nOwadays，Chatgpt和其他AI工具已成为日常生活中无处不在的一部分。从起草电子邮件到提出快速的工作日食谱，AI已接管了我们的日常工作。 AI作为各种援助的可访问工具的上述好处带来了巨大的环境成本。我们的AI请求的处理位于广大的数据中心中，这些数据中心需要大量的电力和水才能有效运行。人工智能的环境成本通常不会被许多人注意到，但影响比我们想象的要大。
当考虑直接冷却和电力生成的用水量时，据估计，一个单数changpt提示最多用水
每个chatgpt提示大致消耗 0.0025 千瓦时（千瓦时） 的 电，这是用于典型的Google搜索的十倍。当将Chatgpt的大量用法乘以并分层到已经负担沉重的环境中时，似乎较小的差异变得令人震惊。 Chatgpt的日常能源消费估计是令人震惊的 39.98 百万 kwh – 足以充电 八百万个智能手机。除此之外，根据国际能源局（IEA）的数据，这些数据中心的全球电力需求预计至少将翻一番。
对AI的需求的迫在眉睫的增长进一步需要对话，以解决这些AI技术的环境影响。 AI操作的能源消耗也可以转化为碳排放，以将对气候变化的影响呈上下文。每个chatgpt查询的费用估计 4.32 克 的 碳 二氧化物，使其每月碳排放与 260 跨大西洋 航班。这些大型AI模型在能耗方面的另一个被忽视的方面是它们的训练阶段。例如，培训gpt-3消耗了 1,287兆瓦小时的电力，生产了552吨的二氧化碳。
除了电力消耗之外，在数据中心冷却服务器所需的水被证明非常昂贵。当核算直接冷却和电力生成的用水使用情况时，据估计，奇异的Chatgpt提示可以使用 半升水。在全球范围内，预计AI操作将在 4.2 和 6.6 十亿 立方体 仪表 的 水 每年 经过 2027 – 与丹麦的用水相媲美。人工智能运营中对水和能源的需求强调了可持续解决方案向前发展的必要性。
简单的举措，例如推动节能算法和硬件的开发，或在数据中心实施重复使用技术以减轻水的消耗，这可能会使差异化
解决AI使用的环境影响的旅程是漫长但有意义的。通知公众并要求大型公司提供有关其在这方面消费的更透明的报告至关重要。简单的举措，例如推动开发 节能 算法 和 硬件 或在数据中心实施重复使用技术以减轻水的消耗可能会有不同的世界。这种呼吁透明度的结果的先例是LEED认证系统（用于报告建筑和建筑中能源和材料效率的框架）如何通过市场竞争力和合法性来优先考虑更绿色实践的优先级。
从本质上讲，随着像chatgpt这样的AI技术越来越多地编织到我们的日常生活中，必须认识和解决他们的环境影响。我们必须确保对创新的追求不会以我们地球的健康为代价。
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