生成式AI具備創造原創內容的能力，經常從藝術家或著作權持有者的權益、甚至勞動層面被討論。然而，關於其對環境的影響卻鮮少受到關注。
AI正逐漸成為我們創作活動的重要助力，讓我們藉由相關研究，從能源與環境影響的角度，進行更深入的思考。
不同任務對能源消耗的影響
AI新創公司〈Hugging Face〉的研究人員與卡內基美隆大學科學家合作進行的研究，聚焦於AI執行不同任務時所產生的二氧化碳排放，並精確測量其排放量。
研究顯示，像是文本分類等簡單任務，每1,000次查詢僅排放約0.2至0.5克二氧化碳；但在近年備受關注的影像生成任務中，生成1,000張圖片時，二氧化碳排放量最高可達1,000克。
換言之，文本分類等簡單任務具備較高的能源效率，排放量也相對較低；而影像生成等複雜任務則顯著增加能源消耗與碳排放。
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從能源消耗的角度來看，生成1,000張圖片約需2.907 kWh。這個數字乍看之下似乎不高，但以電動車品牌〈Tesla〉的Model 3為例，完全充電需50kWh，換算下來僅能生成約17,200張圖片。
目前如〈DALL-E〉、〈Midjourney〉、〈Adobe Firefly〉等平台每日產生大量影像，若以本研究的能耗標準推算，這些平台每日消耗的能源，相當於可為數千甚至數萬輛電動車充電。
不易察覺的環境影響
AI在執行任務時會消耗能源，但實際上，模型訓練與部署所需的能源更多。
雖然模型訓練的實際成本難以精確計算，但「遠高於單一任務執行的能源消耗」已是業界共識。
以近期備受矚目的〈ChatGPT〉為例，訓練擁有1,750億參數的〈GPT-3〉模型，所需能源高達1,287 MWh。
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AI與人類創造力的共生
從環境影響的角度審視AI，確實存在能源消耗與碳排放等需關注的議題。
但同時，AI讓影像編輯與合成不再需要專業知識或高深技術，只需文字指令即可完成，帶來諸多便利與創新。
未來AI的發展，或許取決於我們如何與之共處與應對。
