详细内容或原文请订阅后点击阅览
人工智能的环境成本被夸大了
环保主义者再次发声，这次声称人工智能中心将在全国范围内造成环境灾难。他们再一次夸大其词。
来源:路德维希·冯·米塞斯研究所信息社交媒体时代比以往任何时候都更容易传播误解和误导。糟糕的争论似乎像流感一样经历季节。目前流行的一个观点是人工智能对环境的破坏是独一无二的。针对人工智能对环境影响的指控比比皆是，这些指控来自大众意识和学术机构。
意识 机构这些说法极大地夸大了人工智能的负面影响。以下是三个流行的论点以及他们如何误解我们与环境关系背后的经济学。
论点 1：AI 使用过多资源
关于人工智能最常见的担忧是其对资源的使用，主要是电力和水。批评者声称人工智能的能源使用是危险的、过度的和不必要的。大规模训练和运行 ChatGPT、Claude、Gemini 等 LLM 模型的唯一方法是通过大型数据中心。这些数据中心运行所需的两种资源是电力和水。由于人工智能使用规模不断扩大，他们对这些资源的消耗在未来几年可能只会增加。至少，人们应该对这种环境浪费行为感到严重担忧。
批评者这些说法是否属实？首先，LLM模型确实使用了大量的电力和水，但实际使用量比通常认为的要少得多。许多流行的人工智能用电量和用水量数据都是基于旧的估计，而这些估计现在已经过时了。正如 Google 内部研究和独立分析 OpenAI 的 Sam Altman 所证实的那样，单个 LLM 查询大约消耗 0.3 瓦时的电力。这比之前的估计少了 10 倍，之前的估计是单个查询消耗 3 瓦时。用水量也显着降低，Sam Altman 报告称每次查询大约消耗 0.26 毫升水。
萨姆·奥特曼 研究 分析 估计 Axios 用法