随着人工智能的快速扩张，环境监管机构开始对人工智能模型消耗的能量发出警报。但这些警告需要基于真实数字，数字经济创始人Alex de Vries的一份新报告试图量化人工智能对环境日益严重的影响。
De Vries也跟踪加密货币挖矿的能耗，他表示人工智能模型的训练阶段是最耗能的阶段。这是在程序回答一个提示之前，向其提供大型数据集的情况。但de Vries认为，当人工智能根据真实世界的数据进行测试时，推理阶段可能会对人工智能模型的生命周期成本产生重大影响，但环境组织并没有给予那么多关注。
Digeconomist以“揭露数字趋势的意外后果”为目标首次推出已经九年了。在这九年的大部分时间里，比特币等数字资产的可持续性一直是…
——数字经济学家（@DigiEconomist）2023年10月10日
de Vries告诉_Decrypt_：“关于人工智能碳足迹的能源使用，有一些数字是浮动的，但尽管有一些担忧，但至少到目前为止，还没有支持这一点的内容。”。“我想这就是我可以介入的地方，并试图阐明这一点，尽管这非常困难。”
他补充道：“这与加密货币的数字非常不同。”。
de Vries表示，人工智能开发商经常使用与加密货币公司相同的说法，声称要[影响公用事业]生产可再生能源。但是，建造容纳数百台计算机或服务器所需的大型数据中心的成本并没有为当地经济带来任何好处，比如就业机会。
de Vries说：“运营数据中心不需要很多人，也不会吸引更多的业务，因为你不必在数据中心旁边。”。“所以你只剩下一个巨大的权力猪。”
生成型人工智能工具对环境的影响是什么？
De Vries强调了环保界对消耗大量能源的行业的反应时间，以及2017年泡沫破灭后对比特币的生态审查与今天围绕人工智能的炒作之间的差异。
德弗里斯说：“环保界往往有点慢——关于比特币用电量的第一个头条新闻是在2017年、2018年，当时第一个比特币泡沫发生了。”。“直到2022年下半年，环保组织才开始认真参与。”
本月早些时候，美联社的一份报告称，像ChatGPT这样的数据中心每提示5到50次，就会消耗大约500毫升的水。美联社指出，OpenAI的数据中心据称位于爱荷华州与当地玉米地相同的水域附近。
然而，当de Vries和其他人试图引起人们对人工智能能源消耗的关注时，其他人表示，这种担忧将被证明与对区块链能源消耗的担忧一样言过其实。
HIVE研究总监Adam Sharp此前对Decrypt表示：“我们将看到关于人工智能能源使用的世界末日预测落空。”他引用了2017年《新闻周刊》的预测，即到2020年，比特币将消耗世界100%的能源。
夏普说：“这项技术非常新，未来几年效率将大幅提高。”。
AI能源FUD是新的比特币挖矿FUD:HIVE Digital
在他的报告中，de Vries警告不要指望人工智能技术和硬件改进来解决技术的环境问题。
德弗里斯写道：“预计硬件和软件效率的提高将完全抵消人工智能相关电力消耗的任何长期变化，这可能过于乐观。”。“这些进步可以引发反弹效应，从而提高效率导致对人工智能的需求增加，从而增加而不是减少总资源使用。”
De Vries希望，随着更多关于人工智能电力消耗的头条新闻出现，环保组织将关注加密货币。然而，de Vries表示，有限的可用数据可能会导致一些团体将人工智能的能源消耗问题搁置一旁。
德弗里斯说：“现在，数字很小，所以你可以争辩说，‘如果这个数字还很小，为什么我们需要把它放在我们的议程上？’”。“但这件事不会持续很长时间。”
De Vries希望人们在使用人工智能和其他已知的限制和担忧时，将可持续性视为一个关键因素。随着人工智能工具变得越来越普遍，研究人员对数据隐私、人工智能产生偏见或种族主义反应的模式以及产生虚假信息（也称为幻觉）敲响了警钟。
德弗里斯说：“有很多炒作，我认为这是新兴技术最重要的事情。”。“每个人都会迷失在炒作和错过的恐惧中，我们必须做点什么，我们完全忘记了最终用户。”
De Vries将其与围绕区块链的炒作相提并论，他警告不要将人工智能视为解决世界所有问题的灵丹妙药。
他说：“你真的不一定要尝试一些东西来发现它不会有用。”。“当你需要分布式数据库时，会有非常明显的情况，而当你不需要分布式数据库的时候，人工智能也会有这种情况。当你运行时，你需要在后端有一个非常大的模型来帮助你做事情，或者当你不做的时候。”