在科技不斷進步和創新的時代，人工智慧 (AI) 技術是推動我們生活各個方面發生根本性變革的關鍵驅動力之一。這些技術涵蓋從簡單到複雜的應用，直接影響生活方式、經濟力量和環境。在此背景下，本文探討了人工智慧技術對環境和生態平衡的影響。隨著人工智慧競賽的快速推進，許多人擔心這些技術將如何影響生態系統。
然而，可持續的大規模應用仍然是可能的。個人和組織必須共同努力，以應對人工智慧對環境的破壞。
在本文中，我們將探討人工智慧技術在各領域日益廣泛的應用可能帶來的挑戰和機會。我們將探討這些技術對環境永續性的影響，以及數位創新如何在保護環境和維持環境平衡方面發揮作用。查看 用簡單術語解釋人工智慧 (AI) 及其用途範例.
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1. 人工智慧運算需要大量的電力。
人工智慧碳足跡巨大的主要原因是處理過程中的高能耗。以聊天機器人為例。 ChatGPT 的令牌限制和快速輸入處理需要大量的能源。大多數用戶並不了解每個搜尋查詢所需的資源，因此他們會用隨機且毫無價值的提示轟炸聊天機器人。
腳 半分析 ChatGPT 的成本模型。該模型顯示，OpenAI 營運 3617 台 HGX A100 伺服器，以回應 ChatGPT 每天收到的數百萬個請求。
如果與您的消耗量相似，則每台伺服器消耗 3000 瓦時。 英偉達 HGX A100因此，如果 3,617 台機組全天候運行，則需要 95,054,760,000 瓦時，即每年 95,054.76 兆瓦時。作為參考，請使用 紐約市 每天 5500 至 10000 兆瓦時之間。
2.快節奏的發展促進了一次性的生活方式。
人工智慧的快速發展加劇了一種排斥文化。科技消費者被迫購買市場上最新的系統，無論他們是否需要。有些人幾乎不了解這些工具。他們追求“下一個大事件”，因為公司承諾提供新的創新功能，讓生活和日常任務更加輕鬆。
消費者屈服於這種不可持續的生活方式，正在賦予科技領導者控制人工智慧平台需求的權力。資源浪費在毫無價值的冗餘工具上。
以 ChatGPT 為例。數百萬開發者利用了它的熱潮，基於該模型推出了自己的聊天機器人。儘管微軟、Meta 和谷歌等科技巨頭都建立了創新的語言模型，但大多數公司只是跟風而已。
警告： 避免在線下載未經驗證的聊天機器人。駭客會利用虛假的 ChatGPT 應用程式誘騙用戶洩露個人資訊並支付高昂的訂閱費用。
3. 沒有中央管理機構來規範人工智慧的使用和發展。
人工智慧的快速發展超越了常規和限制。即使是像 山姆奧特曼OpenAI執行長指出，需要對人工智慧進行更嚴格的監管幹預，以控制強大的模型。迄今為止，還沒有一個單一的機構來監控和管理人工智慧活動。
但即使政府機構開始應對人工智慧相關的風險，環境破壞仍將是他們最不重視的問題。他們可能會優先考慮人工智慧的幻覺、道德違規和隱私威脅。雖然這些問題同樣重要，但不應掩蓋人工智慧對環境的負面影響。
政府應該與環保組織合作，監督科技公司。透過規範人工智慧開發者的能源消耗、處置方式和礦物開採，可以減少他們的碳足跡。查看 政府監管人工智慧工具的方式.
