连环保组织都离不开AI，这么多电花得值吗？-钛媒体官方网站

连最担忧AI环境代价的环保组织，也开始使用AI了。

11月7日，路透社采访的15家国际环保、自然保护和进步组织，无一例外都已使用AI。国际绿色和平组织质疑大规模布局数据中心的必要性，自己日常使用的部分软件却也集成了AI工具。

11月9日，第31届联合国气候变化大会（COP31）在土耳其安塔利亚开幕。东道国正推动《安塔利亚人工智能承诺》，回应算力扩张带来的环境压力。当AI已经能帮助人类保护自然，支撑它的电力消耗究竟值不值得？

1960年，26岁的珍·古道尔来到坦桑尼亚贡贝，开始观察野生黑猩猩。此后的半个多世纪，一代代探究人员接续记录，留下大量手写笔记。如今，由她创办的珍·古道尔探究所正在用AI整理这份科研遗产。

许多笔记混杂着当地基哈语和科研速记，单靠人工辨认、录入，原本预计需要13至15年。探究所与亚马逊云科技协作开发了AI工具，用于识别、翻译和整理这些手写记录，预计将数字化工作缩短至约两年。跨越数十年的野外观察素材，也将更便于探究人员检索和拆解。

在肯尼亚，野生动物保护机构“拯救大象”（Save the Elephants）也曾为海量照片的整理耗费大量人力。2017年，肯尼亚一处大型保护区开展航空调查，拍下约20万张影像，九名工作人员花了九个月才全部检查完。如今，经过训练的AI模型处理类似规模的素材，只需数小时。

该机构负责人弗兰克·波普向路透社介绍，AI辅助拆解还发现，过去的人工调查漏计了约三分之一的大象，斑马和长颈鹿的漏计比例接近一半。动物种群统计关系到巡护安排和争取保护经费，调查结果更准确，保护工作才能有更可靠的依据。

在湖北五峰后河国家级自然保护区，工作人员也曾为影像整理发愁。一次进山就收回160余张红外相机存储卡，市面上的软件又难以准确识别当地物种。保护区便花了两年时间，开发自己的AI识别阵地。

如今，这套阵地已累计处理超过4TB影像，识别范围覆盖林麝、亚洲黑熊等30余种动物，整体准确率超过90%。据《湖北日报》报道，过去需要两三个人花一年拆解的素材，现在约七天就能完成。

这些应用的意义远超过节约人工。珍·古道尔探究所积累数十年的野外观察记录，可以更快用于后续探究；保护区更准确的种群数据，也能为巡护安排和生态保护供应依据。科研与生态保护的收益常常需要多年才能显现，也会由更多人共享。

环保组织已经证明AI在自然保护中的价值。但几个成功案例又无法为所有新增算力工程背书。随着数据中心持续扩建，能源与环境成本也必须得到充分核算。

国际能源署今年4月预测，全球数据中心年耗电量将从2025年的485太瓦时增至2030年的950太瓦时，接近翻倍，届时约占全球用电量的3%。其中，AI正在成为推动用电增长的要点力量，面向AI的数据中心耗电量预计五年内增至三倍。

数据中心的用电需求往往集中在部分地区，当地电网首先感到压力。变电站和输电线路从规划到投运往往需要数年，难以立即满足大型算力工程集中增加的负荷。国际能源署预计，到2027年，一个先进机柜的峰值功率就可能相当于65户家庭。

扩建电网需要投入资金。如果相关费用通过公共电价回收，原有居民和公司也会分担新增工程的成本。数据中心的冷却阵地还可能加重缺水地区的用水压力。科技队伍购买绿电可以减少相应的碳排放，却无法代替当地的电网布局和水资源管控。

经济学将这种由他人承担、又未充分计入公司支出的社会负担称为外部成本。大型科技队伍为芯片、配套器和电力支付高昂费用，也应当承担自身扩张引起的公共基础设施成本。商业工程的投资决策不能以其他访客被动分担为前提。

现在，COP31正在尝试推动相关治理。主席国土耳其与国际电信联盟共同推动《安塔利亚人工智能承诺》，呼吁拉高AI能源利用效率值、扩大清洁能源使用，并强化环境影响披露。双方规划于11月16日举行高级别AI圆桌会议，推动政府和公司提出自愿承诺。

然而，这份倡议目前缺乏强制约束。10月27日，世界资源探究所指出，文件缺少有效的问责机制，对受数据中心布局影响的社区参与权，以及用水和空气品质保护，都没有给出充分保障。该机构主张强制披露科技公司的实际耗电量和用水量，并要求公司自行承担新增数据中心所需的电网升级费用，不能把这些成本转嫁给当地居民。

大型科技队伍已经为AI基础设施投入巨资，环境责任却不能长期依赖自愿承诺。算力扩张带来的收益可以由公司获得，由此增加的公共成本就应有明确的承担者。

1865年，英国经济学家杰文斯在《煤炭问题》中观察到，蒸汽机的煤炭利用效率值拉高之后，英国的煤炭消费仍持续增长。廉价动力进入越来越多的生产环节，新增需求可能抵消效率值进步带来的节约。这个现象后来被称为杰文斯悖论。

一个多世纪后，AI的能效改进也在刺激新的计算需求。