关于人工智能的主流讨论一直集中在几个关键问题上，比如超级人工智能是否会消灭人类，或者人工智能是否会导致失业。但对“消费”人工智能所带来的其他环境和社会影响，我们则关注较少，而这同样重要。
我们的一切消费都有相关的“外部性”，即我们的消费所产生的间接影响。例如，工业污染是众所周知的“外部性”，会对人类和环境造成负面影响。
我们日常使用的在线服务也有外部性，但公众对这些影响认识程度似乎较低。鉴于人工智能的大规模应用，这些因素不容忽视。
使用人工智能对环境的影响
2019年，法国智库The Shift Project估计，数字技术的使用所产生的碳排放比航空业还要多。虽然人工智能的碳排放目前估计只占碳排放总量的不到1%，但预计到2030年，人工智能市场规模将增长九倍。
像 ChatGPT 这样的工具建立在被称为大型语言模型（LLM）的先进计算系统之上。尽管我们可以在线访问这些模型，但它们是在世界各地的数据中心中运行和训练的，需要消耗大量资源。
去年，人工智能公司Hugging Face公布了其自家大型语言模型BLOOM的碳足迹估算，该模型与OpenAI的GPT-3复杂度相似。
考虑到原材料采集、制造、训练、部署和报废处理的影响，该模型的开发和使用导致了相当于从纽约飞往伦敦的60次航班的碳排放。
ChatGPT Chat with AI or Artificial Intelligence technology. businessman using a laptop computer chatting with an intelligent artificial intelligence. Developed by OpenAI. Futuristic technology. Source: iStockphoto / Supatman/Getty Images/iStockphoto
OpenAI最新的大型语言模型产品GPT-4据传有数万亿的参数，可能会消耗更多的能源。
除此之外，运行人工智能模型需要大量的水。数据中心使用水塔来冷却现场的服务器，这些服务器用于训练和部署人工智能模型。
最近，谷歌因计划在干旱的乌拉圭建造一个新的数据中心而受到批评。据乌拉圭环境部称，该数据中心每天将使用 760 万升水来冷却服务器（尽管工业部长对这一数字提出了异议）。数据中心的发电也需要用水。
在今年发表的一份预印本中，Pengfei Li及其同事提出了一种衡量人工智能模型水足迹的方法。一些公司在评估使用和训练人工智能模型的水足迹时缺乏透明度。因此他们提出了这一方法。
他们估计，训练GPT-3需要大约21万到70万升的水（相当于生产300到1000辆汽车所用的水量）。对于一个包含20到50个问题的对话，估计ChatGPT“喝（消耗）”的水相当于一瓶500毫升的水。
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使用人工智能对社会的影响
大型语言模型在训练阶段通常需要大量人工投入。这通常被外包给低收入国家的独立承包商，他们的工作条件不稳定，因此大型语言模型被称为“数字血汗工厂”，受到批评。
大型语言模型也可以用于生成虚假新闻和宣传。如果不加以控制，人工智能有可能被用来操纵公众舆论，进而可能破坏民主进程。在最近的一项实验中，斯坦福大学的研究人员发现，在碳税和禁止攻击性武器等热点问题上，人工智能生成的信息对人类读者来说始终具有说服力。
并非每个人都能适应人工智能的繁荣。人工智能的大规模应用有可能加剧全球财富不平等。这不仅会对就业市场造成严重破坏，还可能使某些特定背景和行业的工人边缘化。
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是否有解决方案？
随着时间的推移，人工智能对我们的影响将取决于诸多因素。未来的生成式人工智能模型可能可以设计成使用更少的能源，但很难确定是否会实现。
涉及数据中心方面，数据中心的位置、所使用的发电方式以及使用时间等因素都会对总体能源和水资源消耗产生重大影响。优化这些计算资源可能会导致大幅减少。谷歌、Hugging Face和微软等公司一直倡导人工智能和云服务在管理资源使用方面的作用，以实现效率提升。
此外，作为直接或间接使用人工智能服务的消费者，我们应该意识到每次聊天机器人查询和图像生成都会消耗水和能源，并可能对人类劳动力产生影响。
人工智能日益普及可能最终会引发可持续性标准和认证的发展。这将帮助用户了解并比较特定人工智能服务的影响，使他们可以选择已经获得认证的服务。这类似于《气候中立数据中心公约》，其中欧洲数据中心运营商已同意到2030年使数据中心达到气候中立。
政府也将发挥作用。欧洲议会已批准一项草案立法，以减轻人工智能使用的风险。今年早些时候，美国参议院听取了一系列专家的证词，了解如何有效监管人工智能并将其危害降至最低。中国也发布了有关生成式人工智能使用的规定，要求对向公众提供服务的产品进行安全评估。
本文作者：
Ascelin Gordon
澳大利亚皇家墨尔本理工大学（RMIT University）高级研究员
Afshin Jafari
澳大利亚皇家墨尔本理工大学研究员
Carl Higgs
澳大利亚皇家墨尔本理工大学城市研究中心研究员
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