更多的自動化需要更多的能源

當前的技術發展 呈現出兩種相反的趨勢。一方面， 數字化流程的自動化和加速受到當今最新一代的啟發 人工智能技術以及在其陰影下出現的一整套服務和應用程序。從歷史上看，這些過程顯著增加 能源消耗。和在數字社會中，我們的日常生活依賴於 全球存儲基礎設施轉移和 數據處理 非常有活力。在另一端， 礦產和化石資源的開發 隨著化石儲量的減少及其對環境影響的增加，成本變得更加昂貴（特別是但不僅限於由於 碳排放,

它曾經（並且仍然）依賴於這些資源，包括所需的很大一部分可再生技術。 稀有礦產資源 y”稀土“) 的技術和社會飛躍 先進國家 在 19 世紀（煤炭）和 20 世紀（石油）。但在沒有它們的地區（如歐洲），它們造成的依賴就會成為問題。 地緣政治緊張局勢 他們變得更加強烈。在金額上， 技術和經濟進步增加能源消耗但 當前模型的局限性 將此視為減少或至少防止其對社區主要依賴的環境和資源的影響的便利。 人道社會,

悲觀主義者認為 這個悖論只能通過或多或少痛苦的自動化停止來解決隨之而來的是生產力的提高和我們所知的經濟進步。這就是“減少”，這一刻無法避免 能源資源有限,

在中間 技術樂觀主義者一些？ 人們對人工智能釋放的潛力寄予厚望 至少從中期來看，克服這一矛盾並實現和解勢在必行 環境與能源可持續發展 隨著自動化和技術經濟的進步。可以確定與人工智能相關的三個樂觀觀點： 它可以顯著增強 能源效率 限制，要么達到減少消耗的程度 社會和環境影響 減少（減少）我們對能源生產、分配和消費的依賴，或者（至少） 化石燃料此外，其開採尤其造成污染。

但指定上下文很重要。理解的“人工智能”涵蓋了一個家庭 機器學習技術, 模式檢測和猜測 和流程數字化，基於 計算和數據處理 – 誰的 勒姆 它們只是一個例子。這些人工智能的進步取決於， 在很大程度上, 技術收集能力, 傳輸和處理越來越多的數據探索並確定廣闊的可能性空間 最優解 正在考慮各種問題（翻譯和與人類的相互作用，發現新藥物的新分子等）。 天氣預報或分析能源生產或儲存的新方法）。

所有這些操作 需要的能量隨著數據量的增加而增加 需要進行治療，而治療的需要又隨著問題的複雜性和解決方案的位置而增加。

拉斯 提高能源效率和計算性能 幾十年來，它們一直是可觀察到的現實，在計算領域取得了令人印象深刻的規模。我們手機的計算能力比 ENIAC 超級計算機（1945 年）的計算能力大得多，後者的耗電量如此之大，以至於安裝它的費城在開始運行時遭遇了停電。但這些改進必須與所謂的“反彈效應”一起考慮，即通過更先進的技術（在這種情況下，與人工智能相關）實現的效率增益被消耗或被更密集地使用相同技術所消耗或抵消。

反彈的規模同樣令人印象深刻：舊的超級計算機消耗的能源比今天的手機要多得多（ENIAC 的功率為 160 千瓦，而手機的功率為幾瓦，相差五個數量級），但當時世界上只有一台 ENIAC，而今天有超過 10 億台移動設備，我們必須將整個全球基礎設施連接到這些設備上。 計算 和溝通。儘管效率有所提高，但綜合消耗仍然相當高。這並不意味著加大力度遏制能源消耗的增加——無論是通過提高效率還是通過推廣和設計更“節儉”的模式和技術（所謂的“能源約束”）——是不可避免的：它們正在促進 其擴張速度顯著放緩,

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希望 人工智能有助於減少全球能源消耗 他們從基本假設出發，即過多的能源消耗是由資源的次優分配引起的，而自動化促進的優化可以糾正這種情況。當然，在某些情況下，無論有沒有人工智能，這種優化都是可能的。但目前尚不清楚，人類最耗能活動效率低下的主要驅動因素是否是技術性的，因此是否可以通過實施緩解機制來糾正。 更廣泛的定制,

