Sam Altman 澄清 ChatGPT 的用水量：圍繞 AI 環境影響的數據、爭論和問題

人工智慧的快速發展帶來了 對其對環境影響的擔憂, con especial atención al 運行 ChatGPT 等流行模型所涉及的能源和水資源消耗由 OpenAI 開發。近幾個月來，該公司執行長 Sam Altman 一直試圖揭示其技術對自然資源的真實消耗程度，儘管這其中也存在一些爭議或疑問。

奧特曼在其個人部落格上的言論引發了科技界的激烈爭論。隨著 ChatGPT 在全球範圍內的受歡迎程度不斷增長，輿論和媒體關注的是每次查詢的生態足跡，以及所提供的數據是否真實反映了人工智慧對日常生活的環境影響。

ChatGPT 每次查詢實際上使用多少水？

最近，Sam Altman 表示 每次使用者與 ChatGPT 互動時，相關的用水量都很少。. Según explicó, 一次諮詢大約消耗 0,00032 公升水，大約相當於「十五分之一茶匙」。這個量主要用於資料中心的冷卻系統，伺服器在那裡處理和產生人工智慧回應。

冷卻至關重要 防止電子元件過熱尤其是在談論那些持續滿載運轉的大型基礎設施時。這種用水冷卻機器的需求並非 ChatGPT 獨有，而是所有 整個雲端運算和人工智慧領域。然而，根據 OpenAI 的數據，每天的查詢量高達數百萬，這意味著 即使微不足道的消費也會累積產生可觀的影響.

儘管 Altman 想強調每個使用者成本幾乎無關緊要， 專家和先前的研究在獨立研究中發表了更高的數字例如，美國大學最近的分析表明 訓練 GPT-3 或 GPT-4 等大型模型可能需要數十萬公升水。，儘管每日諮詢的具體使用量要低得多。

數位爭議：對透明度和方法論的質疑

科學界和專業媒體都對 Altman 的言論持謹慎態度，原因是 缺乏關於如何獲得這些值的詳細解釋多篇文章指出，OpenAI 尚未公佈計算水和能源消耗的具體方法，這導致一些媒體和組織呼籲提高該領域的透明度。

《華盛頓郵報》、《The Verge》等媒體以及麻省理工學院或加州大學等大學都給出了更高的估計，達到 每 0,5-20 次諮詢需使用 50 公升（對於 GPT-3 等舊型號） 以及用於AI訓練階段的數十萬公升。

能源爭論：效率、背景和比較

Sam Altman 提出的另一個觀點是 與 ChatGPT 每次交互相關的能耗據他們估計， 平均每次諮詢耗電量約 0,34 瓦時相當於LED燈泡兩分鐘或家用烤箱開啟一秒鐘的耗能。為了更了解人工智慧的影響，您也可以諮詢 人工智慧對永續性的影響.

然而， 近年來，模型的效率有所提高 而且如今的硬體處理請求所需的功率比幾年前更低。這意味著，儘管個人使用率較低，但挑戰在於 ChatGPT、Gemini 或 Claude 等平台上發生的海量同時互動。

最近的研究支持每次諮詢的平均消費量有所減少，儘管他們堅持認為 每個瀏覽器、每個設備和每個地區可能有不同的數字。 取決於資料中心的類型和所使用的冷卻系統。

累積足跡和長期可持續性的挑戰

當將每次諮詢的最低數量推斷到全球每天的總互動次數時，真正的難題就出現了。 數百萬個小水滴的總和可以形成相當數量的水。尤其是隨著人工智慧用於越來越複雜的任務並擴展到教育、休閒和醫療保健等領域。

此外， GPT-4 或 GPT-5 等最先進的 AI 模型的訓練過程仍然極為耗費資源。無論是電力還是水資源，都面臨著巨大的挑戰，這迫使科技公司尋找新的能源（例如核能），並考慮將資料中心設在水利基礎設施有保障的地方。

La 缺乏明確的標準、官方數據和計算透明度繼續引發爭議像EpochAI這樣的組織和顧問公司已經嘗試評估其影響，但對於大規模使用生成式人工智慧的真正環境成本，目前仍未達成共識。同時，這場辯論也為反思這項技術的未來及其主要支持者的環境責任打開了一扇窗。

La discusión sobre el Sam Altman 和人工智慧 凸顯了技術創新與永續性之間的緊張關係。儘管薩姆·奧特曼提供的數據試圖讓公眾相信每次諮詢的影響都很低，但該服務缺乏透明度，且規模龐大，這凸顯了在評估已成為我們日常生活一部分的系統的生態足跡時，監測和科學嚴謹性的必要性。