人工智能(AI) 正在迅速成為現代社會不可或缺的一部分，為複雜的挑戰提供解決方案並提高生產力。然而，其對環境的影響仍然是一個爭論的話題。儘管許多專家認為人工智能可以成為應對氣候變化的有效工具，但對其碳足蹟的擔憂仍然存在。
聯合國環境規劃署讚揚人工智能具有增強我們對環境影響和氣候變化的理解的潛力。可持續發展人工智能模型專家Sasha Luccioni 強調人工智能處理大量數據（例如衛星圖像）以監測氣候變化的能力。這種數據驅動的方法可以幫助科學家模擬氣候模式、辨別趨勢並製定有效的緩解策略。
人工智能的應用不僅僅限於監控。它可以用來節約用水、撲滅野火，甚至簡化回收過程。 “從優化電網到跟踪生物多樣性，人工智能在氣候變化領域有多種應用，”盧奇奧尼指出。
人工智能的碳足跡日益受到關注
然而，人工智能的環境成本也不容忽視。加州大學河濱分校副教授任紹雷強調了與計算機硬件所需原材料相關的環境費用。訓練人工智能模型是能源密集型的，雖然由於人工智能公司缺乏透明度，確切的數字仍然難以捉摸，但一些估計令人震驚。
Ren 領導的一項研究表明，訓練ChatGPT 背後的引擎GPT-3 可能消耗了多達70 萬升淡水。這些水主要用於冷卻數據中心，經常會蒸發並且無法重複使用。此外，馬薩諸塞大學阿默斯特分校的研究人員發現，訓練一個人工智能模型可以排放超過626,000 磅的二氧化碳，相當於62.6 輛汽油動力汽車行駛一年的排放量。
當被問及碳足跡時，Bard 和ChatGPT 等人工智能模型承認在提供準確估算方面面臨挑戰。 ChatGPT 強調，雖然它沒有直接的碳足跡，但託管和供電的服務器確實有碳足跡。作為OpenAI 的重要投資者，微軟沒有透露具體數據，但承認需要全球清潔能源供應來為人工智能技術提供動力。
設計環保的人工智能係統
普利茲克分子工程學院教授陳俊宏強調了設計人工智能係統時考慮環境因素的重要性。 Google 的研究表明，水冷數據中心產生的碳排放量比風冷數據中心少約10%。由於數據中心約占美國總電力消耗的2%，因此選擇環保的冷卻方法可以產生重大影響。
谷歌數據中心可持續發展主管Ben Townsend 將數據中心與個人電腦進行了比較，強調了它們對空間、能源和冷卻的要求。他還強調了谷歌對其數據中心使用再生水和非飲用水資源的承諾。
斯坦福可持續系統實驗室負責人Ram Rajagopal 指出了人工智能使用規模擴大帶來的潛在挑戰。不斷增長的需求可能會導致數據中心更加廣泛，從而導致更高的功耗。
人工智能對環境的積極影響
儘管存在擔憂，但人工智能對環境事業的積極貢獻是不可否認的。人工智能模型可以幫助回收和再利用水、識別污染物，甚至提出重新利用它們的方法。科技巨頭與其他行業之間的合作也正在產生可喜的成果。例如，谷歌、美國航空和Breakthrough Energy 之間的一個聯合項目利用人工智能來預測凝結尾跡，這對航空業對全球變暖的影響做出了重大貢獻。
人工智能在電池研究（尤其是電動汽車）方面的潛力是另一個令人感興趣的領域。 AMP Robotics 和MachineX 等公司開發了人工智能工具來加強回收工作。 AMP Robotics 聲稱其技術已幫助減少了近180 萬T溫室氣體排放。
在加利福尼亞州，人工智能正在被用來撲滅野火，加州消防大隊隊長戴維·克魯索（David Krussow）將這項技術稱為“遊戲規則改變者”。美國國家海洋和大氣管理局和聯合國環境規劃署也在利用人工智能來改進氣候模型並監測溫室氣體排放。
平衡人工智能的前景和影響
儘管人工智能在應對環境挑戰方面潛力巨大，但其環境成本仍然令人擔憂。谷歌首席可持續發展官凱特·布蘭特強調需要採取平衡的方法。 “如果我們利用人工智能來解決環境問題，我們就能對地球產生積極影響。 然而，如果濫用，後果可能是有害的，”她說。
隨著人工智能不斷發展並融入各個領域，考慮其潛在效益和環境成本的整體方法至關重要。
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