近乎及时的资讯：🗞️ 生成式AI的阴暗面 (2025-02-23) :: 在浏览器中查看
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本周新闻通讯的98%由我，人类生成。 开篇部分有来自Google Gemini的简短摘要。了解为什么这种披露是一个好主意，并且在不久的将来可能对任何与欧盟进行任何形式业务往来的人员都是必需的。
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我的想法：生成式AI的阴暗面
人工智能正在造成多大的危害？
当谈到人工智能时，这是一个有点存在主义的问题。我进入这个领域已经12年了，从2013年R和机器学习的早期到现在。在那段时间里，这个领域经历了爆炸式增长，从提升建模和归因分析到如今看起来像科幻小说的生成式AI能力。
但这一切都是有代价的——而且是多重代价。我们过去曾讨论过人工智能对能源的巨大需求，高达美国所有电力消耗的11%。但这只是我们在公正评估人工智能，并理解其在社会中的地位和影响时应该考察的角度之一。
让我们来谈谈人工智能的阴暗面——它面临的诸多挑战，以及我们可能如何克服这些挑战。
第一部分：知识产权
多年来，知识产权持有者（包括我们所有内容创作者，如本新闻通讯）与AI模型制造商之间一直存在着持续的斗争。双方争论的焦点是，创作者认为AI侵犯了他们的知识产权，因为他们的数据被用于创建AI模型，但他们没有得到补偿。
此外，AI模型在商业成果方面与这些创作者竞争——被生成式AI模型取代的作家会因该模型而损失工资。新加坡国立大学的一篇论文“AI与工作：拐点到了吗？”证明了这一点，该论文显示，一旦生成式AI精通翻译领域，翻译人员的收入下降了35%。
哈佛商学院的第二篇论文“谁在被AI取代？GenAI对在线自由职业平台的影响”表明，知识型工作岗位减少了21%，图形设计工作岗位额外减少了17%。
模型制造商和科技公司辩称，AI模型是具有变革性的作品，消耗我们的数据并将其转化为统计库（AI模型的本质）并不是对我们数据进行衍生作品创作。变革性作品是指创作的作品与原作截然不同，以至于没有人会将其误认为是原作。例如，在蒙娜丽莎画像上画上兔子耳朵显然是衍生作品。你可以看出那是蒙娜丽莎。如果你拿一张蒙娜丽莎的印刷品，将其放入碎纸机中，然后将碎纸屑变成一个兔子雕塑，那么没有人可以合理地争辩说兔子雕塑可以被认出是蒙娜丽莎。
2025年2月11日，美国地方法院在汤森路透诉罗斯智能案中裁定，罗斯智能在将其标题转化为AI训练数据时，侵犯了汤森路透对其标题的版权。法院具体裁定的内容，由Google Gemini总结如下：
法院驳回了罗斯的合理使用抗辩。法院认为，第一个合理使用因素（使用的目的和性质）严重不利于合理使用，因为罗斯的使用是商业性的，并且不具有变革性。法院认为，罗斯的使用反映了汤森路透使用标题的目的（法律研究协助），并且没有增加新的目的或性质。法院还认为，第四个因素（对市场的影响）不利于合理使用，因为罗斯的AI工具可能会取代Westlaw，并影响使用法律内容进行训练数据的市场。虽然第二个因素（受版权保护作品的性质）和第三个因素（使用的部分数量和实质性）对罗斯有利，但法院认定，第一和第四个因素更为关键，并且超过了其他因素。
现在，罗斯模型不是通用AI模型，例如为ChatGPT和Google Gemini提供支持的模型。它是专门为直接与汤森路透竞争并成为商业替代品而构建的，但这是第一个明确表示训练数据——以及模型本身——可能侵犯版权的裁决。
创作者提出的论点——AI在市场上与他们竞争——至少在两项研究（上述研究）中得到了证实。法院裁决表明，旨在成为竞争性替代品的AI侵犯了知识产权。
