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索拉这几天来一直在网络上掀起轩然大波。然而，在生成式人工智能的背后，能源和水的消耗问题也不容小觑。

今年1月，在瑞士达沃斯举行的年会上，OpenAI首席执行官Sam Altman最终承认，人工智能（AI）行业正面临能源危机。

今年2月1日，马萨诸塞州参议员埃德·马基等美国民主党人提出了《2024年人工智能环境影响法案》号提案。该法案希望建立评估人工智能对环境影响的标准，并为人工智能开发商和运营商创建自愿报告框架。

该法案是否会通过仍不确定。业内人士还指出，美国首个此类法案将强调生成式人工智能技术对环境的影响，但要彻底解决这些问题还有很长的路要走。

生成式人工智能驱动的搜索消耗的能源是传统网络搜索的四到五倍

萨姆·奥尔特曼在达沃斯年会上发表讲话时警告说，下一波生成型人工智能系统将消耗比预期更多的电力，能源系统将难以应对。他说：“如果没有突破，就不可能实现这个目标。”

在最新一期的《自然》杂志中，南加州大学安纳伯格分校教授、纽约微软研究院高级研究员凯特·克劳福德评论道：“多年来，人们一直在淡化或否认人工智能。环境问题奥特曼的承认让研究人员、监管机构和行业巨头开始讨论生成式人工智能对环境的影响。”

自2018 年以来，凯特·克劳福德(Kate Crawford) 一直在发表有关人工智能行业环境成本的文章。

那么，奥特曼希望实现怎样的能源突破呢？

据报道，奥特曼寄予厚望的不是更可持续的人工智能系统的设计和应用，而是核聚变。他甚至亲自参加了比赛。 2021年，奥特曼开始投资位于华盛顿州埃弗里特的核聚变公司Helion Energy。

不过，大多数专家认为，在本世纪中叶之前，聚变不会对“脱碳”这一关键目标做出重大贡献。 Helion Energy 最乐观的估计是，到2029 年，它将生产足够为40,000 个美国普通家庭供电的能源。

一项评估显示，加州旧金山OpenAI 开发的聊天机器人ChatGPT 已经消耗了33,000 个家庭的能源。据估计，由生成式人工智能驱动的搜索消耗的能源比传统网络搜索多四到五倍。

这不仅仅是能源。生成式人工智能系统还需要大量淡水来冷却处理器和发电。

在爱荷华州西得梅因，一个庞大的数据中心集群为OpenAI 最先进的模型GPT-4 提供服务。当地居民提起的诉讼显示，2022年7月，即OpenAI完成模型训练的前一个月，该集群使用了该地区约6%的水资源。

根据谷歌和微软的环境报告，在为Bard 和Bing 准备大规模语言模型时，两家公司的用水量在一年内分别同比增长20% 和34%。

一份预印本论文显示，到2027 年，全球人工智能用水需求可能达到英国全国用水需求的一半。在另一篇预印本论文中，Facebook 人工智能研究人员将该行业的环境影响称为“房间里的大象”。

以实际行动限制人工智能生态影响，立法只是开始

“没有理由不能做到这一点，”凯特·克劳福德说。

AI行业可以优先考虑使用更少的能源，构建更高效的模型，并重新思考数据中心的设计和使用方式。正如法国BigScience 项目BLOOM 模型所展示的那样，可以构建与OpenAI 的GPT-3 大小相似的模型，同时碳足迹要低得多。但这不是该行业目前正在做的事情。

获得准确、完整的环境影响数据仍然很困难。生成式人工智能的全部成本是企业秘密。这些数据依赖于研究人员基于实验室的研究、有限数量的公司报告以及地方政府发布的数据。目前，该行业的公司几乎没有动力进行变革。

好消息是立法者终于注意到了这一点。马萨诸塞州参议员埃德·马基等美国民主党人提出的《2024年人工智能环境影响法案》（2024年人工智能环境影响法案）希望通过国家标准与技术研究所（National Institute for Standards and Technology）与社区、行业和民间社会的学术合作建立评估人工智能环境影响的标准，并为人工智能开发商和运营商创建自愿报告框架。

但自愿措施很少能建立持久的问责制度或得到一致采用，因为它们依赖于善意。鉴于局势的紧迫性，需要做更多的工作。

在凯特·克劳福德看来，真正解决人工智能对环境的影响需要多方参与，包括人工智能行业、研究人员和立法者。

在行业方面，可持续实践至关重要，包括测量和公开报告能源和水的使用情况；优先发展节能硬件、算法和数据中心；并仅使用可再生能源。此外，独立机构的定期环境审计将有助于提高透明度和标准合规性。

研究人员可以优化神经网络架构以实现可持续性，并与社会和环境科学家合作，指导技术设计朝着更具生态可持续性的方向发展。

最后，立法者应该同时提供“胡萝卜”和“大棒”。首先，立法者可以为工业能源和水的使用设定基准，鼓励采用可再生能源，并要求全面的环境报告和影响评估。

《人工智能环境影响法案》 这只是开始，还有更多工作要做。 —— 时间不多了。