AI 為我們摘要論文的便利背後，是否以地球的能源與水資源為代價？

試著想像一下。早上起床，對著智慧型手機的 AI 助理隨口說道：「幫我把昨天的新聞報導整理成 3 點摘要。」幾秒鐘後，AI 就將完美整理好的內容呈現在螢幕上。我們已經習慣了這個過程有多麼「輕而易舉」。簡直就像魔法一樣。但您知道嗎？為了獲得那份便利的結果，在地球另一端的數據中心裡，正燃燒著遠超乎我們想像的巨大能源。

這為什麼重要？

生成式 AI（Generative AI，能創造新內容的人工智慧）具備提高工作生產力、加速科學發現等巨大潛力，能極大地改善我們的生活（出處：MIT News）。然而，在專注於技術帶來的益處時，卻很容易忽視其背後隨之而來的負面環境影響（出處：MIT Impact Climate）。

我們透過點擊滑鼠所生成的一張圖像或一段文字背後，隱藏著與全球氣候危機直接相關的能源與水資源消耗問題（出處：Buschini）。特別是有研究指出，企業在報告中往往不提及或隱瞞這些成本，導致消費者難以體會其真實情況（出處：Buschini）。

簡單來說，就是 AI 的「進食時間」

讓我們把生成式 AI 模型比喻為一位「聰明的廚師」。如果廚師想要做出更複雜、更美味的料理，就必須背下數萬本食譜，對吧？這個背誦食譜的過程就是「學習」。

1. 參數（Parameter，AI 學習時所調節的數值）：把它想成是食譜的量。最新的 AI 模型比以前學習了更多數據。例如，GPT-3 模型擁有 1,750 億個參數，這個數字越大，模型就越精確，但為了背誦食譜所消耗的能源也會呈幾何級數增長（出處：The Gryphon）。
2. 能源與水：這就像有數千名廚師在炎熱的廚房裡不停地工作，為了背下龐大的食譜。這個廚房（數據中心）變得太熱，為了冷卻，必須將極大量的用水當作冷卻水來使用（出處：MIT Sustainability）。

最終，每當我們向 AI 提出一個問題，數據中心龐大的冷卻裝置與發電機就在不停地運轉。我們所享受的便利，正是透過這樣在看不見的地方不斷消耗資源所支撐的。

目前的情況如何？

目前 AI 所使用的能源規模已經超乎我們的想像。單單是為了訓練一個最先進的模型，就需要約 50 吉瓦時（GWh）的電力，這相當於多個開發中國家一整年使用的全部電力總和（出處：ESG Times）。

更大的問題在於，基礎設施的擴張速度比環境保護目標還要快（出處：LinkedIn - Celial Pronto）。研究顯示，隨著 AI 模型的使用增加，電力需求與水資源消耗量也在急劇上升，這對全球氣候變化產生了直接影響（出處：MIT Sustainability）。

未來會如何？

專家警告，現在正是技術的「黃金時間」。CloudNine PR 的 Uday Radia 強調：「生成式 AI 確實有巨大潛力讓我們的生活變得更好，但我們正與時間賽跑，必須在技術變得無法控制之前確保其可持續性」（出處：ResponseSource）。

幸運的是，最近大眾也開始意識到 AI 的環境挑戰（出處：ResponseSource）。未來，開發更高效的模型、提高 AI 營運的透明度，從而考慮到我們所使用的 AI 對環境影響的「負責任技術開發」將變得至關重要（出處：AltJS）。這不僅僅是技術上的進步，更是為了能以與環境共存的方式前進所必須的步驟。

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

生成式 AI 帶來的便利令人驚嘆，但地球所要付出的代價同樣沉重。現在我們不應只問「AI 有多聰明？」，更該成為聰明的用戶，同時問道：「為了運行這套聰明的 AI，使用了多少資源？」。如果能銘記在我們小小的疑問背後所隱藏的環境成本，相信我們就能共同設計出更美好的技術未來。

參考資料

1. Generative AI or the hidden face of a technological mirage
2. UNESCO Warns Generative AI May Drain Global Energy, Water Resources
3. New Research: Generative AI Awareness Soars to 83% Among Brits…
4. Water and Carbon for AI: Measuring the Environmental Footprint
5. Explained: Generative AI’s environmental impact - MIT News
6. Explained: Generative AI’s environmental impact - MIT

7. [Explained: Generative AI’s environmental impact

   MIT](https://sustainability.mit.edu/article/explained-generative-ais-environmental-impact)

8. Considering the Environmental Impacts of Generative AI to Spark Responsible Development
9. Electric Dreams, Carbon Nightmares: The Hidden Environmental Cost of Generative AI

10. [AI’s environmental impact: power and water demands

    LinkedIn](https://www.linkedin.com/posts/celiapronto_can-you-choose-an-ai-model-that-harms-the-activity-7342940675874734082-Kqjm)