澳大利亚皇家墨尔本理工大学高级讲师阿斯林·戈登博士在参议院采用人工智能特别委员会上发表讲话，警告说，如果管理不当，这项技术可能会导致碳排放和其他环境影响的增加。

该委员会将于本月向议会提交报告。

Ascelin Gordon博士，可持续发展与城市规划高级讲师

“人工智能是一个重要的话题，它正在推动一场新的革命，就像工业革命和信息革命一样，将改变我们的生活、工作方式和对环境的影响。

“长期以来，信息和通信技术对环境的影响一直没有得到充分认识。

“从20世纪90年代的网络和邮件服务器开始，数据中心、基础设施和能源使用一直在稳步增长。云计算、加密货币挖掘和点播流媒体的兴起是主要的增长因素。自2022年ChatGPT出现以来，我们一直处于计算资源使用和相关环境影响的逐步变化中。

“使用ChatGPT生成文本的每次查询消耗的能量是传统谷歌搜索的10到90倍。

“通过生成式人工智能生成图像使用的能量是生成式人工智能文本查询的20倍。

“今年，通过生成式人工智能制作视频正在起飞，制作视频的能量可能会再次增加一个数量级。

“这些人工智能模型现在每天运行数百万次，甚至可能数十亿次。它们越来越受欢迎，并且嵌入到我们经常使用的许多软件平台中。

“支撑所有这些能源使用的是数据中心，它们为运行生成式人工智能模型提供计算资源。

“他们目前使用的能源占世界能源的1% -3%，而且这个比例还会增长。

“澳大利亚有大量的数据中心，使用了大约5%的澳大利亚电力供应。

“提高数据中心的效率是一项重要的政策回应，但仅凭这一点并不能解决问题。

“其中一个问题是，大型生成式人工智能模型可以基于世界任何地方的数据中心，而澳大利亚的大部分人工智能使用都是‘离岸’的。

“减少环境影响的另一个重要因素可能是鼓励在选择不同应用的人工智能模型时更加谨慎;更小、更专业的人工智能模型已被证明比更大的通用模型节能得多。

“适当地管理人工智能的环境足迹将是困难的，由于我们目前看到的人工智能使用的快速增长，提高数据中心和人工智能模型的效率在短期内不太可能产生太大的影响。

“至关重要的是，我们要提高公众对人工智能环境足迹的认识，更广泛地说，要提高公众对我们经常使用的软件平台的认识。”

Ascelin Gordon博士拥有物理学博士学位，并拥有利用高性能计算、机器学习和大型数据集分析的经验。他目前的研究和教学领域为生物多样性保护、环境影响评估和可持续发展。他的研究重点是开发定量和定性方法，以理解环境政策的影响，并将机器学习应用于大型空间数据集，用于保护应用。

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