生非常严重的环境后果。医院老板需要仔细考虑人工智能应该在何时何地用于他们的组织。”
需要考虑的问题
ChatGPT每天的碳排放量已经相当于400-800个美国家庭的排放量。医疗保健人工智能系统可能会有更大的足迹，因为它们需要更强大的模型来处理复杂的医疗信息，并且必须在本地运行以保护患者隐私。
除了能源消耗之外，这些人工智能系统所需的硬件还需要大量的稀土金属开采，这可能会导致栖息地的破坏。仅制造过程就会使人工智能操作的碳足迹增加一倍。
为了减少医院和医疗中心对环境的影响，NBA投注[手机]俱乐部研究人员提出了医疗服务提供者在实施人工智能系统之前应该考虑的五个关键问题，包括：
- ●我的组织需要大型语言模型吗？现有的技术是否足够？
- 我应该选择哪个法学硕士？使用尽可能小的模型来减少资源消耗——更小的、经过微调的llm可以胜过更大的应用程序。
- ●如何优化我的LLM课程？使用更小和具体的提示来减少应用程序的碳影响。简洁的提示和精炼的信息更节能。
- 我应该在什么硬件上运行我的LLM ？使用可再生能源运行的硬件是更好的选择。
- ●我应该分享哪些数据？通过在适当的地方共享数据，最大限度地提高法学硕士的效率。
该NBA投注[手机]俱乐部研究表明，人工智能可能会以其他方式减少医疗保健对环境的影响，例如改善患者流动和减少纸张使用。
Kleinig， O., Sinhal， S., Khurram， R., Gao， C., Spajic， L., Zannettino， A., Schnitzler， M., Guo， C., Zaman， S., Smallbone， H., Ittimani， M., Chan， W. O., Stretton， B., Godber， H., Chan， J., Turner， R., Warren， L. R., Clarke， J., Sivagangabalan， G.…医学中大型语言模型的环境影响。内科学杂志。https://doi.org/10.1111/imj.16549