北京
人工智能的能源消耗可能在2030年躍升至全球電力需求的3%，同時消耗的水資源總量堪比撒哈拉以南非洲13億人口一年的生活用水量。這一數據來自近期一份聯合國報告，該報告評估了人工智能快速擴張所伴隨的土地使用、水耗和溫室氣體排放。報告的主要調查人、聯合國大學水、環(huán)境與健康研究所所長卡韋赫·馬達尼在接受《趣味科學》采訪時，解釋了為何這項技術擁有如此龐大的環(huán)境足跡，以及普通用戶能如何限制自身影響。
如果支撐人工智能運作的數據中心自成一個國家，其能源消耗將在全球排名第11位。報告指出，這源于基礎設施與電力方面的巨大需求，用于訓練日益復雜的模型并滿足用戶請求。到2030年，數據中心的能源消耗可能升至全球第六，屆時其土地足跡將相當于美國康涅狄格州的面積，而溫室氣體排放量則可能接近英國在2025年的排放水平，具體數值取決于可再生能源在此過程中的占比。
馬達尼強調，報告的要點在于揭示一個普遍誤解：公眾通常將人工智能感知為虛擬的、數字化的或云端的某種存在，但事實上，“人工智能及其背后的供應鏈和基礎設施有著巨大的實體屬性”。他從供應鏈頂端的關鍵礦物開采，到硬件制造、數據中心建設與運營，再到處理電子廢物這一系列環(huán)節(jié)進行說明，并指出“在每一個提示、每一條使用、每一次交互的背后，都存在著某種程度的環(huán)境影響”。因此，所謂數字化的東西并不必然是無代價的，它總是關聯著某種足跡。
報告具體梳理了碳、水及土地等層面的影響。馬達尼解釋，這種大規(guī)模足跡的產生與人工智能的整套運作方式有關。每次用戶發(fā)出一個提示或生成一張圖像，背后都需要數據中心的服務器進行計算，這些服務器不僅消耗大量電力，還需要冷卻系統(tǒng)持續(xù)運行，從而引致水資源的高消耗。這種需求在模型訓練階段尤為顯著，因為更復雜的模型需要更多輪次的計算和能量投入。
馬達尼對《趣味科學》表示，用戶或許可以嘗試從一些簡單的問題入手來認知自身的影響，例如：“我真的有必要再生成一張圖片嗎？”這種提問并非要完全阻止人們使用技術，而是希望喚起一種意識，即每一次數字行為都會轉化為實體層面的資源消耗。通過減少少量不必要的生成或請求，用戶能在累積效應中幫助減輕部分壓力。
馬達尼是今年的斯德哥爾摩水獎得主。該報告的研究團隊提醒，人工智能帶來的額外壓力可能在往后幾年內對環(huán)境與氣候產生更多負荷。至于誰能從人工智能的增長機遇中獲益、誰又被排斥在外，以及究竟能做些什么來限制損害，這些問題仍有待進一步厘清。馬達尼指出，認識到“數字化不一定意味著零影響”這一事實本身，就是朝著更負責任的使用方向邁出的重要一步。
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