因此，AI的第一个阴暗面非常直接：模型侵犯了知识产权。这会在法庭上继续站得住脚吗？这取决于情况。在世界某些地区，这已经成为既定的法律。欧盟的《AI法案》要求任何通用模型制造商披露训练数据，并为知识产权持有者提供补救措施，要么要求撤回其内容，要么从他们那里获得许可。
在世界其他地区，法律有所不同。例如，在中国，知识产权法允许使用源数据来驱动AI模型，因此像Qwen和DeepSeek这样的模型是根据当地法律制造的。无论它们是否合乎道德，它们在其管辖范围内都是合法的。这对全球知识产权构成了挑战，因为如果一个地区限制知识产权的使用，而另一个地区允许使用，那么允许使用的地区的模型可以更快地发展，能力更强，从而产生竞争优势。
如果您关注道德和法律，补救措施是了解您的模型来自何处以及数据获得了什么许可。例如，法国公司Mistral的模型非常出色。它们目前在性能上不如OpenAI o1或DeepSeek R1等模型，但它们在欧洲制造，并且符合欧盟《AI法案》，因此Mistral的模型将属于道德来源的类别。非技术人员可以使用Mistral的Le Chat（他们的Web界面），而技术人员可以下载Mistral的模型，如Mistral Small 3，并在本地硬件上运行它们。
第二部分：资源成本
AI阴暗面的第二个方面是资源消耗。AI消耗大量资源——特别是电力和淡水。OpenAI的新实验模型o3，在执行高效率任务时消耗的电力比一个普通家庭3天消耗的电力还要多。对于低效率任务，它消耗的电力比一个普通家庭一年半消耗的电力还要多。
我们说的是多少电力？如果您根据NVIDIA过去3年每年售出的GPU的公开估计值来看，情况如下——这些是数据中心GPU，而不是游戏显卡：
- 2024年：约480万（猜测）
- 2023年：376万
- 2022年：264万
- 2021年：158万
所有这些都将是A100或H100 GPU；H100于2022年问世，去年与H200一起进行了更新。
总共是1278万个GPU。出口限制，特别是对中国的出口限制（中国和台湾约占NVIDIA销售额的一半），始于2022年，并在过去几年中逐渐加强。因此，可以说这些GPU中有一半可能在美国数据中心。让我们算600万，取个整数，略低于一半。从现在开始，我们将专门讨论美国；您的里程数会因您所在地区而异。
每个NVIDIA“GPU”实际上都是一个8核刀片。如果您查看产品规格，自A100以来，它们就拥有8个内核。这意味着拥有600万个GPU，您谈论的是4800万个内核。每个内核使用700瓦。这仅仅是GPU的核心。一个8核GPU消耗5600瓦。
因此，仅在内核上，您就达到了336亿瓦。（600万个GPU * 每个GPU 8个内核 * 每个内核700瓦）
但我们不使用GPU内核，我们使用GPU。它们都需要冷却，并且都有热量浪费。例如，包含8个H100内核的DGX H100 pod的峰值使用量为10,200瓦，超出内核本身的额外功耗为4,600瓦。
因此，600万个GPU * 4,600瓦（因为我们已经考虑了内核功耗）是另外276亿瓦。
因此，仅GPU的总功耗为612亿瓦。这还不包括运行实际的数据中心、HVAC等。
现在我们必须将瓦特转换为千瓦时（kWh）。612亿瓦特是6120万千瓦。因此，6120万千瓦 * 我们关心的时数就是千瓦时。如果我们谈论的是每年的能源消耗，那么一年有8,760小时，因此，如果您始终全速运行GPU，那么GPU的使用量为每年5360亿千瓦时。
我们不知道有多少百分比的GPU被分配用于推理（即常规使用），有多少百分比专门用于训练。那些专注于训练的GPU将始终全速运行。那些用于推理的GPU将在一天中波动。它们将在工作日努力运行，在我们都睡觉时运行得较少。（假设像谷歌这样的公司将其GPU分布在全球各地，而不仅仅是在美国数据中心）
现在，美国1.42亿户家庭的平均家庭用电量约为每年11,000千瓦时，住宅用电量为1.54万亿千瓦时（不包括商业和工业）。
