人工智慧的應用不僅限於有趣的聊天機器人：透過機器學習訓練出的日益有效的程式已經成為從智慧手機GPS導航到社交媒體演算法等各種應用不可或缺的一部分。但隨著人工智慧的普及率不斷上升，越來越多的研究人員和專家開始注意到其環境成本。訓練和執行人工智慧系統需要大量的計算能力和電力，由此產生的二氧化碳排放是人工智慧影響氣候的一種方式。但其環境影響遠不止碳足跡。
艾倫人工智慧研究所（位於西雅圖）的研究科學家傑西·道奇表示：“對我們來說，認識到一些大型人工智慧系統尤其是其二氧化碳排放量非常重要。”但他補充說，“人工智慧系統總體的影響將來自它們的應用目的，而不僅僅是訓練成本。”
即使專家只關注人工智慧排放的溫室氣體量，也很難精確計算人工智慧對氣候危機的確切影響。這是因為不同型別的人工智慧——例如，用於發現研究資料趨勢的機器學習模型、幫助自動駕駛汽車避開障礙物的視覺程式，或者使聊天機器人能夠對話的大型語言模型（LLM）——在訓練和執行方面都需要不同的計算能力。例如，當OpenAI訓練其名為GPT-3的LLM時，這項工作產生了相當於約500噸二氧化碳的排放量。然而，更簡單的模型產生的排放量極少。道奇說，更復雜的是，許多人工智慧公司缺乏透明度。這使得僅透過排放視角來審視它們的模型影響變得更加複雜。
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這就是專家們越來越建議將人工智慧的排放量僅視為其氣候足跡的一個方面的原因之一。麥吉爾大學的計算機科學家大衛·羅爾尼克將人工智慧比作錘子：“錘子的主要影響是被錘擊的東西，”他說，“而不是錘子本身。”正如工具可以粉碎物體或敲入釘子來建造房屋一樣，人工智慧可以傷害或幫助環境。
以化石燃料行業為例。2019年，微軟宣佈與埃克森美孚建立新的合作伙伴關係，並表示該公司將使用微軟的雲計算平臺Azure。這家石油巨頭聲稱，透過使用該技術（該技術依賴人工智慧進行績效分析等特定任務），它可以最佳化採礦作業，併到2025年將產量提高每天50,000桶石油當量。（石油當量桶是一個用於比較不同燃料來源的術語——它是一個大致等於燃燒一桶原油所產生能量的單位。）在這種情況下，微軟的人工智慧直接用於向市場增加更多的化石燃料，這些燃料燃燒後會釋放溫室氣體。
微軟發言人在一封發給大眾科學的電子郵件宣告中表示，該公司認為“技術在幫助行業脫碳方面可以發揮重要作用，這項工作必須以有原則的方式推進——在發明和部署未來技術的同時，平衡當今的能源需求和行業實踐。” 該發言人補充說，該公司將其技術和雲服務出售給“所有客戶，包括能源客戶”。
化石燃料開採並非唯一可能對環境有害的人工智慧應用。卡內基梅隆大學的計算機科學家艾瑪·斯特魯貝爾說：“在林業、土地管理、農業等各個領域都有這樣的例子。”
這也可以在人工智慧在自動化廣告中的應用中看到。當一個令人毛骨悚然的特定廣告突然出現在您的Instagram或Facebook新聞提要中時，廣告演算法就是幕後的魔法師。羅爾尼克說，這種做法促進了社會整體的消費行為。例如，透過快時尚廣告，有針對性的廣告將一輪又一輪廉價、批次生產的服裝推送給消費者，消費者購買這些服裝只是為了在新潮流到來時更換它們。這創造了對快時尚公司更高的需求，而時尚行業總體上估計產生高達全球排放量的百分之八。快時尚從運輸中產生更多排放，並導致更多廢棄的衣服堆積在垃圾填埋場。Instagram和Facebook的母公司Meta沒有回應大眾科學的置評請求。
但在另一方面，也有人工智慧應用可以幫助應對氣候變化和其他環境問題，例如由嚴重高溫颶風造成的破壞。其中一個應用是xView2，這是一個將機器學習模型和計算機視覺與衛星影像相結合的程式，用於識別自然災害中受損的建築物。該程式由美國國防部下屬的國防創新部門啟動。它的模型可以評估受損的基礎設施，從而減少危險並節省急救人員的時間，否則他們將不得不自己進行評估。它還可以幫助搜救隊更快地確定在哪裡開展工作。
其他人工智慧技術可以直接應用於減緩氣候變化，方法是使用它們來監測排放。“在世界上大多數地區，對於大多數氣候變化排放，情況非常不透明，”WattTime的執行董事加文·麥考密克說，WattTime是一家監測電力相關排放的公司。WattTime是非營利組織Climate TRACE的創始合作伙伴，Climate TRACE的平臺結合了計算機視覺和機器學習，以標記全球汙染源的排放。首先，科學家們識別出來自受監測設施的排放。然後，他們使用衛星影像來精確定位造成排放活動的視覺跡象——例如，工廠的蒸汽羽流。接下來，工程師們在這些資料上訓練演算法，以便教會程式僅根據視覺輸入來估計排放量。由此產生的數字可以幫助企業確定降低其排放足跡，可以為政策制定者提供資訊，並可以追究汙染者的責任。
隨著人工智慧在解決環境問題（例如透過幫助降低排放）方面變得更加高效，如果人工智慧行業能夠減少其負面的氣候影響，它可能會被證明是應對氣候變化的寶貴工具。“從政策的角度來看，人工智慧政策和氣候政策都應發揮作用，”羅爾尼克說。他特別建議以一種考慮人工智慧對氣候影響的所有角度的方式來制定人工智慧政策。這意味著要關注其應用以及排放和其他生產成本，例如用水成本。
此外，道奇補充說，那些擁有人工智慧專業知識的人，特別是科技公司的掌權者，應該建立道德原則來限制該技術的使用。目標應該是避免氣候危害，反而幫助減少氣候危害。“這需要成為價值體系的一部分，”他說。