文／國立陽明交通大學 翁培芝
AI帶來的好處涵蓋了各種領域，例如效率的提升、可以全天候工作、不需要休息等等，這些優勢讓AI在近代愈來愈受重視，並逐漸融入各式各樣的行業和我們的日常生活。但事物總是一體兩面的，AI的出現面臨了許多挑戰，像是傳統工作被取代使失業率上升、倫理問題及隱私問題，提到這些風險時，我們很常忽略掉伴隨而來的環境影響。
AI的高耗能：資料中心
大型語言模型，如ChatGPT的訓練與運行，需要耗費大量的電力，每一次生成用戶所需的回應耗能，就是一次傳統Google搜尋的十倍之多，且因為這種生成式AI鼓勵使用者反覆嘗試不同可能、生成各種答案，這樣的來回互動，也就擴大了每一次的能源消耗。
資料中心是AI應用運行的核心平台，為AI模型的訓練和推理提供了計算資源，為了推進AI的技術，這些相關的基礎建設也必須升級，而它的運作與擴建，就是耗能的一大源頭，資料中心能夠為當地帶來稅收與工作機會，卻必須付出昂貴的代價，它取用大量水資源來冷卻伺服器和其他設備在運行過程中會產生大量熱量，除此之外，統計至2023年底，全球約有11000座資料中心，占據全球耗電量的百分之二，IEA更估計，到了2026年，資料中心的用電需求將倍增，總耗電量超過1000TWh，相當於全日本的需電量。
能源來源
使用核能來發電，雖然是一種低碳來源，但其使用和處理過程中，仍然存在安全和廢料處理問題，且無法快速、大量提升供給量。
而現有的再生能源供給量已不足以滿足AI龐大的用電需求，一些資料中心會購買可再生能源憑證以支持可再生能源的發展，但這些證書不一定直接代表資料中心使用的電力來自可再生能源，例如由自家員工組成的「亞馬遜氣候正義員工」抨擊公司透過大量購買可再生能源憑證，但其中大部分憑證品質低，並無助於支持新的再生能源，實際上，公司的資料中心只有兩成左右的電力來自於再生能源。
目前天然氣、煤炭和石仍然是主流的電力來源，而化石燃料在燃燒過程中會釋放二氧化碳和其他溫室氣體，因此將會產生大量的碳排放、增加碳足跡，隨著溫室氣體的增加，地球的平均氣溫跟著上升，就會導致極端氣候事件的頻頻發生，如熱浪、暴雨和乾旱等。
節能減碳與數位清醒
善用AI能讓節能減碳更有效率並加速能源的轉型，因為AI可以分析和預測能源需求，並自動調整能源分配，以確保資源的最佳利用。
處於應用端的企業和身為使用者的我們，則能夠以「數位清醒」的態度更加負責任地使用這些技術，減少數位活動帶來的碳足跡和能源消耗。例如：在不必要時使用較低畫質觀看影片、有意識地選擇致力於減少環境影響的服務供應商、延長數位設備（如手機、電腦等）的使用壽命等。
如何節省更多的能源與將能源耗用在刀口上，仍然是值得我們深入探討與關注的議題，因為這不僅關係到資源的可持續利用，也關乎我們對未來環境責任的承擔。
選文：傅莞淇／AI成吃電怪獸 微軟、Google、OpenAI減碳難？
