谷歌发布的一项新研究声称，其 Gemini 人工智能模型每次提示只消耗极少量的水和能源——中位数消耗量约为5滴（0.26毫升），相当于观看电视9秒所用的电量（约0.24瓦时），并产生约0.003克的二氧化碳排放。

然而，专家们很快就对这些说法提出了异议。《The Verge》声称，谷歌在其研究中遗漏了关键数据点，严重低估了该模型对环境的影响。

尽管模型和数据中心变得更加高效，但事情的真相似乎比谷歌所透露的要多。

研究引用的一篇论文的作者之一，加州大学电气工程副教授 Shaolei Ren 告诉该刊物：“他们只是在隐藏关键信息。这确实向世界传递了错误的信息。”

像 Gemini 这样的人工智能模型由数据中心提供支持——这些巨大的仓库里充满了服务器，消耗大量的能源和水，给当地资源带来压力。

尽管这些数据中心可能对当地乡村造成破坏，但全球各国政府仍在批准其建设——而消费者很可能要为额外的能源消耗买单。

谷歌这项研究最大的问题之一是，它在估算中遗漏了间接用水量，而这部分用水量构成了与人工智能相关的大部分消耗。虽然这些数字在技术上是正确的，但缺少极端能耗的背景信息，描绘了一幅误导性的画面。

研究只考察了数据中心用于冷却服务器的水消耗，但忽略了这些数据中心所需的电力，而这些电力又导致了新的燃气和核电厂的建设——这些电厂也用水来冷却系统，或利用蒸汽来驱动涡轮机。

水并不是谷歌唯一歪曲的指标，该论文只概述了一种“基于市场的”碳排放衡量标准，这种标准利用谷歌承诺使用可再生能源来支持电网的承诺来抵消碳排放量。高级能源实验室主管 Savannah Goodman 告诉 TechRadar Pro：

“我们希望分享能代表典型用户行为的环境指标，并且这些指标在不同时间段内具有合理的可比性。然而，随着人工智能模型架构和人工智能助手用户行为的快速发展，存在一些异常值，这些异常值来自利用率较低或令牌数较高的模型所服务的一小部分提示。”

“为了分享能够代表典型用户体验、并且在这个快速发展的领域中具有稳健性的指标，我们选择衡量中位数提示的指标——这种方法对极端值具有鲁健性，并能更准确地反映典型提示的能源影响。”