本周，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼在印度参加人工智能峰会期间，就外界对人工智能环保影响的疑虑进行了回应。
这次发声针对近期网络上广泛流传的多个关于人工智能耗水耗能的说法，澄清了事实与谣言的界限。
关于人工智能耗水问题，奥尔特曼明确表示，"别用ChatGPT，每次提问要消耗17加仑水"这类言论"完全是假的"，与现实毫无关联。
他解释称，这些说法源于过去数据中心采用蒸发冷却技术时确实存在的耗水问题，但该技术已被淘汰。
尽管如此，相关谣言仍在网络上广泛传播，造成了公众的误解。
在能耗问题上，奥尔特曼进一步澄清了两个不同的概念。
他指出，人们对人工智能单次提问能耗的担忧往往被夸大，但对全球大规模应用人工智能带来的总体能源消耗的关注则是合理的。
这种区分至关重要，因为它涉及对问题本质的正确认识。
当被问及ChatGPT单次提问能耗是否相当于1.5部iPhone电池电量时，奥尔特曼直言"能耗绝不可能达到这么高"。
奥尔特曼认为，当前关于人工智能能耗的讨论存在不公平之处。
许多批评将人工智能模型的训练能耗与人类单次回答问题的推理能耗进行对比，这种比较方法本身就存在逻辑缺陷。
他提出了一个更具说服力的论点：人类的成长过程同样消耗巨大能源。
一个人需要花费约20年时间成长，期间需要大量食物摄入才能获得足够知识。
从人类进化的宏观视角看，数千亿人类在漫长演化中学会了躲避天敌、探索科学等技能，这一过程的能源消耗远超想象。
基于这一认识，奥尔特曼提出了更为科学的对标方式：将ChatGPT模型训练完成后回答一个问题所消耗的能源，与人类回答同一问题的能耗进行比较。
从这个维度衡量，人工智能在能效上已经可以与人类智慧相提并论，甚至可能更具优势。
面对全球人工智能应用规模不断扩大带来的能源需求增长，奥尔特曼呼吁世界"尽快转向核能、风能和太阳能"。
这一主张反映了业界对能源结构优化的迫切需求。
当前，科技公司并未被法律强制要求披露其能源与水资源使用量，这导致科学家们只能通过独立研究来评估人工智能产业的环境影响。
数据中心的扩张也与全球电价上涨存在关联，这进一步凸显了能源问题的复杂性和紧迫性。
人工智能的能源议题折射出技术创新与社会责任的深层互动。
在追求技术突破的同时，如何平衡发展需求与资源约束，将成为检验行业成熟度的重要标尺。
正如奥尔特曼所言，解决问题的关键不在于否定进步，而在于以更智慧的路径推动进步——这或许正是人类与人工智能共同面临的终极课题。