AI和人類“搶水喝”
Jane Thier
2024-10-14
圖片來源：Jasmin Merdad - Getty Images
如果從環保角度反對人工智能的理由不夠充分，那么新出現的大量數據可能會改變人們對這一問題的看法。
根據國際能源署（International Energy Agency）的預測，到 2026 年，全球數據中心的電力需求可能會增加一倍以上，“達到能源消耗大國的水平”。具有諷刺意味的是，“當我們利用人工智能解決從氣候建模到醫療保健突破等一些世界級挑戰的同時，也在制造新的環境危機，”科技公司創始人兼首席執行官克里斯·格拉德溫在給《財富》雜志的撰文中寫道。
近期，《華盛頓郵報》（Washington Post）與加州大學河濱分校（University of California, Riverside）的合作研究發現，OpenAI 的 ChatGPT使用 GPT-4 語言模型，寫一封100字的電子郵件消耗的水量比一瓶500毫升的普通礦泉水還多一點，達到了519毫升。
如果一個人每周使用ChatGPT寫一封這樣的電子郵件，那么一年將消耗27 升水。《華盛頓郵報》寫道，這意味著如果每 10 個美國人中僅一人（總數達到1600 萬人）使用 ChatGPT 每周寫一封郵件，那么耗水量將超過 4.35 億升。
盡管人們已經對ChatGPT驚人的電力消耗進行了大量討論，但近幾個月來，受到更多關注的卻是人工智能的水足跡問題。
正如《華盛頓郵報》所解釋的，用戶在ChatGPT中輸入的每一個提示都被迅速轉化為代碼，并 “在服務器上進行數千次計算，以確定最佳的回答用詞”。所有這些計算都會在世界各地大型數據中心的服務器中進行。在生成回答或執行命令時，服務器會像超負荷運轉的老式筆記本一樣產生熱量。
此時水便派上用場：為了防止這些至關重要的服務器因過熱而損壞或崩潰，數據中心會采取冷卻機制，通常是使用 “冷卻塔”來降低溫度，而冷卻塔本身就需要消耗水資源。其用水和用電量會根據所處地區的氣候情況而有所不同。愛荷華州的西得梅因氣候適宜，不需要太多冷卻干預，正迅速成為數據中心的熱門選址地。
加州大學河濱分校工程學副教授任紹磊多年來一直試圖量化人工智能對氣候的影響，他寫道：“我們最重要的天然水資源還沒到被人工智能明顯奪走的地步”。盡管如此，任紹磊還是認為人工智能用水量的增加 “絕對令人擔憂”。
他在2023年11月寫道，隨著人口的快速增長和氣候的變化，“水資源枯竭和水利基礎設施老化 ”將稱為最突出的挑戰。“令人擔憂的不僅僅是人工智能模型的絕對用水量，還有人工智能模型開發者如何應對全球水資源短缺的共同挑戰"。
他指出，干旱是氣候變化最直接的后果之一，企業有責任解決自身運營中的用水問題，尤其是使用生成式人工智能的科技公司。“我們已經看到人工智能數據中心和當地社區在用水問題上的緊張關系，"任紹磊寫道，“如果放任人工智能模型大量耗水問題存在，這些緊張對立將變得更加頻繁，并可能導致社會動蕩。”
根據微軟（Microsoft）去年的可持續發展報告，該公司在2021年至2022年間的全球用水量激增了34%。谷歌（Google）在自己的報告中也提到，在同一時間段內，其用水量上升了20%。對此，任紹磊向美聯社（AP）表示：“可以說，兩家公司大部分的用水量增長都是人工智能造成的。” (據《華盛頓郵報》報道，微軟的數據中心在訓練 GPT-3 時用掉了 70 萬升水）。
霍莉·阿爾派恩曾任微軟數據中心社區環境可持續發展高級項目經理，她在給《財富》雜志的撰文中寫道，因不滿公司在人工智能研發中對生態不負責任的行為，她今年早些時候選擇了辭職。
“分析報告顯示，人工智能或機器學習等先進技術有可能推動化石燃料產量提高 15%，從而導致石油重新崛起，并有可能推遲全球向可再生能源的過渡，"阿爾派恩寫道，“現實世界的影響是驚人的： 微軟和埃克森美孚（ExxonMobil）之間的單筆此類交易產生的排放量可能超過微軟 2020 年年度碳減排承諾的 600% 以上。”
她寫道，當她還是一名微軟員工時，她目睹了 “數十起 ”此類交易。（財富中文網）
譯者：梁宇
審校：夏林
如果從環保角度反對人工智能的理由不夠充分，那么新出現的大量數據可能會改變人們對這一問題的看法。
