数据中心的环境成本正在上升，是否该放弃人工智能？近年来，随着人工智能技术的快速发展，数据中心的数量激增，导致环境成本不断攀升。据国际能源署的数据，全球数据中心的电力需求增长速度是其他行业的四倍，预计到2030年将超过日本的电力使用量。在澳大利亚，能源市场运营商预计数据中心的能源需求将在五年内增加三倍，到2030年将超过全国电动车队的电力使用量。有关部门还预计饮用水供应将面临显著需求。

生成式人工智能模型消耗的能量比传统计算方法高出多个数量级。一些研究估计其能耗是传统方法的五倍，甚至可能更高。墨尔本大学人工智能与数字伦理中心的联合主任珍妮·帕特森（Jeannie Paterson）教授指出，技术公司在能源、水和排放影响方面的透明度有限，但可以肯定的是，训练模型和运行数据中心是一个耗能巨大的任务。

奥斯陆的气候分析师凯坦·乔希（Ketan Joshi）表示，生成文本、图像和视频的消费软件在能源效率方面特别低下，因为其需要庞大的数据集和计算负荷。与简单的网络搜索或计算器相比，向人工智能聊天机器人提问消耗的能量要多得多，这增加了不必要的需求。

一项发表在《Patterns》期刊的研究估计，到2025年，人工智能的全球碳足迹将达到32.6至79.7百万吨二氧化碳排放，其用水量将达到3125至7646亿升，相当于全球瓶装水的消费量。在澳大利亚，用于处理和存储人工智能数据的数据中心的增长预计将减缓能源转型，增加排放，并提高消费者的电力成本。

人工智能工具正逐渐嵌入工作场所和教育软件，以及银行和地方政府使用的聊天机器人中。生成式人工智能正越来越多地应用于超市自助结账、五金店的人脸识别和医生笔记的转录中。帕特森教授表示，我们正在被这种技术所包围，很难避免。

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