互聯網的例子就是一個很好的例子。其模塊化、競爭性和高度分散的性質，組件和用途的多樣性，以及維持或增加大型通信基礎設施的分散性和相對自主性的動機，迫使我們考慮複雜性、冗餘和次優性的其他來源（監管、經濟或（地緣）政治），在此之前唯一的選擇是技術適應。 效果有限,

這種細微差別並不是微不足道的，而且在許多關於技術進步顯著減少全球能源消耗和部署新的、更高效的技術的潛力的倉促觀點中通常不存在這種細微差別。即使沒有“反彈效應”，新技術允許執行與以前的技術相同的功能，並且在其他條件相同的情況下節省一些能源，這一事實並不意味著 新技術的部署 在實踐中您將實現同樣的節省。在全球基礎設施中，一種技術完全被另一種技術取代通常是不可能的，因為它會產生 轉型成本難以承擔 在短期或中期。

從理論上講，如果在從頭開始構建的基礎設施中使用新技術，則可以提高效率，但如果必須在整個基礎設施中部署該技術，則不可能提高效率。 現有基礎設施建立在以前的技術之上。首先，因為 部署新技術並不是能源中性的 – 也不存在其中之一被另一個替代（甚至部分）的情況。其次，因為 自動化技術的擴散 對社會重要的基礎設施（電信、物流、鐵路、電力或飲用水供應……）必然不受監管。新技術的傳播通常是通過疊加或併置來完成的，而不是完全替代，這必然會引入更複雜、能源效率更高的操作模式，具體取決於技術。 不同技術層的可持續共存,

觀點

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因此，人工智能不會減少能源消耗。 指標顯示的恰恰相反。這是一個很大程度上通用的模式 技術進步 過去幾個世紀的歷史，這是相關的 人均能源消費大幅增長，拉斯 提高自動化和計算效率 是的，它們可以比任何其他介質更可持續地生產能源 脫碳 （加速研究和開發碳強度較低的能源生產方法），通過改進 材料的再利用和回收或通過搜索 對環境影響較小的採礦技術,

但是，這裡也一樣， 純粹的技術限制與其他因素並存 （政治家， 經濟）對人工智能的影響相對漠不關心。 2024年， 西班牙發電量為 23.2% 它的碳密度很高；下降幅度，但超過 法國 5%這是由其高支持 核生產在別人之下 外部因素， 有 研究前景廣闊在或多或少的高級階段，使用以下技術 機器學習 尋找“清潔”（無碳意義上的）能源形式。無需詳細說明，可以提及 可再生能源可以促進效率提高拉斯 核聚變技術就讀於 國際熱核實驗堆在歐洲機構 聚變能源 就像激光安裝一樣 NIF（利弗莫爾）加利福尼亞州）和 LMJ（波爾多）， 釷裂變技術 搜索到 中國 或的 儲能 通過綠色氫,

他 A的承諾 能源更加豐富、清潔 將取決於進展情況 正在進行的科學研究，無論如何，他們的背後是 公眾決心繼續支持旨在提高可持續性的研究 – 就複製而言 – 的 社會生活方式 和的 生產過程，而這對於渠道來說就更相關了，如果不能減少的話，能源消耗量 無序的發展可能會造成社會爆炸，再多的技術發展也不會讓它自然消失 全球問題 -他 有限資源和化石資源的枯竭這 一些經濟和能源模型的不穩定他 氣候變化– 需要誰的方法， 調動所有可用的科學資源這 社區和民間社會的具體行動他們的 生產代理 和他們的 公共權力,

,胡安·安東尼奧·科爾德羅·富爾特斯 他是法國綜合理工學院的教授、EUGLOB（讓·莫內歐洲全球政策卓越中心，UAB）的副研究員，以及 IEEE 的高級會員。文章提供者 讓·莫內合夥西班牙它與《機密報》合作發表有關歐洲主題的分析。