AI 和数据中心的能源、水资源使用及污染，已可与许多国家相比
联合国大学的一份报告指出，数据中心的环境足迹已经可以和世界上一些大型国家相比。报告还预测，随着人工智能使用量增长，数据中心的用水、用电和污染将在短短四年内翻倍。
报告称，去年全球数据中心使用了 448万亿瓦时 的电力，耗电量超过世界上除10个国家以外的所有国家。这些用电产生了约 2.08亿吨二氧化碳，大约相当于阿根廷的排放量。为了产生这些电力，还消耗了约 1.2万亿加仑（约 4.5万亿升）的水。
到2030年，数据中心预计将占全球用电量的接近 3%，用电量达到 935万亿瓦时。如果把数据中心看作一个国家，到2030年它的用电量可能会排在全球第六。这将产生近 4.4亿吨二氧化碳。报告指出，这项研究主要关注能源使用，并没有研究用于冷却数据中心的大量用水。
这份研究的共同作者、加拿大联合国大学水资源科学家兼水、环境与健康研究所所长 Kaveh Madani 表示：“如果你看这些数字，会发现它们已经达到了可以和国家相比的规模。这个需求非常巨大。”
数据中心的大部分增长都来自人工智能。目前，AI 约占数据中心能源使用的 20%，但报告预计到2030年这一比例会升至 40%。
首次从全球角度审视生态影响
康奈尔大学能源工程教授 Fengqi You 表示，这份报告的重要性不仅在于某些惊人的数字，更在于联合国机构本身的可信度和权威性。You 教授负责该校有关 AI 可持续性问题的研究，但并未参与这份报告。
他说，这份报告的价值在于，联合国机构把 碳排放、水资源、土地、生命周期影响和环境正义 放在同一个框架下讨论，而这个领域过去常常存在信息不透明、披露不完整的问题。
他补充说：“公众应该关注这个问题，但不必恐慌。”
生物多样性中心能源正义项目主任 Jean Su 表示，这份报告非常重要，因为这是第一份由联合国，甚至可以说是全球层面发布的、揭示 AI 环境危害的报告。
全国人工智能协会主席 Caleb Max 则强调，AI 行业正在变得更加高效，并且为公众带来益处。他说，AI 正快速成为日常生活的一部分，能提升安全、延长寿命、提高工作效率、改善粮食生产并减少贫困。他认为，越来越多证据表明，AI 发展的能源投资回报对世界具有变革意义，因此是值得的。
数据中心联盟主席 Josh Levi 表示，该行业认真对待自身环境影响。
他在声明中说：“随着数据中心不断增长，我们仍然致力于与政策制定者、当地社区和行业伙伴合作，确保这种增长是负责任的、透明的，并符合最佳可行实践。”
一次 AI 查询消耗多少能源？如何减少消耗？
Madani 表示，这些数字显示了 AI 的环境成本。AI 乍看似乎比汽车、炉子等会产生可见污染的机械设备更“干净”，但其实并非没有现实影响。
他说：“AI 不只是一个虚拟的东西。我们谈论的是有物理基础、会产生真实影响的东西。背后有基础设施，有能源消耗。”
他还表示：“在这些对我们看起来非常干净的操作背后，其实有大量硬件。我们在手机上看不到烟，电脑也不会冒烟，但在别的地方，有人在承受影响。”
Madani 说，人们可以通过让 AI 查询更简短、少用客套话来减少 AI 的巨大能源需求。报告发现，如果把提问字数减少 30%，AI 使用的能源可以减少 25%。这相当于节省约70万非洲人口一年使用的电量。
他说：“如果你太客气，多打一个‘please’，可能都会造成很大差别。你必须非常精准，而且简短。”
报告指出，一个典型的 ChatGPT 风格查询，其能源消耗约为电子邮件垃圾邮件过滤中基础文本分类任务的 200倍。如果是 AI 生成图片或视频，则需要更多能源。
AI 模型越复杂，训练或学习所需的能源也越多。报告称，GPT-3 的训练耗电约 13亿瓦时，而下一代模型的训练耗电量则达到 500亿至700亿瓦时。
不过，真正大量消耗电力的并不是训练过程。研究共同作者、联合国大学环境政策研究员 Miriam Aczel 表示，AI 约 90% 的电力使用来自日常运行请求。她说，仅 GPT 每天就有 25亿次 提示请求。
效率提升不代表总耗电会下降
Madani 表示，虽然科技行业支持者可能会说设备正在变得更高效，但这里存在一个常见悖论：当某项技术变得更高效后，人们往往会更频繁地使用它，因此即使单次使用更省电，总体能源使用量仍可能大幅上升。
一些公司宣传数据中心使用可再生能源，但 Madani 指出，这可能意味着清洁电力供应被数据中心消耗掉，其他地方反而不得不使用更“脏”的能源。
Aczel 和 Madani 表示，这项研究面临的一个问题是，许多公司和地区并不透明，不披露数据中心和 AI 到底消耗了多少资源，甚至连数据中心在哪里、规模有多大都不清楚。
康奈尔大学的 You 教授说：“公司不披露的东西，我们就无法管理。”
AI 看起来很“干净”和虚拟，但它背后依赖庞大的数据中心，正在消耗越来越多的电力、水资源，并带来碳排放；随着 AI 使用增加，这个环保压力还会继续扩大。
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