刊登日期：2025/3/12
作者：傅柏勳
責任編輯：傅柏勳
核稿：張增瑜
“人工智能並非獨立存在的。它是社會的一部分，它會影響到人類和地球。 AI doesn't exist in a vacuum. It is part of society, and it has impacts on people and the planet. ” — Sasha Luccioni
隨著 ChatGPT 在 2022 年底進入人們的視野，AI 人工智慧再次受到廣泛關注。與過去不同，這次的興起不僅限於研究或商業領域，而是讓每個擁有聯網裝置的人都能自由享受其便利。然而，幾乎在同一時間，人們聯想到科幻電影《魔鬼終結者》和《駭客任務》所描繪的機器人末日情景，對於持續開發人工智能感到擔憂。2023 年的 TED 大會上，人們便圍繞著 AI 將帶來的機會與威脅進行了許多討論。
Sasha Luccioni（薩莎·盧西歐尼）是美國人工智慧新創公司 Hugging Face 的人工智慧倫理研究員，負責評估和報告機器學習模型的碳足跡，並研究機器學習模型和資料集的道德與社會影響。她在當年的分享中發出提醒，除了未來的潛在風險，人工智慧已對人類和地球帶來衝擊，許多糟糕的事情正在發生，這是我們當下就需要重視的。她的分享對許多開發者及使用者產生了深遠的影響。
“人工智慧模型所居住的雲端，組成成份實際上是金屬、塑膠，還有大量的能源供給電力。你每用人工智慧做一次查詢，地球都要付出代價。 That cloud that AI models live on is actually made out of metal, plastic, and powered by vast amounts of energy. And each time you query an AI model, it comes with a cost to the planet. ” — Sasha Luccioni
人工智慧模型正在加速氣候危機。訓練 AI 需要消耗大量電力，並且會產生大量碳排放。以第一個開放的大型語言模型 Bloom 為例，Sasha Luccioni 分享道：「光是訓練它，使用的能源就等同於 30 個家庭使用一整年的量，且會排放 25 公噸的二氧化碳，差不多等同於開車繞地球 5 次。其他類似的大型語言模型，如 GPT-3，排放的碳量是 20 倍。」
使用 AI 來查詢、推理或生成內容同樣需要大量能源。根據《The New Yorker》2024 年 3 月的報導，ChatGPT 每天可能消耗超過 50 萬度電力（kWh），以回應約 2 億次互動，這相當於為 17,000 個美國家庭提供電力。如果進一步採用生成式 AI，能源消耗將更加驚人。在當今「算力即電力」的時代，根據輝達（NVIDIA）網站的數據顯示，每塊 H100 晶片的功耗高達 700 瓦，而一座擁有 10 萬顆 H100 晶片的資料中心則需要約 100 兆瓦的電力，這相當於一座小型太陽能或風力發電廠的全部產出。
隨著全球對於 AI 技術的競逐，環境成本也在迅速上升。「目前的人工智慧趨勢是『越大越好』，在過去五年間，AI 模型的規模增長了 2,000 倍。」Sasha Luccioni 主導的研究發現，將較小、較有效率的模型替換為更大的語言模型來執行相同的任務，其碳排放量會增加 14 倍，像是 ChatGPT。隨著這些模型被應用於手機、搜尋引擎和智慧家居中，環境成本將越堆越高。
此外，AI 技術對潔淨水資源的消耗也值得關注。據統計，與 ChatGPT 進行一次對話大約會消耗 500 毫升的水，相當於一瓶礦泉水。AI 資料中心同樣需要大量潔淨水來冷卻伺服器並支援場外發電。根據 Bluefield Research 的數據，從 2017 年到 2022 年，全球資料中心的總耗水量每年增長 6%。按照這一增長速度，預計到 2030 年，每日耗水量將達到 17.03 億公升（約 4.5 億加侖），使資料中心成為全球最大用水行業之一。以世界衛生組織建議的每人每日 110 公升用水量來計算，這些水量足以滿足全球超過 1,548 萬人的日常需求。
因為開發 AI 對自然資源的高度需求，AI 的競逐實際上是對自然資源的競逐。AI 的發展排擠著其他產業的需求，也壓縮著弱勢族群和邊緣群體的生存空間。
任何大國或科技巨頭都不願在這場 AI 的快速發展中落後，人人都想成為新世界的「霸主」。然而，在面對氣候危機的嚴峻挑戰時，這種競逐卻違背了全球碳中和的承諾。以微軟為例，儘管早在 2020 年就設定了本世紀末實現「負碳排」的目標，並承諾削減一半以上的溫室氣體排放量，但根據微軟最近公佈的 2023 年數據，其去年排放量大增 29%，用水量也增加了 23%。其他大型科技公司的報告亦顯示出類似趨勢，且預估將連年提升。
這引發了另一個議題——不平等。大量碳排放加劇了氣候危機，富有的科技公司享受著 AI 發展帶來的股票上漲和公司紅利，而普通民眾卻因環境汙染而罹患疾病或被迫遷離家園，農田也因缺水不得不休耕。當不平等擴大到國際層面，貧窮的海島國家不得不面對海平面上升所導致的良田和村莊被淹沒，更遑論開發或運用 AI 技術，這些國家正逐漸被海洋和科技的浪潮所吞沒。