根據國際能源署（International Energy Agency）的預測，到 2026 年，全球數據中心的電力需求可能會增加一倍以上，“達到能源消耗大國的水平”。具有諷刺意味的是，“當我們利用人工智能解決從氣候建模到醫療保健突破等一些世界級挑戰的同時，也在制造新的環境危機，”科技公司創始人兼首席執行官克里斯·格拉德溫在給《財富》雜志的撰文中寫道。
近期，《華盛頓郵報》（Washington Post）與加州大學河濱分校（University of California, Riverside）的合作研究發現，OpenAI 的 ChatGPT使用 GPT-4 語言模型，寫一封100字的電子郵件消耗的水量比一瓶500毫升的普通礦泉水還多一點，達到了519毫升。
如果一個人每周使用ChatGPT寫一封這樣的電子郵件，那么一年將消耗27 升水。《華盛頓郵報》寫道，這意味著如果每 10 個美國人中僅一人（總數達到1600 萬人）使用 ChatGPT 每周寫一封郵件，那么耗水量將超過 4.35 億升。
盡管人們已經對ChatGPT驚人的電力消耗進行了大量討論，但近幾個月來，受到更多關注的卻是人工智能的水足跡問題。
正如《華盛頓郵報》所解釋的，用戶在ChatGPT中輸入的每一個提示都被迅速轉化為代碼，并 “在服務器上進行數千次計算，以確定最佳的回答用詞”。所有這些計算都會在世界各地大型數據中心的服務器中進行。在生成回答或執行命令時，服務器會像超負荷運轉的老式筆記本一樣產生熱量。
此時水便派上用場：為了防止這些至關重要的服務器因過熱而損壞或崩潰，數據中心會采取冷卻機制，通常是使用 “冷卻塔”來降低溫度，而冷卻塔本身就需要消耗水資源。其用水和用電量會根據所處地區的氣候情況而有所不同。愛荷華州的西得梅因氣候適宜，不需要太多冷卻干預，正迅速成為數據中心的熱門選址地。
加州大學河濱分校工程學副教授任紹磊多年來一直試圖量化人工智能對氣候的影響，他寫道：“我們最重要的天然水資源還沒到被人工智能明顯奪走的地步”。盡管如此，任紹磊還是認為人工智能用水量的增加 “絕對令人擔憂”。
他在2023年11月寫道，隨著人口的快速增長和氣候的變化，“水資源枯竭和水利基礎設施老化 ”將稱為最突出的挑戰。“令人擔憂的不僅僅是人工智能模型的絕對用水量，還有人工智能模型開發者如何應對全球水資源短缺的共同挑戰"。
他指出，干旱是氣候變化最直接的后果之一，企業有責任解決自身運營中的用水問題，尤其是使用生成式人工智能的科技公司。“我們已經看到人工智能數據中心和當地社區在用水問題上的緊張關系，"任紹磊寫道，“如果放任人工智能模型大量耗水問題存在，這些緊張對立將變得更加頻繁，并可能導致社會動蕩。”
根據微軟（Microsoft）去年的可持續發展報告，該公司在2021年至2022年間的全球用水量激增了34%。谷歌（Google）在自己的報告中也提到，在同一時間段內，其用水量上升了20%。對此，任紹磊向美聯社（AP）表示：“可以說，兩家公司大部分的用水量增長都是人工智能造成的。” (據《華盛頓郵報》報道，微軟的數據中心在訓練 GPT-3 時用掉了 70 萬升水）。
霍莉·阿爾派恩曾任微軟數據中心社區環境可持續發展高級項目經理，她在給《財富》雜志的撰文中寫道，因不滿公司在人工智能研發中對生態不負責任的行為，她今年早些時候選擇了辭職。
“分析報告顯示，人工智能或機器學習等先進技術有可能推動化石燃料產量提高 15%，從而導致石油重新崛起，并有可能推遲全球向可再生能源的過渡，"阿爾派恩寫道，“現實世界的影響是驚人的： 微軟和埃克森美孚（ExxonMobil）之間的單筆此類交易產生的排放量可能超過微軟 2020 年年度碳減排承諾的 600% 以上。”
她寫道，當她還是一名微軟員工時，她目睹了 “數十起 ”此類交易。（財富中文網）
譯者：梁宇
審校：夏林
If there weren’t enough of an argument against AI from an environmental standpoint, a new waterfall of data might push even the most ambivalent consumer over the edge.