4. 基於人工智慧的農業努力優先考慮生產力而不是生態系統健康。
農業部門正在探索將人工智慧系統融入農業領域的方法。策略性地實施人工智慧系統可以幫助最大限度地促進作物生長，實現體力勞動自動化，並應對自然災害，同時降低管理成本。農業人工智慧是一個正在蓬勃發展的行業。 美國市場 預計到2032年全球市場規模將超過10.2億美元。
然而，儘管農業人工智慧有這些好處，卻忽略了訓練和建構這些系統所涉及的巨大能源消耗。此外，優先考慮高產量和高效的收割方法會損害生態系統。照此發展下去，人工智慧可能無意中促進破壞土地、導致土地乾涸的密集農業實踐。
5. 人工智慧訓練需要反覆試驗。
訓練包含數十億個參數的人工智慧平台需要大量的資源。從準備資料集到將其輸入人工智慧模型，這個過程很容易消耗數百萬瓦的運算能力。
此外，數據測試需要反覆試驗。開發人員在開發模型迭代、解決問題和消除錯誤時，將繼續消耗大量能源資源。
讓我們以 ChatGPT 為例。一項由 康乃爾大學 OpenAI 花了 405 個 V100 GPU 運行時間來訓練 GPT-3 的 175 億個參數。
假設 OpenAI 使用類似 GPU 的東西， NVIDIA V100，耗電量為 300 瓦時，405 年的能源消耗量相當於 1,064,340,000 瓦時。作為參考，大多數家庭每天的耗電量為 30 瓦時。因此，OpenAI 最初訓練 ChatGPT 所使用的能源可以為 35.478 個家庭提供 24 小時的電力。
6. 人工智慧設備由地球礦物製成。
用於建造、訓練和推廣人工智慧技術的硬體由各種金屬製成。以圖形處理器 (GPU) 為例，製造它們需要銅、錫、銀、鋅等原料，而科技公司則需要數千個 GPU 來維護人工智慧系統。
開發者必須探索獲取原料的其他途徑。否則，隨著對人工智慧硬體的需求不斷增長，惡意挖礦活動只會愈演愈烈。即使是最大的礦場也會在幾十年後枯竭。查看 關於人工智慧的一些常見誤解.
7. 潛在的交通擁堵
人工智慧可以為汽車產業打造一個更節能、更智慧的未來。一項由 國際環境研究與公共衛生雜誌 自動駕駛汽車的碳排放量比傳統汽車減少50%到100%。全球汽車製造商將逐步將人工智慧融入其汽車之中。
儘管人工智慧汽車燃油效率高，但它們的出現也加劇了人口稠密城市的交通擁堵。私家車的數量將持續超過公共交通樞紐的數量。阿德萊德大學進行的一項縱向調查顯示，消費者更傾向於購買自動駕駛汽車，而不是大眾運輸或共乘。
8.人工智慧的發展使電子垃圾增多。
人工智慧之所以發展迅速，是因為開發者不斷推出新的硬體和軟體產品。他們都想搶佔全球市場。不幸的是，這種追求 顛覆性技術 新系統加劇了社會日益嚴重的電子垃圾問題。請記住：維護人工智慧系統需要數千個 GPU 和伺服器，其中大部分都無法回收。
報告顯示 世界計數 85% 的電子垃圾最終被掩埋或焚燒，其中 70% 含有有毒元素。 AI 開發者必須探索更永續的處理方法。減少化石燃料消耗、延長設備生命週期以及設計回收方法等環保實踐將引領產業變革。查看 人工智慧與隱私風險：在自動化世界中保護您的數據.
人工智慧對環境有害嗎？
儘管人工智慧會對環境造成有害影響，但它並非天生就不可持續。上述大多數問題源自於人類設計、程式設計、實施和管理基於人工智慧的技術的方式。科技公司必須停止為了快速發展而犧牲環境實踐。即使達到通用人工智慧的峰值，也不能成為耗盡地球自然資源的理由。
企業也必須優先考慮環保技術。商業和工業人工智慧應用掩蓋了其改善環境的潛力。該行業已經充斥著各種隨機的人工智慧應用程式和工具。但很少有開發者有興趣利用人工智慧來節約資源和應對氣候變遷。現在您可以查看 人工智慧如何模糊現實與幻想之間的界限.