如果您采用绝对理论最大值——100%的GPU使用率，始终且永远，GPU的使用率可能占美国家庭用电量的1/3，或占美国所有电力消耗的11%。
这在AI的理论最大使用量下是一个巨大的电力消耗——这意味着更多的碳排放到空气中。
这还不包括冷却数据中心所需的淡水。卡内基梅隆大学2024年的一篇论文“非洲数据中心的水效率数据集”引用说，根据发电需求，一项GPT-4任务最多消耗60升/15加仑的水。淡水在两个阶段消耗——现场冷却用水，每5,000个token（3,000个单词）的任务最多使用10升淡水，以及场外用水作为发电本身的一部分。
如果您关注生成式AI的环境可持续性，这里的补救措施是使用在您的消费设备（如笔记本电脑）上运行的本地模型。当今配备出色显卡的高端笔记本电脑可以运行高达700亿参数的AI模型，如Llama 3.3或Qwen 2.5 72B。这些模型对于许多任务都非常强大，并且仅消耗您的笔记本电脑使用的电力和您的发电使用的淡水。在我的房子里（我完全承认我在这里的特权），我的屋顶上有太阳能电池板。我的大部分电力消耗都不耗水，而且我的房子在一年中的大约6个月里是绿色电力的净生产者。
第三部分：劳动力错位
AI的第三个阴暗面是劳动力错位。我们在第一部分中谈到了这一点，但还有更多值得深入探讨的内容。AI正在取代工资，随着技术的进步，它将从底层向上取代整个工作岗位。
我的意思是，AI将首先完全吞噬的工作岗位是入门级工作，即需要最低技能和经验水平的工作岗位。例如，在我以前工作过的公关公司，以下是公关团队中最资浅的职位——客户协调员经常执行的任务：
- 在会议期间做笔记，并通过电子邮件将其发送给团队和客户
- 初步起草新闻稿
- 将新闻文章复制/粘贴到电子表格中供团队审核（媒体监测）
- 将社交媒体提及复制/粘贴到电子表格中
- 手动访问客户的社交媒体资料以计算客户的粉丝数量
- 在会议前复印幻灯片和备忘录
- 通过电子邮件向客户发送报告
- 将记者联系方式从中央数据库复制/粘贴到电子表格（媒体列表管理）
- 为经理取咖啡
除了最后一项任务外，这份清单上的每一项任务AI都可以更快、更好、更便宜地完成。客户协调员的角色在很大程度上可以被AI取代。
- 转录软件自动做笔记、总结会议并分发摘要
- 生成式AI可以轻松生成新闻稿
- 基本自动化和与语言模型配对的自动化（又名代理）可以完成所有复制粘贴操作
- 基本自动化和与语言模型配对的自动化（又名代理）可以浏览社交媒体资料以及电子邮件报告
- 程序代码可以将数据从一个数据库提取并放入另一个数据库，并且该代码可以完全由AI编写
- 人类仍然需要取咖啡，但经理也可以自己去取咖啡
这就是问题所在：在任何组织中，最资浅的职位不仅最容易被AI取代，而且也是数量最多的职位。对于以盈利为目的的企业来说，这将节省大量成本，因为人力成本很高。即使是最资浅的职位，在许多地方仍然需要相当多的管理费用（尽管社会支持完善的更文明的国家大大降低了这些成本，例如丹麦、挪威、芬兰、瑞典、加拿大、德国、法国等）。
不久前，我与一位企业主交谈，他说他在2025年的主要目标是裁减60%的员工，他亲切地称之为“冗员”，以提高他的盈利能力和利润率，从而获得收购。这种态度并不少见，即使它听起来并不令人愉快。
托尼·布莱尔全球变革研究所最近在2024年发表了一篇论文“AI对劳动力市场的影响”，该研究所提出了许多关于AI影响的不同情景——并且所有情景（至少从我对该论文的解读来看）都过于遥远。AI的加速发展速度与我一生中见过的任何其他技术都不同。在他们最快的情景中，到2040年，AI每年将在英国减少多达150万个工作岗位，约占每年劳动力总数的4%。
每年。
人类对经济错位并不陌生。几个世纪以来，我们从狩猎采集社会转变为农业社会，从农业转变为制造业，从制造产品转变为以服务为基础的经济，而今天，我们越来越多的经济活动在知识经济中变得无形。但过去的错位都发生在很长一段时间内。你的工作方式与你的孩子和孙子的工作方式不同，而且你一生中从未需要接受再培训。