Per the International Energy Agency, energy consumption by global data centers could more than double by 2026, “reaching levels that exceed large nations.” Ironically, “while we’re using AI to solve some of the world’s biggest challenges—from climate modeling to health-care breakthroughs—we’re also contributing to an environmental crisis of a different kind,” Chris Gladwin, a tech founder and CEO, wrote for Fortune recently.
Now, new reporting finds that OpenAI’s ChatGPT—which uses the GPT-4 language model—consumes 519 milliliters or just over one bottle of water, to write a 100-word email. That’s according to the Washington Post in a research collaboration with the University of California, Riverside.
In order to shoot off one email per week for a year, ChatGPT would use up 27 liters of water, or about one-and-a-half jugs. Zooming out, WaPo wrote, that means if one in 10 U.S. residents—16 million people—asked ChatGPT to write an email a week, it’d cost more than 435 million liters of water.
While much has been made about the power usage each ChatGPT prompt immediately necessitates, the water conversation has gained additional steam in recent months.
As WaPo explained, every prompt a user enters into ChatGPT is quickly turned into code, and “flows through a server that runs thousands of calculations to determine the best words to use in a response.” All those calculations go through real, physical servers which are housed in enormous data centers around the world. Spitting out an answer—or answering a command—makes the servers heat up, like an under-duress old laptop.
This is where water comes into keep those ever-important servers from overheating and breaking down, the data centers rely on cooling mechanisms, often via “cooling towers” that themselves require water. Each facility, depending on the climate where it’s based, uses a different amount of water and electricity. West Des Moines, Iowa, is quickly becoming a popular destination, owing to a temperate climate that calls for fewer cooling interventions.
“We haven’t come to the point yet where AI has tangibly taken away our most essential natural water resources,” wrote Shaolei Ren, an associate professor of engineering at UC Riverside who has been trying for years to quantify AI’s climate impact. Nonetheless, Ren called AI’s increasing water usage “definitely concerning.”
Amid rapid population growth and a changing climate, “depleting water resources and aging water infrastructures” are some of the most preeminent challenges, he wrote in November. “The concern is not only about the absolute amount of AI models’ water usage, but also about how AI model developers respond to the shared global challenge of water shortage.”
Droughts, he noted, are among the most immediate consequences of climate change, and it’s incumbent upon businesses to address water usage in their operations—and tech firms using generative AI top that list. “We already see heated tensions over water usage between AI data centers and local communities,” Ren wrote. “If AI models keep on guzzling water, these tensions will become more frequent and could lead to social turbulence.”
In Microsoft’s sustainability report last year, the company said its global water consumption had spiked 34% between 2021 and 2022. Over the same period, Google’s water usage rose 20%, it wrote in its own report. “It’s fair to say” that the majority of that growth at both companies “is due to AI,” Ren told the AP at the time. (Microsoft’s data center used up 700,000 liters of water in training GPT-3, WaPo reported.)
Holly Alpine, who was once Microsoft’s senior program manager of Datacenter Community Environmental Sustainability, resigned from the company earlier this year on principle, she wrote for Fortune, due to the company’s ecologically irresponsible AI development.
“Analyst reports suggest that advanced technologies—such as AI or machine learning—have the potential to increase fossil fuel yield by 15%, contributing to a resurgence of oil and potentially delaying the global transition to renewable energy,” Alpine wrote. “The real-world impacts are staggering: A single such deal between Microsoft and ExxonMobil could generate emissions that exceed Microsoft’s 2020 annual carbon removal commitments by over 600%.”
When she was a Microsoft employee, she wrote, she witnessed “dozens” of such deals.
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