全球最大的几家科技公司大幅增加了为数据中心降温的用水量，这引发了人们对人工智能繁荣对环境影响的担忧。
近年来，微软、谷歌和meta都提高了用水量，数百万用户沉迷于它们的在线服务。
学者们认为，到2027年，人工智能需求将推动取水量(从地下或地表水源中取水)增加到42亿至66亿立方米，约为英国每年用水量的一半。
加州大学河滨分校(University of California, Riverside)的研究人员在本周《自然》杂志(Nature)引用的一篇论文中写道，“在日益严重的淡水短缺危机、持续干旱恶化和公共供水基础设施迅速老化的情况下，现在是发现和解决人工智能模型秘密水足迹的关键时刻”。
过去一年，随着领先的科技公司竞相推出使用生成式人工智能的产品，这种产品在能够处理和生成大量文本、数字和其他数据的大型语言模型上运行，这种担忧有所加剧。
这样的模型需要大量的计算能力来运行，需要使用巨大的服务器群，这些服务器群使用冷水通过吸收空气中的热量来冷却设备。一些水在冷却过程中蒸发，而一些可以重复使用。
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水被用于大多数形式的燃料和发电，例如，用于抽取石油和天然气或在火力发电站产生蒸汽。它也从用于水力发电的水库表面蒸发。
在2022年(可获得数据的最新时期)，由于越来越多地使用数据中心，微软(Microsoft)的用水量增加了34%，谷歌(Google)增加了22%，微软(Google)增加了3%。
这些公司的目标是，到2030年，通过资助改善漏水的灌溉基础设施或恢复湿地系统的工作，将更多的水重新投入到诸如含水层之类的系统中。
根据当地居民提起的诉讼，在OpenAI完成其最先进模型训练的一个月前，爱荷华州西得梅因(West Des Moines)的一个数据中心集群GPT-4消耗了该地区6%的水资源。
加州大学河滨分校(UC Riverside)的副教授任少雷(Shaolei Ren)建议，从该公司流行的聊天机器人ChatGPT请求10到50个回复，这相当于“喝”了一瓶500毫升的水，具体取决于它被部署的时间和地点。该聊天机器人运行在其旧型号GPT-3上。
任说，GPT-4有更多的参数，需要更多的功率，所以可能会使用更多的水。有关该车型能源使用的详细信息尚未公布。
研究人员呼吁人工智能公司提供更全面的数据和透明度，包括计算服务消耗的不同程度的细分，例如搜索引擎与人工智能服务。
Open AI在接受采访时表示:“我们认识到训练大型模型可能会耗水很多，这也是我们不断努力提高效率的原因之一。”“我们还相信，大型语言模型有助于加速科学合作和发现气候解决方案。”
微软表示，“目前，人工智能计算仅占数据中心用电量的一小部分，而数据中心的用电量加起来约占全球电力供应的1%。这种情况会增加多少，以及人工智能的增长如何影响全球实现净零排放的竞争，将取决于许多因素。”
谷歌拒绝置评。
南加州大学安纳伯格分校专门研究人工智能社会影响的研究教授凯特·克劳福德说:“如果没有更好的透明度和更多的报道，就不可能追踪人工智能模型对环境的真正影响。”
“这一点很重要，因为地球上许多地方正在经历深度和长期干旱，新鲜饮用水已经是一种稀缺资源。”
她补充说:“在地球已经面临气候危机的时候，我们不想在不了解其真正影响的情况下盲目地使用生成人工智能工具。”-版权所有金融时报有限公司2024
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