快速变化是造成问题的原因。快速的经济冲击会导致社会动荡，甚至政府垮台。
有多快？许多 论文都写了关于COVID疫情和其他快速错位造成的社会动荡的文章。当一个季度的失业率跃升超过2%并在收入不平等严重的社会中保持高位时，社会动荡和公民动荡极有可能发生。
而布莱尔研究所正在关注每年4%的比例，年复一年。这个数字并不难计算。
这里的补救措施，在某种程度上是存在的，是对企业和AI受益者（通常被昵称为机器人税）征收重税，然后将这些收入用于提升公民技能并提供强大的社会安全网。在个人和组织层面，这意味着大力投资于您的员工，接受一定程度的“低效”和较低的利润率，以换取保持员工的生产性就业，而不是最大化利润率。从长远来看，这样做最符合社会的利益，以防止社会动荡和暴力结果。否则，正如路易十六发现的那样，愤怒的穷人往往会拿出断头台。
第四部分：赋能不良行为者和网络国家
AI的第四个，也是可以说最阴暗的方面是赋能不良行为者。多年来我一直说，AI是一个放大器。用美国队长的电影来比喻，它可以使好的变得更好，使坏的变得更糟。已经有大量AI驱动的诈骗事件出现，从简单地欺骗人们转移数亿美元到大规模的选举干预。
但这并不是我们正在谈论的阴暗面。在这种情况下，我们谈论的是由领先的科技公司（主要在美国）推进的AI系统及其后果。
第一个也是最重要的后果是说服所有人始终、事事使用AI，从而对……几乎所有事物征收基本税。每用户每月20美元用于访问ChatGPT等模型和实用程序，以及将生成式AI构建到几乎所有事物中。看一下MarTech 14000，就会发现几乎地图上的每家公司都在尝试以某种方式将AI放入其产品中，即使仅仅是为了在市场上具有竞争力。
从表面上看，这似乎并没有那么糟糕——除了所有AI模型都存在偏见，无一例外，并且在某些情况下，模型所有者正在尝试有意地偏向模型输出。例如，在Grok的系统提示中，禁止避免给出“觉醒”的答案。如果生成式AI系统是人们获取信息的默认来源，而我们不知道它们的偏见是什么——无论是故意的还是其他的——我们将让它们影响我们的思维。
这就引出了下一个挑战：资金流向何处。我们已经谈到了收入不平等是社会动荡的根源，但AI比其他技术更显著地放大了收入不平等。当人类工作时，人类会获得工资。这些工资随后会在更广泛的经济中花费，从食物到租金再到愉快的消遣。
当机器工作时，拥有机器的公司会获得报酬，但劳动规模却截然不同。一个可以完成数千人工作的数据中心通常雇用约50人。这50人因其专业知识而获得丰厚的报酬，但这笔等式的经济效益将导致问题。其余大部分资金用于技术的开发和销售。
想想Anthropic这样的公司。它吹嘘每月有约8800万用户，每个人都在使用Claude执行任务（Claude是一个卓越的模型系列）。Anthropic发布了Clio，其中包含了关于人们如何使用该服务的见解。数百万人在使用Claude执行数百万个任务。Anthropic雇用了多少人来提供这项有助于替代劳务的服务？
700人。
同样，这700人为他们提供的服务赚取了丰厚的收入，而他们提供的服务显然很有价值。但700人无法推动国民经济发展。
除此之外，科技界普遍存在一种反乌托邦哲学，从马克·安德森（网景公司的创始人）到维韦克·拉马斯瓦米，再到J.D.万斯，再到彼得·蒂尔（贝宝公司的创始人），再到埃隆·马斯克：网络国家。网络国家的基本前提是，当前的社会（总体而言，特别是美国，尽管它是一个全球愿景）已经崩溃，需要彻底解体，然后在风险投资理念的指导下重建，由科技领袖作为独裁者领导——就像公司成为主权国家一样。
这是某些人（他们经营AI公司等）的最终愿景：独裁政权，他们是领导者，做出所有决定，基于他们认为自己比其他人更聪明的信念。AI扮演的角色是什么？大规模替代人类劳动。通用人工智能背后的概念非常明确：机器比人类做得更好。最终目标也很明确：如果您有资金这样做，您就可以构建一个您选择的社会，其中大部分劳动由机器完成。没有讨厌的下层阶级来推翻您。
