人工智能的应用不仅限于有趣的聊天机器人：通过机器学习训练出的日益有效的程序已经成为从智能手机GPS导航到社交媒体算法等各种应用不可或缺的一部分。但随着人工智能的普及率不断上升，越来越多的研究人员和专家开始注意到其环境成本。训练和运行人工智能系统需要大量的计算能力和电力，由此产生的二氧化碳排放是人工智能影响气候的一种方式。但其环境影响远不止碳足迹。
艾伦人工智能研究所（位于西雅图）的研究科学家杰西·道奇表示：“对我们来说，认识到一些大型人工智能系统尤其是其二氧化碳排放量非常重要。”但他补充说，“人工智能系统总体的影响将来自它们的应用目的，而不仅仅是训练成本。”
即使专家只关注人工智能排放的温室气体量，也很难精确计算人工智能对气候危机的确切影响。这是因为不同类型的人工智能——例如，用于发现研究数据趋势的机器学习模型、帮助自动驾驶汽车避开障碍物的视觉程序，或者使聊天机器人能够对话的大型语言模型（LLM）——在训练和运行方面都需要不同的计算能力。例如，当OpenAI训练其名为GPT-3的LLM时，这项工作产生了相当于约500吨二氧化碳的排放量。然而，更简单的模型产生的排放量极少。道奇说，更复杂的是，许多人工智能公司缺乏透明度。这使得仅通过排放视角来审视它们的模型影响变得更加复杂。
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这就是专家们越来越建议将人工智能的排放量仅视为其气候足迹的一个方面的原因之一。麦吉尔大学的计算机科学家大卫·罗尔尼克将人工智能比作锤子：“锤子的主要影响是被锤击的东西，”他说，“而不是锤子本身。”正如工具可以粉碎物体或敲入钉子来建造房屋一样，人工智能可以伤害或帮助环境。
以化石燃料行业为例。2019年，微软宣布与埃克森美孚建立新的合作伙伴关系，并表示该公司将使用微软的云计算平台Azure。这家石油巨头声称，通过使用该技术（该技术依赖人工智能进行绩效分析等特定任务），它可以优化采矿作业，并到2025年将产量提高每天50,000桶石油当量。（石油当量桶是一个用于比较不同燃料来源的术语——它是一个大致等于燃烧一桶原油所产生能量的单位。）在这种情况下，微软的人工智能直接用于向市场增加更多的化石燃料，这些燃料燃烧后会释放温室气体。
微软发言人在一封发给大众科学的电子邮件声明中表示，该公司认为“技术在帮助行业脱碳方面可以发挥重要作用，这项工作必须以有原则的方式推进——在发明和部署未来技术的同时，平衡当今的能源需求和行业实践。” 该发言人补充说，该公司将其技术和云服务出售给“所有客户，包括能源客户”。
化石燃料开采并非唯一可能对环境有害的人工智能应用。卡内基梅隆大学的计算机科学家艾玛·斯特鲁贝尔说：“在林业、土地管理、农业等各个领域都有这样的例子。”
这也可以在人工智能在自动化广告中的应用中看到。当一个令人毛骨悚然的特定广告突然出现在您的Instagram或Facebook新闻提要中时，广告算法就是幕后的魔法师。罗尔尼克说，这种做法促进了社会整体的消费行为。例如，通过快时尚广告，有针对性的广告将一轮又一轮廉价、批量生产的服装推送给消费者，消费者购买这些服装只是为了在新潮流到来时更换它们。这创造了对快时尚公司更高的需求，而时尚行业总体上估计产生高达全球排放量的百分之八。快时尚从运输中产生更多排放，并导致更多废弃的衣服堆积在垃圾填埋场。Instagram和Facebook的母公司Meta没有回应大众科学的置评请求。
但在另一方面，也有人工智能应用可以帮助应对气候变化和其他环境问题，例如由严重高温飓风造成的破坏。其中一个应用是xView2，这是一个将机器学习模型和计算机视觉与卫星图像相结合的程序，用于识别自然灾害中受损的建筑物。该程序由美国国防部下属的国防创新部门启动。它的模型可以评估受损的基础设施，从而减少危险并节省急救人员的时间，否则他们将不得不自己进行评估。它还可以帮助搜救队更快地确定在哪里开展工作。
其他人工智能技术可以直接应用于减缓气候变化，方法是使用它们来监测排放。“在世界上大多数地区，对于大多数气候变化排放，情况非常不透明，”WattTime的执行董事加文·麦考密克说，WattTime是一家监测电力相关排放的公司。WattTime是非营利组织Climate TRACE的创始合作伙伴，Climate TRACE的平台结合了计算机视觉和机器学习，以标记全球污染源的排放。首先，科学家们识别出来自受监测设施的排放。然后，他们使用卫星图像来精确定位造成排放活动的视觉迹象——例如，工厂的蒸汽羽流。接下来，工程师们在这些数据上训练算法，以便教会程序仅根据视觉输入来估计排放量。由此产生的数字可以帮助企业确定降低其排放足迹，可以为政策制定者提供信息，并可以追究污染者的责任。
随着人工智能在解决环境问题（例如通过帮助降低排放）方面变得更加高效，如果人工智能行业能够减少其负面的气候影响，它可能会被证明是应对气候变化的宝贵工具。“从政策的角度来看，人工智能政策和气候政策都应发挥作用，”罗尔尼克说。他特别建议以一种考虑人工智能对气候影响的所有角度的方式来制定人工智能政策。这意味着要关注其应用以及排放和其他生产成本，例如用水成本。
此外，道奇补充说，那些拥有人工智能专业知识的人，特别是科技公司的掌权者，应该建立道德原则来限制该技术的使用。目标应该是避免气候危害，反而帮助减少气候危害。“这需要成为价值体系的一部分，”他说。