人工智能有助气候行动的说法尚未得到充分验证
本周各国在土耳其安塔利亚举行联合国气候大会，东道主已呼吁让人工智能服务于气候行动。但文章指出，尽管人工智能公司说法乐观，各行业在用它压低温室气体排放方面做得还远不够。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼2024年宣称人工智能将带来包括“修复气候”在内的“惊人胜利”；谷歌可持续发展负责人及其共同作者2023年撰文称，到2030年它或可使全球排放减少5%至10%。伦敦政经学院格兰瑟姆研究所与Systemiq领衔、去年发表的一项经同行评审的研究估计，扣除人工智能自身能耗后，到2035年它每年仍可能减少相当于32亿至54亿吨二氧化碳的排放，高值大致相当于美国年度能源相关排放，潜力主要集中在电力、肉类与乳制品以及交通。第二作者复核的梳理发现，这些行业很少有龙头企业宣布正在走研究中的具体减排路径，声称已取得实质进展的更少，2035年数字仍多半停留在愿景。电力方面，用人工智能预测供需或可使已建成风光设施多向电网输送最多20%的可再生电力，每年或可避免约18亿吨排放；在中美欧受访电网运营商中，只有英国国家电网ESO与Open Climate Fix的合作被认定为此类实际项目，把太阳能预测误差减半，每年避免数十万吨二氧化碳。肉类与乳制品反差最大：人工智能需缩小传统蛋白与培养肉或植物基替代品在口味和成本上的差距。NotCo最近与卡夫亨氏合资，用Giuseppe平台复现动物产品风味，但其他公司很少有如此深度的应用；该领域还面临消费接受缓慢和融资下滑，培育肉风险投资从2021年峰值9.89亿美元降至去年约8300万美元。交通领域也有积极例子：约占全球电动汽车电池市场四成的宁德时代推出基于逾10万个电池设计案例和600太字节测试数据训练的系统，据称把候选材料筛选时间缩短了两个数量级；独立研究还发现，滴滴出行用人工智能优化路线平均使单次行程排放下降16%。文章也指出，石油和天然气公司同样感兴趣，包括借此提高化石燃料产量；接入人工智能只是第一步，也很难缩短认证、许可和建设等常规周期。分析由Anthropic的Claude Code执行并对照公开文件复核，可能有企业尚未公开相关应用。作者强调，若没有持续努力确保收益大于损害，预测不会自动成真；人工智能快速普及和数据中心扩张已大幅推高能耗与排放，微软、谷歌等公司的气候目标已明显偏离轨道。国际能源署基准预测称，2035年全球数据中心相关排放可能每年超过3亿吨。
MIT Technology Review ·
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