对于我们这些不是亿万富翁的大多数人来说，这似乎是一笔非常糟糕的交易，而且确实如此。对于我们许多使用生成式AI来提高生产力和促进创新的人来说，面临的挑战是，我们的资金被用来资助这些最终将对我们不利的想法。
这里的补救措施应该不足为奇：开放模型AI，如Mistral、DeepSeek和许多其他公司发布的模型。这些模型可以免费使用；您下载它们，运行它们，承担运营成本，但作为回报，您无需向那些最终目标可能确实包括您灭绝的人付费。
主要科技公司和科技兄弟们特别对DeepSeek感到愤怒是有原因的，他们尽可能地散布恐惧、不确定性和怀疑。是的，如果您使用DeepSeek托管的模型（在中国人民共和国运营），则存在非常合理的隐私问题（或完全缺乏隐私）。他们针对其服务的隐私政策非常明确：他们正在使用您输入其服务的每一位数据。
但他们的模型是您可以下载到自己的硬件上并安全且私密地运行的模型。像亚马逊网络服务和Snowflake这样的公司已经允许您在内部运行DeepSeek的模型——并且由于中国公司（由于出口限制）受到计算能力的限制，DeepSeek的运营效率非常高且成本低廉。
这深深地危及了前面提到的亿万富翁独裁者们的财富。在一个AI是免费公用事业的世界里，他们无法在经济上维持他们未来的民族国家。我最近在加拿大谈到了这一点：现在地球上的每个国家，如果它有硬件来设置，今天都可以为其公民拥有最先进的AI，只需安装并运行本地、安全、可靠的DeepSeek版本即可。地球上的每个国家都可以宣布从主要位于美国的科技供应商那里独立出来——以牺牲位于美国的科技亿万富翁为代价。
更重要的是，像Mistral、Leilapa、DeepSeek等公司以及许多其他公司的创新通常在论文和代码中发布，使任何有技能的人都可以为自己使用该技术。Unsloth最近发布了一个工具包，可以将任何AI模型转换为DeepSeek风格的推理模型，计算时间不到30美元。现在在麦当劳吃一顿双人餐比调整您自己的推理模型的成本还要高——这对每个人都有好处。这对那些没有数十亿美元但有崇高目标的经济体和公司尤其有利。
第五部分：总结
通读这篇文章可能会让人感到有些沮丧，因为围绕AI的大部分炒作——正确地——都是关于它可以做的所有很酷的事情。我并不是说要停止使用AI，要将其锁起来。就像生活中的一切一样，都有权衡。有成本。有阴暗面、意外后果和不良行为者——其中一些不良行为者不遗余力地掩盖他们的不良行为，并在像《网络国家》这样的宣言中发布这些行为。
本期通讯的目的在于诚实地说明AI的权衡取舍是什么。
正如我在每个部分中概述的那样，在大多数情况下，都有补救措施。有很多方法可以抵消AI的大部分问题，例如使用开放模型，专注于高效使用技术，将您的资金用于那些努力使整个世界变得更好而不是使自己更富有而损害他人的利益的人和公司。
存在一些根本的人类问题，例如不良行为者，他们被AI赋能，但无法通过AI解决。这些只能是人类为彼此解决的问题。
我们生活在比以往任何时候都更具挑战性、更不确定的时代。全球世界秩序正处于动荡之中。地球上的国家都在努力弄清楚该如何应对……几乎所有事情。但我们所拥有的是一套工具——AI——可以极大地增强我们的能力。
正如本叔叔对彼得·帕克所说的那样，能力越大，责任越大。AI是一种真正的超能力。从ChatGPT新手用户到AI的系统架构师和模型构建者，我们每个人都有责任明智地使用这种力量，并尽可能为更多人谋福利。
如果我们做得好，未来看起来更像《星际迷航》，而不像《疯狂的麦克斯》。
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下周见，
克里斯托弗·S·佩恩
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