人工智能（AI）对环境的影响，这个话题近年来备受关注。尽管我们日常使用AI的单个查询看起来微不足道，但当全球数十亿用户都在使用时，其累积效应不容小觑。最近，法国AI公司Mistral发布了一份“环境审计”报告，详细分析了其大型语言模型（LLM）对环境的潜在影响，为我们深入了解AI的环境足迹提供了宝贵的数据。
这份报告由Mistral与可持续发展咨询公司Carbone 4以及法国生态转型署合作完成。研究依照法国政府的“节约型AI指南”，全面评估了温室气体排放、水资源消耗和材料消耗这三大类环境影响。结果显示，模型训练和推理过程是碳排放和水资源消耗的主要来源，分别占总量的85.5%和91%。
AI真的在“摧毁”地球吗？
Mistral的审计发现，单个平均提示（生成约400个文本tokens，相当于一页纸的内容）的环境影响相对较小：排放1.14克二氧化碳，消耗45毫升水。然而，在运营的前18个月里，模型训练和数百万甚至数十亿次提示的运行，累积产生了显著的环境影响：2.04万吨二氧化碳排放（相当于4500辆普通内燃机汽车一年的排放量），以及28.1万立方米的水蒸发（足以填满约112个奥运会标准游泳池）。
为了更直观地理解这些数字，Mistral将LLM查询的环境影响与其他常见互联网活动进行了比较。例如，一次Mistral LLM查询产生的二氧化碳排放量，相当于在美国观看10秒流媒体视频，或在法国观看55秒（法国能源结构更清洁）。此外，根据Mozilla基金会的数据，这相当于参加4到27秒的Zoom会议。Carbon Literacy的数据显示，发送一封被100位收件人阅读的电子邮件10分钟，其碳排放量相当于22.8次Mistral提示。
当然，直接比较这些活动的社会和环境“价值”并不容易，很大程度上取决于你对AI工具的价值判断。但是，社会禁忌程度、个人负罪感以及与这些不同任务相关的整体在线抱怨，可能与它们相似的环境足迹并不一致。下次当你听到有人警告说AI能源使用正在摧毁地球时，不妨记住这一点。
呼吁更多数据
Mistral的数据与其他评估AI环境影响的研究结果基本一致。例如，加州大学河滨分校的一项研究估计，美国用于OpenAI的GPT-3的平均AI数据中心，每次LLM提示消耗近17毫升水。2024年发表在《自然》杂志上的一项研究估计，ChatGPT每次查询平均排放2.2克二氧化碳（包括训练和推理时间）。
与之前的第三方估计相比，Mistral直接为这项最新研究提供信息，无疑增加了其报告数据的可信度。不过，Mistral也表示，其数据代表了模型总环境影响的“初步近似值”，其中GPU生命周期影响等使用了重要估计值。Hugging Face AI与气候负责人Sasha Luccioni也指出，Mistral发布的信息缺乏重要的方法论细节，以及关于模型总能源使用量的信息（而非估计的能源使用排放量）。
尽管如此，Luccioni仍称该报告为“AI模型环境影响评估方面的一个重要初步措施”，她希望其他AI公司能够效仿。Mistral也敦促其他模型制造商提高环境影响的透明度，并表示这种比较结果“有助于创建评分系统，帮助买家和用户识别碳、水和材料密集度最低的模型”。
AI环境影响的深层思考与未来展望
Mistral的这份环境审计报告，不仅仅是一份数据罗列，更引发了我们对于AI技术发展与环境保护之间关系的深层思考。在追求AI能力不断提升的同时，我们是否应该更加关注其对环境带来的潜在负担？如何才能在享受AI带来的便利的同时，尽可能地降低其环境足迹？
从报告的数据来看，AI模型训练和推理过程是碳排放和水资源消耗的主要来源。这意味着，如果我们想要降低AI的环境影响，就必须从这两个方面入手。一方面，我们需要探索更加高效的训练方法，例如利用更先进的算法来减少训练所需的数据量和计算资源。另一方面，我们可以优化推理过程，例如通过模型压缩和量化等技术来降低推理所需的计算量。
此外，数据中心的能源效率也是一个重要的考虑因素。数据中心是AI模型运行的基础设施，其能源消耗量巨大。因此，我们需要采用更加节能的数据中心设计，例如利用可再生能源、优化冷却系统等，从而降低数据中心的碳排放。
除了技术层面的改进，政策引导和行业合作也至关重要。政府可以出台相关政策，鼓励企业采用更加环保的AI技术，并对高能耗的AI应用进行限制。行业协会可以组织各企业共同制定AI环境标准，推动整个行业朝着更加可持续的方向发展。
更重要的是，我们需要提高公众对AI环境影响的认知。只有当更多的人意识到AI可能带来的环境问题，并积极参与到相关的讨论和行动中来，我们才能真正实现AI技术的可持续发展。
AI与环境：挑战与机遇并存
诚然，AI的发展给环境带来了一定的挑战。但与此同时，AI也可以为环境保护做出巨大的贡献。例如，AI可以用于优化能源分配、预测气候变化、监测环境污染等。关键在于，我们如何平衡AI发展与环境保护之间的关系，让AI在推动社会进步的同时，也能成为保护地球的重要力量。
Mistral的这份报告为我们提供了一个很好的开端。它让我们开始正视AI的环境影响，并思考如何采取行动来降低这种影响。未来，我们需要更多的企业、研究机构和政府部门参与进来，共同探索AI可持续发展的道路。
随着AI技术的不断发展，其对环境的影响也将日益显著。我们必须提前做好准备，采取积极的措施，确保AI的发展能够真正造福人类，而不是以牺牲地球的未来为代价。
例如，我们可以利用AI来优化城市交通系统，减少交通拥堵和尾气排放。通过分析交通流量数据，AI可以智能地调整红绿灯的时间，从而提高道路通行效率，减少车辆的怠速时间和燃油消耗。
此外，AI还可以用于智能电网的管理。通过预测电力需求，AI可以优化电力的生产和分配，从而减少能源浪费，提高电网的稳定性。同时，AI还可以帮助我们更好地利用可再生能源，例如通过预测太阳能和风能的发电量，来优化电网的调度。
在农业领域，AI可以用于精准农业。通过分析土壤、气候和作物生长数据，AI可以帮助农民精确地施肥、灌溉和喷洒农药，从而减少资源浪费，提高农作物的产量。
这些只是AI在环境保护领域应用的几个例子。随着技术的不断进步，我们相信AI将在环境保护方面发挥越来越重要的作用。关键在于，我们需要以负责任的态度来发展和应用AI技术，确保其能够真正为人类创造福祉。
结语：AI的绿色未来
AI技术正在深刻地改变着我们的世界，而其对环境的影响也日益凸显。Mistral的这份环境审计报告为我们敲响了警钟，提醒我们必须正视AI可能带来的环境问题，并采取积极的措施来降低这种影响。只有当我们能够平衡AI发展与环境保护之间的关系，才能真正实现AI技术的可持续发展，创造一个更加美好的未来。
