向聊天機(jī)器人提問、生成圖片,甚至制作視頻�,人們很少會意識到,這些看似�(fā)生在�(shù)字世界里的活�,正在現(xiàn)�(shí)世界中消耗大量電�、水資源和土��
�(lián)合國大學(xué)水、環(huán)境與健康研究所6�3日發(fā)布了題為《AI能耗的�(huán)境成本:�、水和土地足跡》的�(bào)�。該�(bào)告預(yù)�(jì)�2030年,為全球人工智能(AI)提供支持的�(shù)�(jù)中心,每年將消�945太瓦時的電力,相�(guān)用水量將相當(dāng)�13億人一年的基本生活用水需�,而土地占用面積將超過14500平方公里�
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在數(shù)�(jù)中心�,服�(wù)器是處理和存儲數(shù)�(jù)的高性能�(jì)算機(jī)
AI的環(huán)境代價不止碳排放
研究�(fā)�(xiàn),支撐AI�(yùn)行的�1千瓦時電�,都同時對應(yīng)3種環(huán)境足�,即來自能源生產(chǎn)過程的碳足跡、來自發(fā)電和冷卻過程的水足跡,以及能源基�(chǔ)�(shè)施建�(shè)和資源開采帶來的土地足跡�
更重要的�,�3種環(huán)境足跡并不總是同步變化。某些看似更�(huán)保的能源方案,可能會在其他方面帶來更大的資源壓力。例如,��炭轉(zhuǎn)向生物能源發(fā)�,平均可使碳足跡降低�72%,但其水足跡可能增加30倍以�,土地足跡甚至增�100倍�
�(bào)告第一作者米麗婭�·阿策爾表�,最讓研究人員意外的�,那些從碳排放角度看最“綠色”的選�,往往會給水資源或土地利用帶來更大�(fù)�(dān)�“低碳”并不自動意味�“低耗水”�“低占�”�
研究人員指出,如果只用單一指標(biāo)衡量AI的可持續(xù)�,就可能掩蓋不同�(huán)境目�(biāo)之間的權(quán)衡關(guān)�,甚至將�(huán)境壓力轉(zhuǎn)移到本就面臨缺水或土地緊張問題的地區(qū)。因�,未來評估AI�(huán)境影響時,需要同時關(guān)注碳足跡、水足跡和土地足跡,而不僅僅是碳排放�
�(xùn)練AI僅僅是耗能的開�
提起AI能耗,人們首先想到的往往是訓(xùn)練大型模型所需的龐大算�。報(bào)告顯示,�(xùn)練GPT-5�(yù)�(jì)需要約100吉瓦時電�,相�(dāng)于撒哈拉以南非洲�77萬人一年的居民用電量,相關(guān)用水量約�10億升,土地占用量約為1.5平方公里,相�(dāng)�215個足球場大小�
然而,研究人員指出,訓(xùn)練只是AI生命周期中的一部分。隨著模型投入應(yīng)用,真正持續(xù)消耗資源的是推理過�,也就是模型不斷響應(yīng)用戶請求、生成內(nèi)容的過程。報(bào)告估�(jì),推理環(huán)節(jié)占AI總能耗的80%�90%�
以ChatGPT為例,目前每天處理約25億條用戶提示請求。按照每次文本請求約0.42瓦時電力保守估計(jì),其年耗電量約�383吉瓦�。由此產(chǎn)生的年度用水量相�(dāng)于撒哈拉以南非洲�50萬人的年度最低家庭用水需�,而占地面積則超過800個足球場�
如果將AI嵌入更大�(guī)模的平臺,資源消耗還會�(jìn)一步增加。谷歌一次傳�(tǒng)搜索耗電�0.3瓦時,而一次結(jié)合生成式AI的搜索最高可�(dá)3瓦時�
視頻生成正成為AI�(lǐng)域新的資源消耗熱�(diǎn)。一段高分辨率AI視頻片段可能需要消耗超�415瓦時電力,能耗超過數(shù)百張AI圖像的生成總�。研究人員警�,隨著AI視頻逐步融入主流互聯(lián)�(wǎng)平臺,其資源需求可能迅速擴(kuò)�,并演變?yōu)榛A(chǔ)�(shè)施層面的�(huán)境問��
更值得�(guān)注的�,效率提升并不一定意味著資源消耗下降。聯(lián)合國大學(xué)�、環(huán)境與健康研究所所長卡韋赫·馬達(dá)尼表示,很多人認(rèn)為技�(shù)�(jìn)步會降低AI的環(huán)境足�,但更高效、更�(jīng)�(jì)的AI和能�,往往意味著帶來更多AI消費(fèi),從而使整體生態(tài)足跡�(yuǎn)大于通過提升效率節(jié)省下來的生態(tài)足跡。這種�(xiàn)象被稱為“反彈效應(yīng)”�“杰文斯悖�”�
誰在享受AI紅利,誰來承�(dān)�(huán)境代��
�(bào)告顯�,目前全球僅�32個國家擁有專門的AI�(shù)�(jù)中心,而全�150多個國�?guī)缀鯖]有自主AI�(jì)算能��
與此同時,支撐AI�(yùn)行的基礎(chǔ)�(shè)施卻在一些地區(qū)帶來了明顯的資源壓力�
在愛爾蘭�2023年數(shù)�(jù)中心耗電量占全國�(jì)量用電量�21%,超過了該國所有城市家庭用電量的總�;在墨西哥克雷塔羅州,數(shù)�(jù)中心�(kuò)張正在加劇當(dāng)?shù)厮Y源壓�;而在烏拉��2023年,一�(xiàng)耗水量巨大的�(shù)�(jù)中心建設(shè)�(jì)劃發(fā)布時,正值嚴(yán)重干旱期間,首都蒙得維的亞的淡水儲備一度接近枯�,自來水甚至短暫失去飲用安全�(biāo)�(zhǔn)�
�(bào)告共同作者米�·馬廷指出,一些承受數(shù)�(jù)中心資源壓力的地區(qū),并不一定是使用這些AI服務(wù)的人��
研究人員同時警告,到2030�,AI基礎(chǔ)�(shè)施每年可能產(chǎn)生多�(dá)250萬噸電子廢棄�,相�(dāng)于每年丟棄約250座埃菲爾鐵塔�
�(lián)合國大學(xué)校長兼聯(lián)合國副秘書長馬瓦拉強(qiáng)�(diào),這份�(bào)告并非反對AI,AI正推動一場影響深�(yuǎn)的技�(shù)變革,并持續(xù)改善全球�(shù)十億人的生活。但是,能否公平�(shí)�(xiàn)這些目標(biāo),已�(jīng)成為治理問題,而不僅僅是技�(shù)問題�
因此,報(bào)告呼吁建立基于透明�、設(shè)�(jì)效率、公平與�(huán)境正�、生命周期責(zé)�、全球合作以及可持續(xù)利用原則的AI治理框架