人工智能对环境有害吗？
大多数人在向 ChatGPT 提问或总结电子邮件时都会三思而后行，但他们应该这样做。人工智能正在为我们努力工作，但我们的地球却在更加努力地工作。今天，我们将深入探讨为什么人工智能，特别是生成式人工智能，会对地球造成危害。
快速总结:人工智能对环境有什么坏处？
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生成式人工智能耗电量巨大:从数据中心、训练模型到最终用户与人工智能工具的交互。
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数据中心的建设需要用水，人工智能服务器的冷却也需要用水。高耗水量会影响当地环境和生态系统。
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数据中心会产生大量电子垃圾，其中通常含有铅和汞等有毒物质。
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为人工智能提供动力的微芯片和硬件是使用稀有元素和矿物制造的，而这些稀有元素和矿物往往是以不可持续的方式开采的。
为什么人工智能对环境有害？
生成式人工智能使用大量能源
容纳生成式人工智能的数据中心需要大量电力:从建造到训练模型，再到运行。
虽然数据中心的存在由来已久，但由于人工智能的蓬勃发展，数据中心的数量和建设速度都在迅速增加。这些中心兴起的一个问题是，生成式人工智能非常耗电。
“生成式人工智能训练集群的能耗可能是普通计算工作负载的七八倍。
麻省理工学院气候与可持续发展联合会计算与气候影响研究员、计算机科学与人工智能实验室博士后、《影响论文》的主要作者诺曼-巴希尔（Noman Bashir）说。巴希尔认为，数据中心的需求量非常大，无法以可持续的方式运行。因此，目前它们运行所需的大部分电力都来自燃烧化石燃料，这导致二氧化碳排放量增加。
对过量电力的需求还不止于此。人工智能模型必须经过训练并不断改进。为此，公司增加了训练数据集的规模，并提高了用于处理数据的计算量。一旦模型训练完成，我们（用户）开始向它提问、总结电子邮件或归纳信息，执行这项工作的计算硬件也会消耗大量能源。
例如，当你向 ChatGPT 提问时，一个生成式人工智能查询的碳足迹数据还很有限，但估计要比在谷歌等搜索引擎上查询高出四到五倍。
有鉴于此，再考虑到现在使用 ChatGPT 或Gemini等人工智能工具进行搜索是多么平常的一件事，你就可以想象全球使用的电力到底有多大了。
耗水量大
除了耗电量大，人工智能还耗水量大。数据中心在建设过程中需要用水，而当数据中心投入使用时，又需要用水来冷却用于训练和部署生成式人工智能模型的硬件。由于这些数据中心耗水量大，会对市政供水造成压力，并破坏生态系统。
硬件
构建硬件（如电池和半导体）所需的原材料使用稀土元素和金属。稀土元素的开采往往是以不可持续的方式进行的，这些材料的加工会造成环境退化。从森林砍伐到土壤侵蚀和水污染。
有没有一种环保的方式来使用人工智能？
人工智能的使用是一把双刃剑:人工智能可以推动积极的变革，但它也是一种极其耗费资源的技术。了解是否有一种环保的方式来使用人工智能是一个正在讨论的复杂话题。
大科技公司对可持续人工智能的承诺
我们经常报道大科技公司的隐私清洗战略，现在类似的事情也在发生，但这次他们推销的新流行语是可持续人工智能。
Meta、谷歌、亚马逊和微软等科技巨头正在快速开发人工智能模型，并尽可能地将其整合到自己的产品中。当然，他们也知道这会对环境造成巨大影响，这就是为什么他们经常承诺碳中和并采取回收措施的原因。与隐私清洗类似，它们似乎也很关心用户隐私，因此它们通常会推销可持续人工智能，让人觉得它们具有环保意识。
这些科技巨头的环保意识如何尚不得而知，但有报道称它们的碳排放量有所增加。根据联合国的一份报告，从 2020 年到 2023 年，Meta、亚马逊、微软和谷歌的间接碳排放量平均增加了 150%，原因是它们的数据中心对能源需求很大。
另一个有趣的发现是，设定了到 2030 年实现碳净零排放目标的谷歌，悄悄地从其网站上删除了碳净零排放目标。虽然 “净零碳排放 “的目标显然仍在公司政策中，但鉴于谷歌已不再将其作为广告宣传的重点，而且谷歌正在大力投资人工智能，因此这一目标能否实现并不令人信服。
你能做什么？
人工智能，特别是生成式人工智能的蓬勃发展有可能带来巨大的成就，但也有可能造成巨大的危害。不仅对环境，对我们这个社会也是如此，例如，通过提供有偏见的结果。虽然目前还不清楚人工智能对环境的危害有多大，但有足够的证据表明它对环境不利。因此，下次当你打开 ChatGPT 或你选择的人工智能时，在提问、写邮件或运行任务前请三思，因为在后台，环境正在为你的便利付出沉重的代价。
