近期，一項由《華盛頓郵報》與加州大學(xué)河濱分校聯(lián)合進(jìn)行的研究揭示了生成式人工智能（AI）對環(huán)境影響的嚴(yán)峻現(xiàn)實，特別是其在水資源和電力消耗方面的巨大需求。這項研究挑戰(zhàn)了外界對于AI環(huán)境代價的傳統(tǒng)認(rèn)知，指出即便是簡單的文本生成任務(wù)，其背后也隱藏著不可忽視的環(huán)境足跡。

研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，AI的用水量受到數(shù)據(jù)中心所在地理位置的顯著影響。以生成一封包含100個單詞的電子郵件為例，位于得克薩斯州的數(shù)據(jù)中心平均耗水量約為235毫升，而在華盛頓州，這一數(shù)值飆升至1408毫升，相當(dāng)于三瓶普通礦泉水的量。這種差異反映出不同州在數(shù)據(jù)中心冷卻方面所采取的策略及其水資源利用效率的不同。

更令人擔(dān)憂的是，如果用戶頻繁使用像GPT-4這樣的先進(jìn)AI模型，即使只是進(jìn)行簡單的文字生成，水的消耗量也會迅速累積。研究指出，這種重復(fù)調(diào)用不僅加劇了水資源的消耗，還導(dǎo)致了電力需求的激增。

具體來說，如果美國約有10%的在職人員每周調(diào)用一次GPT-4，持續(xù)一年，那么所需的電量將達(dá)到驚人的121517兆瓦時。這一數(shù)字相當(dāng)于華盛頓特區(qū)所有家庭20天的用電量。而實際上，由于用戶需求的多樣性和不可預(yù)測性，實際的電力消耗可能會更高。

研究還強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)中心對水電資源的消耗對周邊居民生活成本的影響。例如，meta在訓(xùn)練LLaMA-3模型時消耗了2200萬升水，這一水量相當(dāng)于種植約2013.5千克大米所需的水量，或者164名美國人一年的用水量。這種資源消耗不僅加劇了水資源短缺問題，還直接推高了當(dāng)?shù)鼐用竦挠盟陀秒娰~單。

面對這些嚴(yán)峻的環(huán)境挑戰(zhàn)，包括OpenAI、meta、谷歌和微軟在內(nèi)的多家科技公司紛紛表示將致力于降低AI對環(huán)境的負(fù)擔(dān)。然而，盡管這些公司做出了積極的回應(yīng)，但它們尚未提出具體的行動方案。微軟發(fā)言人Craig Cincotta指出，公司正在研發(fā)無需消耗水資源的數(shù)據(jù)中心冷卻技術(shù)。然而，研究人員對此持審慎態(tài)度，認(rèn)為企業(yè)的環(huán)保承諾在過去往往被盈利目標(biāo)所犧牲。

生成式AI的廣泛應(yīng)用雖然帶來了前所未有的便利和創(chuàng)新，但其對環(huán)境的影響也不容忽視。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，如何在保持AI創(chuàng)新力的同時減少其對環(huán)境的負(fù)擔(dān)，將是未來科技領(lǐng)域亟待解決的重要課題。