“生成式人工智能狂烧钱， 其社会成本不容忽视”

（大中网/096.ca讯）加拿大环球邮报（Globe and Mail）发表了一篇Kean Birch的评论。他是多伦多约克大学技术科学与社会研究所负责人。评论说，生成式人工智能似乎越来越在浪费我们的时间和金钱。虽然生成式人工智能（如ChatGPT）有一些有趣的用途，但它们带来社会成本巨大，且社会效益有限。

要理解这些社会成本，我们就必须理解生成式人工智能。它不是一个自主的智能系统，不能像我们一样思考和决定。相反，正如华盛顿大学语言学教授本德（Emily Bender）及其同事所强调的那样，生成式人工智能是对人类行为的模仿，模仿人类的语言和制图。这样的人工智能不是在思考，而是在猜测，而且往往是非常糟糕的猜测，这就是所谓的人工幻觉。

将生成式人工智能理解为概率猜测系统，就凸显了其发展所带来的社会成本不容忽视。

人工智能依赖于计算能力：我们部署的人工智能系统越多，我们需要的计算能力就越多。这不仅占用了其他可能更有用的计算能力，还需要大量能源，比如耗电和散热。这些能源成本是众所周知的，但随着人工智能的普及，它们将变得更加严重。OpenAI的首席执行官奥特曼（Sam Altman）的想法佐证了这一点。奥特曼认为，人工智能要想取得成功，需要一场"能源革命"。即使撇开地球生态成本不谈，人工智能耗电的特性也会导致整个社会的能源价格上涨。

还有一个事实是，人工智能需要计算基础设施方面的大量资本投资作为支撑。人工智能建立在光纤、服务器、数据中心等基础之上。我们可以从大科技公司的企业报告中看到这方面的支出，通常这样的报告强调了他们在这些基础设施上已经并不断花费了数亿元。大科技公司现在控制着我们的大部分计算能力（这本身就是一种社会成本），但我们还需要投入更多资金，才能使人工智能作为一种日常技术在商业上可行。这笔投资本可以用在其他更有用的地方。

人工智能也在吸走创新资金，尤其是风险投资。根据哥伦比亚大学商学院 Insights报告的数据显示，2022 年至 2023 年期间，用于生成式人工智能的风险投资支出猛增了五倍，接近 220亿美元。在风险投资池不断萎缩的情况下，这些资金本可以用在其他地方。但更重要的是，齐特伦（Ed Zitron）等美国硅谷评论家指出，如果人工智能泡沫破灭，那么所有的创新资金都将付诸东流（也包含所有相关的资本投资将付诸东流）。

随着生成式人工智能继续沿着这条轨迹发展，其产生的垃圾邮件可能会淹没我们。人工智能需要数据来训练模型，但内容生产者（如报纸、网站和作家等）现在正通过起诉OpenAI等科技公司来挑战生成式人工智能对其版权内容的搜刮。更关键的是，随着生成式人工智能所生成的"信息"在互联网上的发布达到饱和，人工智能将会自我崩溃。正如政治经济学家萨多斯基（Jathan Sadowski）描述的那样，历史上的哈布斯堡王朝因为近亲结婚导致衰落和绝嗣，而我们的生成式人工智能所生成的内容也是近亲繁殖的产物，由此带来了日益增长的社会成本。这一具有夸张、怪诞的人工智能技术意味着其生成作品也是幻觉叠加幻觉，导致各种不可预见的后果。

也许最重要的是，生成式人工智能即使无法带来任何社会效益，也需要将其社会影响的责任推卸给社会其他人。生成式人工智能必然会带来重大的社会变革和相关成本，因为我们不得不转变我们的社会、政治和经济体制，以应对其影响所带来的后果。例如，我们需要调整政治体制以免人工智能生成的错误信息的影响，就需要花费巨额成本。

问题的核心在于，生成式人工智能并不是真正为解决实际社会问题而设计的。我们迫切需要社会科学家的专业知识，以便能够就我们所希望的生成式人工智能的未来做出集体决策；我们不能让生成式人工智能自生自灭。

我们还需要向社会科学家求助，以了解我们的社会问题，以及我们希望生成式人工智能所能应对的挑战。然后，我们需要研究人工智能是否有助于找到可行的解决方案，最后让科技公司专注于驱使人工智能找到这些解决方案。