此外，聯合國指出全球每四人中就有一人無法獲得乾淨的飲用水。世界資源研究所的報告顯示，全球約 50% 的人口（約 40 億人）每年至少有一個月處於高度缺水狀態。在如此嚴重的水資源短缺下，AI 的發展正在大肆消耗有限的水資源，導致全球水資源利用的不均衡，進一步影響缺水國家的水資源正義問題。特別是當跨國公司將數據中心或工廠等基礎設施設置在水資源稀缺的地區時，可能會排擠當地的糧食灌溉及民生用水，進一步加劇水資源壓力。
面對新的全球環境與規則，臺灣應重新盤點我們在國際分工中的優勢與劣勢、機會與挑戰，重新思考未來產業的發展方向。
目前台灣的產業結構，是半個世紀前因應當時環境與思維所打造出來的。面對變化多端的局勢，缺工、缺乏燃料資源的台灣，是否仍適合高耗能的製造業？是否要與地大物博的大國爭相競逐 AI 技術發展？政府和企業的邏輯都是透過不斷生產商品、擴建廠房來衝高 GDP 和股價。然而，台灣正面臨電力供應青黃不接的時代，我們怎麼能期待台積電能夠四處擴廠，跨國公司不斷來台建立資料中心，卻不會排擠其他產業和民生需求？
台灣這個島嶼不可能無止境地滿足企業的慾望，更何況世界即將進入碳關稅、碳有價和碳揭露碳的新時代。我們不能再將所有雞蛋都放在「製造業」這個籃子裡，應提前為下一代考慮，思考在這樣的趨勢下，我們擁有什麼優勢？應該做什麼準備？除了研發更尖端、更高效節能的科技設備外，產業界長期談論的「品牌發展」也已迫在眉睫。此外，我們應該在 AI 的應用上尋找機會，將我們引以為傲的自然環境和文化資產，發展成音樂、藝術、娛樂、設計和觀光等軟實力。現在正是行動的時候，趁我們還擁有資源和機會。
未經同意，我們的資訊就被用來訓練人工智慧模型，且我們很難主張權力受到侵犯。
AI 在人格權及智慧財產權領域的爭議已在全球廣泛討論。AI 所生成的文字、圖像皆基於訓練該模型時所用的資料，然而這些資料是否得到適當的授權，很難證明。為了因應這種狀況，Spawning.ai，一個由藝術家創立的組織，開發了一個叫「Have I Been Trained?」的工具，讓我們可以搜尋這些龐大的資料集，查看其中是否包含個人資訊。隨著越來越多類似的工具被開發出來，我們在使用 AI 生成的內容時，應注意是否可能侵害他人權力，以避免陷入爭議。
AI 也可能會擴大刻板印象和偏見。
Sasha Luccioni 開發了「Stable Bias Explorer（穩定偏見探索器）」，這項工具可以從職業的角度來探索影像生成模型的偏見。透過她的工具，發現 AI 在生成科學家、律師、執行長等 150 個職業的形象時，都呈現出男性白人的形象。當我們長期使用這些 AI，我們的認知將受到影響，可能加劇性別、種族、職業等偏見。此外，Dr. Joy Buolamwini 發現，常見的臉孔辨識系統對白人男性的辨識能力遠高於對有色人種女性，當有偏見的模型被用在執法時，可能導致錯誤的指控，對社會的影響相當巨大。
“保持人工智慧能夠被理解相當重要，這樣我們才能知道它怎麼運作，以及何時它是行不通的。It's really important that AI stays accessible so that we know both how it works and when it doesn't work. ” — Sasha Luccioni
「未來，我們的手機、社群媒體，甚至司法和經濟系統裡面都有人工智慧。藉由創造工具來衡量人工智慧的影響， 我們可以開始了解它們的缺點，並在發展的過程中開始做改善。」例如，Sasha Luccioni 協助創造了「CodeCarbon」，以估計 AI 消耗的能量和碳排；「Have I Been Trained?」讓我們檢視這個模型是否尊重他人權力；「Stable Bias Explorer」則讓我們識別所使用的 AI 工具是否存在人像識別的缺陷，以避免扭曲和誤用它的回饋。當人們開始了解 AI 人工智慧如何運作，如何影響我們的生活與未來，使用者便能據此選擇可信任的人工智慧模型。
「把焦點放在 AI 未來的風險反而會分散我們的注意力，使我們忽略它當前的實際影響，以及我們現在或甚至昨天該採取什麼措施來減少這些影響。」人工智慧發展迅速，但尚未定型。我們可以開發新的規範機制或管理方法，共同決定 AI 人工智慧未來將走向哪個方向。
作者的話
AI 人工智慧在全球掀起風潮，國際上也已注意到它帶來的負面影響。TED 在彰顯 AI 科技發展價值的同時，也不忘討論它的風險與問題。然而，台灣對 AI 的態度，彷彿如過去一個又一個曾經熱門的「題目」，在全面包裝、讚揚的同時，卻普遍未能充分重視和投入，導致常常忽略了伴隨的風險和問題，以及應用之外的深遠改變。
上個月進行討論時，我們原以為 AI 的風險應被大眾普遍認識，但實際上發現，大多數人並不瞭解或僅略知一二。這可能會讓我們在這波新的「典範轉移」中走錯方向，錯失機會。因此，我們希望透過這個影片與大家討論，讓大家看到 AI 人工智慧如何影響我們的生活及未來。
傅柏勳 Po-Hsun Fu
TEDxTaichung 策展人
Organizer, TEDxTaichung
傅柏勳，TEDxTaichung策展人、演說及溝通表達教練。大學時期於各國遊歷，畢業後返回家鄉台中，在看見中部地區擁有豐富的資源及人文後，便於2015年開始與美國TED合作，以TEDxDadun策展，期望透過美好的ideas驅使行動及改變。TEDxDadun成果豐碩，2021年升級為TEDxTaichung。近年，多次受邀擔任各類口語表達競賽講師及評審，深感溝通表達的重要而投入演說及溝通表達的教學與培訓。