社交媒体和生成式人工智能可能会对气候产生巨大影响——以下是如何减少影响的方法

Josiah02

在火车或公共汽车上，或者只是站在队列中，如今最常见的景象是屏幕发出柔和的光芒，人们的拇指闪烁着，沉浸在智能手机的无休止滚动中。
在全球范围内，约有 62% 的人是活跃的社交媒体用户。在某些国家，这一数字超过 90%。这意味着大量的使用：英国成年人平均每天上网3 小时 41 分钟，相当于每年约 56 天，几乎整整两个月。
每次我们阅读文章、看到广告、观看照片或视频时，这些内容都需要从社交媒体平台的服务器传输到我们的设备。文件越大，需要传输的数据就越多。高分辨率图像或长视频涉及大量数据。
这些数据分布在世界各地的许多“服务器场”（通常位于拥有数千台计算机的大型仓库中）。如果您从 Youtube 加载视频，您不会连接到位于加利福尼亚某处的单个“Youtube 数据总部”，而是会从通常位于不同国家或大洲的许多不同服务器收集数据。
在互联网上传输数据需要能源，通过各种电子设备发送信号，包括路由器、服务器以及我们自己的手机或笔记本电脑。这些设备中的每一个都需要消耗能源才能运行，而服务器需要保持凉爽。而这种能源通常来自化石燃料。
根据 Greenspector 于 2021 年对法国互联网用户进行并于 2023 年更新的研究，Tiktok 是社交媒体平台中最不环保的。
由于 Tiktok 会不断播放视频，因此只需滚动浏览应用程序就会交换大量数据，其中包括许多您可能永远看不到的在后台预加载的视频。
排在最末端的是 LinkedIn。作为一个基于文本的平台，LinkedIn 上的照片和视频较少，因此浏览 LinkedIn 所消耗的数据量要少得多。
生成式人工智能非常耗能
当然，社交媒体并不是唯一的罪魁祸首。生成式人工智能能够创建文本、图像、音乐甚至视频，正在彻底重塑许多创作过程。尽管它很有吸引力，有时也是必需品，但它却要付出环境代价。
毫不奇怪，人工智能越强大，消耗的能量就越多。与流式传输视频或加载大型网页不同，生成式人工智能的大部分能量都用在处理查询时。如果你要求 ChatGPT 为你写一本小说，那么写作过程涉及大量计算，即使生成的文本本身不会使用太多数据。
当然，所有这些都引发了关于生成式人工智能的可持续性以及我们自己的碳足迹的关键问题。人工智能公司本身不愿意告诉我们他们到底使用了多少能源，但他们显然无法阻止自己的聊天机器人尝试一下。我问 ChatGPT-4“处理这个查询使用了多少能源？”它说“0.002 到 0.02 千瓦时”，它说“相当于让一个 60 瓦的灯泡亮大约 2 分钟。”
这大致与独立分析提供的数字相符，是 Google 搜索所需能量的数十倍。仅 ChatGPT 每天就有数百万个查询，所有这些加起来就是大量额外的能源使用。随着生成式人工智能的不断发展，对能源的需求只会增加。
您可以做什么
虽然这些技术对环境的影响引起了合理的担忧，但认识到它们的好处也很重要。举个例子，文本转语音、语音识别和自动字幕等人工智能辅助工具已经让社会更加包容，特别是对残疾人或神经多样性人群。我不想建议我们放弃社交媒体或完全拒绝生成式人工智能。
但我们可以采取一些措施来减少互联网使用带来的碳足迹，包括个人行动和系统性变革。以下是我们所有人都可以采取的一些策略：
首先，限制屏幕使用时间。这是最明显的一点。减少花在社交媒体上的时间可以直接减少能源消耗。
其次，在您的设备上使用节能设置，例如降低屏幕亮度、使用深色背景和启用省电模式。
第三，考虑选择耗能较少的社交媒体，使用环境排名信息来指导决策。这意味着更多的文本，更少的视频和生成式人工智能。
第四，尽可能使用Wi-Fi而不是4G或5G移动数据：Wi-Fi通常消耗的能源较少。
因此，下次当我们发现自己在无休止地滚动图片和视频，脸被屏幕的蓝光照亮时，让我们停下来一秒钟，开始实施这些简单的策略，这样我们就可以享受联网的好处，同时将对地球资源的影响降到最低。最终，选择权在我们手中。