Kevin Topolsky每年的九月，科技巨头苹果公司都会发布最新的iPhone，而今年的型号iPhone 16引入了一种革命性的软件称为Apple Intelligence。 虽然关于人工智能（AI）的伦理影响已经有很多讨论，但其环境后果却较少被提及。
科技行业在设备的整个生命周期内都会产生温室气体排放。 根据法国生态转型署的报告，制造阶段占数字碳足迹的主要部分，而21%的排放可归因于智能手机和其他连接设备的日常使用。AI技术的逐步整合进一步加剧了这个问题。
AI算法需要大量的计算能力，这导致全球庞大数据中心的电力消耗和冷却用水的显著增加。 加州大学2019年的研究指出，训练一个AI模型所产生的排放等同于从巴黎往返纽约205次的排放。此外，科罗拉多大学的最新研究发现，仅仅向ChatGPT提问25个问题就会消耗半升的淡水。
尽管了解AI的环境影响，但行业参与者之间明显缺乏透明度。 专家强调需要标准化的措施来帮助量化这一影响，并倡导政府介入以建立明确的指导方针。预计到2050年，法国的数字碳排放可能是2020年水平的三倍。然而，AI在气候研究中也有潜在的积极贡献，尤其是在数据收集和分析方面，帮助预测极端天气事件。
智能手机中的AI创新的环境影响：深入探讨
随着技术创新不断改变智能手机行业，这些进展的环境影响变得越来越重要。虽然AI代表了一个有前景的进步前沿，但它也引发了关于生态足迹的各种担忧。
关键问题与答案
1. 与AI在智能手机中相关的主要环境挑战是什么？
在智能手机中整合AI可能导致能源消耗增加和资源耗竭。AI的使用通常需要更先进的芯片和处理能力，这反过来又需要更大的制造过程，这些过程的碳足迹很高。此外，这些设备的全生命周期—从材料提取到生产、使用和处置—都对其环境影响有所贡献。
2. AI如何影响智能手机的生命周期排放？
与智能手机相关的生命周期排放包括原材料提取、制造、运输、使用和报废处置的排放。报告显示，智能手机生命周期的约70%的排放来自其制造阶段，而AI增强的功能可能会增加这一数字。例如，先进的AI能力可能需要更高能耗的制造过程。
3. AI在环境可持续性中的角色存在哪些争议？
一项主要的争议是技术进步与环境保护之间的平衡。虽然AI技术可以优化能源效率和改善回收流程，但它们同时也通过数据处理和算法训练消耗大量电力，这些电力可能来源于非可再生能源。此外，智能手机的快速发布周期创造了一种可丢弃文化，进一步加剧了电子废物问题。
智能手机中AI创新的优缺点
优点：
– 效率改进： AI可以增强智能手机的电源管理功能，优化电池寿命并减少日常使用中的能量消耗。
– 可持续应用： AI技术可以改善物流和供应链管理，减少浪费并推动整个制造领域的可持续实践。
– 气候研究： AI的能力扩展到环境监测和气候建模，协助设备的预测性维护并改善资源管理。
缺点：
– 能源需求增加： 高级AI功能如实时数据处理和机器学习可能会导致更高的能量消耗，特别是在数据中心中。
– 电子废物问题： 不断的创新周期鼓励消费者更频繁地更换设备，导致电子废物增加，很多情况下这些废物得不到良好的回收或处理。
– 资源开采： 对先进处理器制造所需的稀有材料的需求可能导致不可持续的采矿实践，损害生态系统和当地社区。
未来之路
智能手机行业必须紧急解决这些环境挑战。行业参与者越来越认识到在整个供应链中实施可持续实践的必要性。随着透明度的提高，消费者可能会被赋予做出明智选择的能力。
要进一步探索AI和技术创新的环境影响，访问 绿色和平，该机构专注于全球可持续实践，或查看 世界自然基金会 的负责任技术消费倡议。
随着AI在智能手机领域的不断发展，从制造商到消费者的各方利益相关者必须参与对话，优先考虑生态可持续性和技术进步之间的平衡。
