科技公司将传统人工智能与生成式人工智能混为一谈，声称这种耗能技术可以帮助避免气候崩溃，据报道。

大多数人声称人工智能可以帮助避免气候崩溃对 154 份声明的分析发现，指的是机器学习，而不是推动该行业高耗油数据中心爆炸性增长的高耗能聊天机器人和图像生成工具。

该研究由非营利组织委托进行，包括超越化石燃料和打击虚假信息的气候行动，没有找到任何例子表明谷歌的 Gemini 或微软的 Copilot 等流行工具能够“实质性地、可验证地、实质性地”减少地球供暖排放。

能源分析师、该报告的作者科坦·乔希表示，该行业的策略是“转移注意力”，并依赖于经过尝试和测试的方法，这相当于“绿色清洗”。

他将其比作化石燃料公司宣传其对太阳能电池板的适度投资并夸大了碳捕获的潜力。

“相对于其核心业务的大量排放，这些技术只能避免一小部分排放，”乔希说。“大型科技公司采用了这种方法，并对其进行了升级和扩展。”

大多数受到审查的说法来自国际能源署 (IEA) 的一份报告，该报告由领先的科技公司审查，以及来自谷歌和谷歌的公司报告。微软。

分析显示，IEA 的报告用了两章的篇幅讨论了传统人工智能对气候的潜在效益，其中基于学术出版物、企业网站的说法和没有证据的说法大致持平。对于谷歌和微软相比，大多数说法都缺乏证据。

本周在德里举行的人工智能影响峰会上发布的分析认为，科技行业通过“混淆”人工智能类型，误导性地将气候解决方案和碳污染作为一揽子交易提出。

Sasha Luccioni，人工智能和气候主管抱脸，一个开源人工智能平台和社区， 一位未参与该报告的人士表示，这给一场经常将截然不同的应用程序混为一谈的辩论增添了细微差别。

– 当我们谈论AI 相对较差“对于地球来说，它主要是生成式人工智能和大型语言模型，”卢奇奥尼说，他推动该行业对其碳足迹更加透明。

“当我们谈论对地球有益的人工智能时，它通常是预测模型、提取模型或老式人工智能模型。”

分析发现，即使是传统人工智能的绿色主张也往往依赖于未经独立验证的薄弱证据。在接受研究的绿色主张中，只有 26% 引用了已发表的学术研究，而 36% 则根本没有引用证据。

报告中最早提到的例子之一是人们普遍声称人工智能可以帮助到 2030 年减少全球温室气体排放的 5-10%。

谷歌去年 4 月刚刚重复的这一数字来自其委托咨询公司 BCG 撰写的一份报告，该报告引用了该公司在 2021 年撰写的一篇博文，将这一数字归因于其“与客户的经验”。

据 BloombergNEF 称，数据中心仅消耗全球电力的 1%，但到 2035 年，其在美国电力中所占的份额预计将增加一倍以上，达到 8.6%。IEA 预测，到本十年末，它们将占富裕世界电力需求增长的至少 20%。

部分行业披露表明，虽然对 ChatGPT 等大型语言模型进行简单文本查询的能耗可能只相当于运行一个灯泡一分钟，但对于视频生成和深度研究等复杂功能，能耗会大幅上升，并且其增长的速度和规模令一些能源研究人员感到困扰。

谷歌发言人表示：“我们估计的减排量是基于以现有最佳科学为基础的强有力的证实过程，并且我们透明地分享了指导它的原则和方法。”

微软拒绝置评，而国际能源署也没有回应置评请求。

乔希表示，有关人工智能气候效益的讨论需要“回到现实”。

“大问题和小解决方案的错误结合会分散人们的注意力，让人们忽视无限制的数据中心扩展所造成的本来可以预防的危害，”他说。