Google 最近揭露 Gemini AI 資源消耗引發了專家間的激烈辯論。雖然該公司聲稱典型文字提示僅使用五滴水和極少電力，但批評者認為這種方法根本上有缺陷。主要擔憂包括排除來自發電的間接用水量，以及僅報告市場基礎碳排放。Google 使用中位數測量和缺乏同儕審查進一步複雜化了這個問題。儘管效率有所改善，該公司的整體排放卻大幅增加。這項爭議突顯了隨著技術日益整合到我們的數位基礎設施中，對 AI 環境影響進行標準化、透明報告的需求。在技術進步與永續發展之間取得平衡，仍然是 AI 產業面臨的關鍵挑戰。
在一項具有里程碑意義的揭露中，Google 成為首家發布 AI 資源消耗詳細指標的主要科技公司，該公司最近宣布，向其 Gemini AI 助理發送一個典型文字提示大約使用五滴水（0.26 毫升），消耗的電力相當於看電視九秒鐘（0.24 瓦時）。雖然這些數字聽起來令人安心地微不足道，但這份環境影響報告卻引發了專家們的激烈辯論，他們聲稱 Google 測量 AI 環境足跡的方法根本上具有誤導性，並可能對更廣泛的永續發展努力造成傷害。
Google 的技術論文作為更廣泛透明度倡議的一部分發布，為該公司內部測量方法提供了前所未有的洞察。該公司聲稱其 Gemini 文字提示的中位數僅產生 0.03 克二氧化碳當量排放，描繪出一幅技術日益高效且環境影響微乎其微的圖景。此外，Google 報告稱，透過最近的最佳化，在過去一年中實現了每個提示能源消耗減少 33 倍的顯著成果，同期碳排放減少了 44 倍。
「我們希望在所有納入的專案上都相當全面，」Google 首席科學家 Jeff Dean 在接受 MIT Technology Review（MIT Technology Review 雜誌）採訪時表示。該公司的評估不僅包括 AI 專用硬體使用的能源（佔總量的 58%），還包括支援基礎設施，如主機 CPU 和記憶體（25%）、用於備份的閒置機器（10%），以及包括冷卻系統在內的資料中心開銷（8%）。Google 認為，這種方法提供了 AI 整體環境影響最完整的視角。
然而，環境研究人員和 AI 永續發展專家強烈反對 Google 的聲明，強調該公司方法論中的關鍵遺漏。加州大學河濱分校電機與電腦工程副教授 Shaolei Ren 曾廣泛研究 AI 的用水量，他毫不客氣地說：「他們只是在隱藏關鍵資訊，」他告訴 The Verge。「這真的向世界傳播了錯誤的訊息。」
最重要的批評之一集中在 Google 決定將間接用水量排除在計算之外。雖然該公司計算了資料中心冷卻系統直接使用的水——這是一個長期存在的環境問題——但它忽略了與發電相關的大量用水量。正如 Digiconomist 創辦人、阿姆斯特丹自由大學博士候選人 Alex de Vries 解釋的，「資料中心消耗的大部分水來自其電力使用——而 Google 在這項研究中忽略了這一點。」這種遺漏導致了嚴重不完整的圖景，de Vries 指出，「基本上你只看到了冰山一角。」對於那些關心個人節水的人來說，像淨水錠這樣的產品突顯了人們對水作為珍貴資源的日益認識。
另一個有爭議的方法論選擇涉及 Google 如何測量碳排放。該公司僅報告「市場基礎」排放，這考慮了 Google 在再生能源專案和碳抵消倡議方面的投資。缺少的是「位置基礎」測量——與 Google 資料中心營運所在電網相關的實際排放。這種位置基礎指標通常顯示更高的排放數字，並為公司在特定地區的真實環境影響提供更多透明度。
「這是基本事實，」Ren 強調，指向溫室氣體議定書制定的國際認可標準，該標準建議報告兩種指標。透過僅提供更有利的市場基礎數字，Google 呈現了人為減少的環境足跡，無法準確反映其營運的真實世界影響。
進一步複雜化問題的是，Google 使用中位數而非平均值測量，以及缺乏關於如何計算這些中位數的透明度。Ren 指出，在不知道 Google 研究中用於中位數文字提示的字數或標記長度的情況下，無法與先前的研究進行有意義的比較。這使得 Google 聲稱其用水量比早期估計的每個提示高達 50 毫升「少了幾個數量級」的說法具有誤導性，因為這些早期研究包括了直接和間接用水量。
值得注意的是，Google 尚未提交其論文進行同儕審查，儘管公司發言人表示他們未來仍對此保持開放態度。缺乏外部驗證進一步加劇了對該公司聲明可靠性的擔憂。
此外，雖然 Google 慶祝個別 Gemini 提示效率的改善，但這種敘述掩蓋了更令人擔憂的大局現實。該公司的整體碳排放去年增加了 11%，自 2019 年以來增長了 51%，這與其積極推進人工智慧的時期相吻合。這種現象被稱為傑文斯悖論，展示了個體層面的效率改善如何在使用量擴大時仍可能導致更大的整體資源消耗。對於那些希望更好地理解人工智慧的人來說，像《心智犯罪：人工智慧的道德前沿》這樣的書籍探索了這些複雜的倫理層面。
「如果你看看 Google 發布的總數，實際上真的很糟糕，」de Vries 告訴 The Verge。「這並沒有講述完整的故事。」
關於 Google 環境聲明的辯論正值 AI 產業的關鍵時刻。隨著對大型語言模型資源密集性質及其潛在環境影響的擔憂日益增加，越來越多的人呼籲對 AI 的能源和用水量進行標準化、透明的報告。Hugging Face 的 AI 和氣候研究員 Sasha Luccioni 告訴 MIT Technology Review，雖然 Google 的揭露代表了進步，但「人們想知道成本是什麼」，標準化的 AI 能源評分——類似於家電的 Energy Star 評級（如節能家電）——將更好地服務於公眾理解。
顯而易見的是，隨著 AI 持續演進並更深度整合到我們的數位基礎設施中，環境問題只會變得更加迫切。Google 前所未有的揭露，儘管有其局限性，可能標誌著科技公司報告其環境影響更透明時代的開始。然而，要使這種透明度有意義，它必須涵蓋 AI 資源消耗的全部範圍——包括直接和間接——並承認數十億個五滴水提示累積起來形成水的海洋和重大碳排放的累積效應。建構更高效的運算系統始於更好的硬體選擇，這甚至延伸到像電腦硬體套件這樣的元件，供關心能源效率的 DIY 建造者使用。
當我們在技術進步與環境永續發展的複雜關係中導航時，要求建構我們 AI 未來的公司進行完整和誠實的核算仍然至關重要。只有這樣，我們才能對這些變革性技術的真實成本和效益做出真正明智的決定。
