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到 2030 年，人工智能将使用全球 3% 的电力，并且比人类每年所需饮用的水还要多
随着人工智能模型变得更便宜、更有吸引力，它们可能会鼓励新的用途和更大的使用量，从而消除任何效率提升。
来源:ZME科学经常用来平息人们对数据中心不断增长的能源和资源需求的担忧的一个论点是，随着人工智能 (AI) 模型的改进和变得更加高效，未来它们所需的能源和资源将会更少。
但根据一份新的联合国量化人工智能环境成本的报告，这种看似合乎逻辑的思维实际上是一个陷阱。
该报告估计，到 2030 年，人工智能的能源使用量可能会增加一倍，消耗世界电力的 3%，产生的排放量与英国相当，消耗的冷却水量将超过全球人口每年的饮用水需求。
它还预计人工智能的使用将遵循被称为“杰文斯悖论”的经济原则，该原则预测，当技术进步提高资源效率时，会导致该资源的总消耗量上升而不是下降。
该悖论以经济学家威廉·斯坦利·杰文斯 (William Stanley Jevons) 的名字命名，他观察到了 19 世纪英国煤炭使用的这种效应。效率的提高并没有减少总体消耗。相反，成本的降低导致了使用范围的扩大和总体需求的提高。
随着人工智能模型变得更便宜、更有吸引力，报告预计这将鼓励新的用途和更大的使用量，侵蚀甚至可能消除效率提升带来的任何节省。
为了避免陷入这个陷阱，它根据透明度、设计效率、公平正义、生命周期责任、全球合作和可持续利用的指导原则，制定了负责任的人工智能使用路线图。
问题的规模
去年，数据中心消耗的电力已经与沙特阿拉伯一样多，沙特阿拉伯是全球第 11 大电力消耗国。
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如果到 2030 年用电量按预计增加一倍，相关的碳足迹将需要在十年内种植 67 亿棵树来抵消这一需求。