效率的死亡動力學 文:吳桐山

技術發展會令人類的生產效率提升,同時人類也希望藉此實現低碳環保的目標,改善自然環境。但真的如此嗎?現實往往事與願違,越是高效,浪費只會越多。最近就有幾件事值得我們去反思。

一件事來自內地的超快時尚品牌SHEIN,在歐美市場攻城略地,但最近法國卻決議將針對這類快時尚業者立法設限,包括禁止打廣告、徵收環保附加費用等。理由是紡織業屬於高污染產業,而快時尚又製造出大量垃圾。

法國這麼做,固然有其受到國內時尚業者壓力的原因,因為SHEIN在搶去了大量的市佔率,因此才使得法國打着環保旗號來圍堵SHEIN。但說這種超快市場不環保,卻也是事實。其實早年出現的H&M、ZARA這些業者,已經標榜快時尚。傳統的時裝設計,可能是一個季度才換一次款式,但後來快時尚變成幾天就能轉款。到了SHEIN,更變成以小時計算,據說一天內可以產生上千款的時裝。

現代人一年需要多少的衫褲鞋襪,一早已不是根據我們的需要而來,而是根據外來的吸引、刺激的頻密程度而來。大家尤其是女士,一般都買了很多服裝是沒有用過的。SHEIN不斷給你出新款的刺激,而且價錢越來越低,肯定會令你購買更多的服裝,這一點是毋庸置疑的。

其他任何技術發展,似乎都離不開高碳這個命運。例如近年冒起的虛擬貨幣,單單比特幣挖礦現在一年仍然消耗 1,450 億度的電量,碳足跡高達 8,100 萬噸,比摩洛哥的年排放量都要高。而最新冒起的生成式人工智能技術,又是下一個用電大戶。馬斯克最近在一個活動表示:我認為到明年,你就會看到我們沒有足夠的電力來運行所有的晶片。

生成式人工智能究竟有多耗電?根據AI 平台 HuggingFace 研究員和卡內基梅隆大學聯手合作所做的統計,圖像生成模型每1.000 次平均用電 2.907 度,這意味着每用ChatGPT生成一張圖片,背後的人工智能晶片的用電量,大概相當於將你手上的手機充滿電一次。但很多時候我們做圖片都不會一蹴而就,而是會多次修改才能令自己滿意。因此研究人員推算ChatGPT每天處理2億個用戶請求會耗電 50 萬度,相當於1.7萬個美國家庭的用電量。

現在生成式人工智能還只是應用在生活的極少的方面,大家只是工作中或娛樂的時候用來玩玩,如果展望未來,從工作到生活方方面面都全面應用AI的話,其耗電量是難以估量的。因此AI未來發展的瓶頸可能在能源供應,難怪OPEN AI和微軟都投資了核聚變發電初創公司 Helion。

從哲學上而言,人類的技術越發展,碳排放量不可避免地越來越大,甚至在加速增長。這是一個效率的死亡動力學,大家越是競爭誰的效率高,越是要不停地增加運算能力,追求更高效,這個高效同時是走向死亡的高效。

文:吳桐山

時事評論員、學研社成員

*作者文章觀點,不代表堅料網立場

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