人工智能环境成本被夸大，真相如何？

快速阅读: 社交媒体时代误导信息频发，针对人工智能环境破坏的三大论点被质疑。实际数据显示，AI资源消耗远低于普遍认知，市场机制可应对资源短缺，不应过分担忧AI环境影响。

社交媒体时代使得传播误解和误导信息变得前所未有的容易。错误的论点似乎像流感一样周期性地流行。当前一个流行的观念是，人工智能对环境造成了独特的破坏。关于人工智能对环境的影响，来自大众意识和学术界的指责不断。然而，这些指控大大夸大了人工智能的负面影响。以下是三个常见的论点及其对经济与环境关系的误解。

论点一：人工智能消耗大量资源

围绕人工智能最常见的担忧是其资源消耗——主要是电力和水资源。批评者认为，人工智能的能源使用危险、过度且不必要。训练和运行像ChatGPT、Claude、Gemini等大规模语言模型，需要通过大型数据中心来实现，而这些中心运行所需的两种主要资源就是电力和水。随着人工智能使用的规模不断扩大，未来几年它们对这些资源的消耗可能会继续增加。至少，这种环境上的挥霍应该引起严重关注。

这些说法有多少真实性呢？首先，确实，大规模语言模型确实使用了大量的电力和水资源，但实际用量远低于普遍认知。许多关于人工智能电力和水消耗量的流行数据基于过时的估计，现已不再适用。据OpenAI的Sam Altman、谷歌内部研究及独立分析确认，单次大规模语言模型查询大约消耗0.3瓦时的电力。这比之前的估计低了10倍，后者认为单次查询消耗约3瓦时。水的消耗也显著较低，Sam Altman报告称每查询消耗约0.26毫升水。

那么，这些程序总体上消耗多少电力和水呢？不幸的是，大多数公司尚未公开这一数据，但我们可以通过现有数据做出粗略估计。OpenAI向Axios报告称，ChatGPT每天处理25亿次查询。根据我们的单次查询估算，得出如下数字：每天7.5亿瓦时电力；每天65万升水。

单独来看，这些数字似乎令人担忧，但实际上并非如此。让我们将大规模语言模型的电力消耗与其他日常活动进行比较：

一天运行冰箱的电量相当于1600至3300次ChatGPT查询；

烤箱开启一小时的电量相当于7600次ChatGPT查询；

烘干一轻负载衣物的电量相当于8300次ChatGPT查询。

从用水量的角度来看，差距更加明显。美国地质调查局报告显示，美国每天消耗超过1.2万亿升水。这意味着ChatGPT仅占美国日用水总量的约0.00000043%。

这些汇总数字仅代表ChatGPT，但不太可能有其他竞争的大规模语言模型在电力和水的消耗上大幅超过它，尤其是考虑到ChatGPT作为最先进的人工智能程序的地位。

如果人工智能对电力和水的使用是值得关注的问题，那么我们还有许多更为紧迫的担忧。

论点二：人工智能消耗不可再生资源

即使人工智能的电力和水负担并不过分，但它仍然使用了无法替代的其他资源。大规模语言模型所需的GPU芯片由多种稀有材料制成，这些材料的供应并不是无限的。例如黄金、钨、铜、铝等。鉴于人工智能目前的价值存疑，我们是否应该考虑限制其生产以保护自然资源？

首先，地球短期内不会“耗尽”珍贵或稀有金属。例如，美国地质调查局估计，地下已探明的黄金储量为5.4万至6.4万吨，而历史上开采的黄金总量约为21万吨。同样，美国地质调查局估计，铜的剩余储量为63亿吨，而至今已开采的铜仅为7亿吨。

但是，难道我们最终不会耗尽这些资源吗？无论我们如何节约使用，它们的供应毕竟是有限的。这不应该让我们感到担忧吗？

有限资源始终是一个问题，但历史表明市场能够通过两种方法应对资源约束和短缺：价格相关的配给和激励替代品的开发。

当一种资源的供应减少时，其价格会随时间推高。价格上涨导致该资源的使用量减少。此外，被使用的资源会被导向最有价值的用途。同时，更高的价格也为那些能提供替代品的人创造了利润机会。如果发现替代品，他们可以以低于短缺资源的高价进入市场，立即形成对其产品的市场需求。

历史上的一个例子展示了这一市场机制的作用：16至17世纪，木材是主要的建筑材料和能源来源。

主要燃料来源用于取暖和烹饪是木柴。由于大量使用木柴，树木变得越来越难以找到，木材的价格在1620年比1540年高出十倍。随着树木日益稀少，英国人迫切需要一种更便宜的替代品。当时，煤炭已经被视为潜在的燃料来源，但尚未广泛使用。然而，随着木材价格的急剧上涨，煤炭成为越来越有吸引力的选择。通过追加投资和创新，煤炭变得更加便宜，供应更加充足，最终取代了木柴，成为首选燃烧燃料。如今，英格兰再次被树木和森林覆盖。

确实，地球上的贵金属稀缺，但所有其他资源也是如此。市场和市场驱动的创新已经应对过资源短缺问题，没有理由认为它们不能再次迎接这一挑战。

论点三：人工智能对环境造成毁灭性影响

即使人工智能的影响微乎其微，且自然资源枯竭的风险不大，人工智能的运行仍然导致环境破坏。由于依赖资源，它参与了诸如采矿、砍伐森林、污染等活动，这些活动正在扼杀我们的星球。随着人工智能使用的增加，这些生态损害只会加剧。无论资源使用如何，仅凭人工智能对环境的负面影响就足以引起公众的严重关注。

这种观点是亚历克斯·爱泼斯坦所称的“反影响框架”的完美例子——一种将环境保护置于一切之上的世界观。将最小化对环境的影响提升到最高目标。这种提升的结论是我们应该避免任何改变或干扰自然环境的行为。

尽管今天非常流行，但这一框架从根本上是反人类的。正是因为我们改变了和操控了环境，现代成就如增加卡路里摄入量、全球人均GDP和预期寿命才成为可能。虽然我并不反对保护环境，但我建议另一种观点：我们应该将人类繁荣作为最高价值。

以此为行动准则，环境不是我们要崇拜和不加干涉的对象，而是根据人类需求加以改造的对象。如果这需要砍伐树木、挖掘矿产或基因改造作物，我们就应该去做。环境不是无所不能的提供者，我们也不是寄生在其丰富资源上的寄生虫。环境只是我们生活的场所，我们应该根据自己的目的去改变它。

当然，这并不意味着我们从不保护环境。公园、自然保护区、自然地标等都是好事，因为它们服务于人类的利益和需求，而不是作为“大自然母亲”的圣地。

结论

如同所有暂时的时尚一样，反对人工智能环境影响的错误论点最终会失宠。即便如此，它们也有其价值：揭示了围绕能源的经济无知。虽然人工智能对我们世界的影响尚待观察，但有一点可以肯定：环境影响不会成为其失败的原因。

(以上内容均由Ai生成)