AI 并不像人们声称的那么糟糕（许多人对生态学一无所知，只想教训别人）

***AI 对环境的危害远没有人们声称的那么严重——数据实际揭示了什么 AI 已经成为一个非常有争议的话题。最常见的批评之一是 AI 对环境极其有害，消耗大量的水和电，并将导致环境灾难。其中一些担忧是合理的。AI 确实消耗电力，需要数据中心，使用硬件，并且可能具有环境足迹。然而，网上流传的许多说法简化或夸大了现有数据。我在这里的目标不是声称 AI 对环境无害。它显然不是。目标是将我们实际知道的内容与夸大的说法分开。AI 确实消耗电力 根据国际能源署的数据，2024 年全球数据中心总耗电量约为 415 TWh，约占全球电力消耗的 1.5%。重要的是要记住，AI 只代表数据中心活动的一部分。数据中心还运行云服务、网站、存储、流媒体、业务软件和许多其他服务。国际能源署预计，到 2030 年，全球数据中心耗电量将接近 950 TWh。AI 是这一增长的主要驱动力之一。因此，说“AI 使用电力”显然是正确的。但说“AI 消耗了全球电力的很大一部分”则具有误导性。全球份额仍然相对较小，尽管增长率显著。没有普遍适用于每个 AI 问题的能源成本 另一个常见的说法是每个 AI 提示都消耗大量电力。没有一个适用于所有 AI 查询的单一数字。能耗取决于模型、硬件、数据中心、冷却系统、请求长度、任务复杂性和电力来源。一个简单的文本请求不等同于生成高分辨率视频或要求 AI 系统执行复杂的多步骤任务。国际能源署报告称，由于硬件和软件的改进，AI 任务的能源效率有了非常大的提高。这意味着不应自动将旧的估计呈现为描述当今的 AI 系统。与此同时，更先进的 AI 工作负载可能消耗更多的能源。因此，正确的结论是 AI 有能源成本，但没有普遍的“每个 AI 问题的能源成本”。关于水呢？这是一个合理的担忧。数据中心可以用水冷却，电力生产也可能有水足迹。然而，用水量在很大程度上取决于位置、气候、冷却技术、电力来源和基础设施。这意味着，在遭受水资源短缺的炎热地区建立的数据中心，与在水资源丰富地区使用不同冷却系统的数据中心，其局部影响可能非常不同。一些研究估计了特定 AI 模型的重大水足迹。例如，关于 GPT-3 的研究表明，在特定假设下，约 500 毫升的水可能对应约 10 到 50 个中等长度的响应。但这并不意味着今天的每个 AI 问题都消耗半升水。它是针对特定条件的模型化估计。因此，诸如“每个 AI 提示使用一瓶水”之类的说法不应被视为普遍的科学事实。AI 并未消耗世界上所有的水 前一点很重要，因为在线讨论有时会将特定估计转化为关于整个地球的说法。AI 在某些地方可能造成巨大的水需求。这是一个真实的环境问题。但没有证据表明 AI 正在简单地“耗尽世界的水供应”。数据中心的环境影响高度取决于它们的建造位置和运营方式。这就是为什么当地水的可用性比单个全球数字更重要。关于二氧化碳呢？数据中心也产生间接的二氧化碳排放，因为它们消耗电力。根据国际能源署的数据，2024 年数据中心因电力消耗导致的间接二氧化碳排放量约为 1.8 亿吨。这是一个显著的量。然而，它约占燃料燃烧全球排放量的 0.5%。这并不意味着排放无关紧要。它意味着诸如“AI 是气候变化的主要原因之一”之类的说法远远超出了当前数据的支持范围。电力来源也很重要。一个主要使用低碳电力的数据中心，其碳足迹与严重依赖煤炭或天然气的数据中心不同。关于矿物和电子废物呢？AI 需要 GPU、服务器、网络设备和其他电子组件。生产这些组件需要原材料并带来环境后果。采矿可能导致污染、栖息地破坏和温室气体排放。电子废物也是一个真实的问题。然而，AI 并非整个电子行业环境影响的责任者。相同的材料用于制造计算机、智能手机、电动汽车、电信设备和许多其他技术。联合国环境规划署还指出，目前数据有限，研究人员无法准确确定有多少矿物需求和电子废物可专门归因于 AI。因此，负责任的结论是 AI 促成了这些问题，但其确切贡献规模仍难以衡量。AI 也可以带来环境效益 这部分在关于 AI 的讨论中经常被遗漏。AI 可以用于优化电网、改进可再生能源预测、提高工业效率、检测甲烷排放、优化基础设施和协助科学研究。国际能源署估计，一些 AI 应用可能产生比数据中心本身的排放更大的减排效果。然而，这些好处并非保证。AI 也可能增加对能源和资源的额外需求。重要的一点是，AI 并非仅仅是环境负担。它的环境影响部分取决于它的使用方式。效率悖论 AI 模型正变得越来越高效。然而，如果 AI 变得更便宜、更易使用，人们可能会更频繁地使用它。这就是所谓的反弹效应。例如，如果一个 AI 任务所需的能量大幅减少，但 AI 任务数量增长更快，总能耗仍然可能上升。这是为什么提高效率并不能自动解决环境问题的一个原因。但这并不意味着说“AI 正在变得高效，所以一切都好”是正确的。情况更为复杂。“AI 正在窃取艺术家的工作” 这是对 AI 的另一个主要批评。这里存在一个真实的问题。AI 图像、音乐、视频和写作工具可以自动化以前由人类工人执行的某些任务。一些公司可能使用 AI 来减少某些项目所需的人工劳动量。一些艺术家可能会失去某些类型的委托，因为客户现在可以更便宜地生成可接受的结果。假装这从未发生是不诚实的。然而，“AI 正在窃取艺术家的工作”这一说法过于宽泛。自动化任务并不等同于取代整个职业 创意产业包含许多不同的工作。插画师、概念艺术家、动画师、摄影师、平面设计师、3D 艺术家、视频编辑、艺术总监等执行非常不同的任务。AI 并不以相同的方式影响所有这些工作。生成一张简单的图像并不一定等同于执行专业艺术家的整个工作。专业的创意工作可能涉及理解客户目标、开发概念、做出创意决策、沟通等。