Weight Loss

Khloe Kardashian has been hitting the gym hard and has not been letting herself slack, no matter what is going on in her life,...

In recent years, a new class of pharmaceuticals has taken the world by storm, promising significant weight loss and improved metabolic health. Medications like...

人工智能正以前所未有的速度和广度渗透到我们生活的方方面面，从基础研究实验室的理论探索，迅速演变为影响全球经济、社会结构乃至个人日常的强大力量。在这场由技术驱动的深刻变革中，最初那些呼吁关注AI伦理、安全和潜在风险的活动家和研究者群体，发现自己正面对一个迅速变化的战场。早期相对清晰的议题，如算法偏见、隐私保护或失业担忧，在AI技术指数级发展、商业化加速以及应用场景不断拓展的背景下，变得更加复杂和紧迫。这股势不可挡的巨浪，不仅带来了前所未有的机遇，也以前所未有的挑战考验着试图引导或规范其发展方向的力量。传统上，AI伦理的倡导者们倾向于通过学术研究揭示问题、进行公共教育提高意识，或是在政策层面推动立法与监管。这些方法在AI尚处于发展早期阶段时取得了一定成效，成功将“负责任的AI”这一概念纳入公众视野。然而，随着大型语言模型和生成式AI的爆发，行业生态发生了剧变。技术迭代周期急剧缩短，资本以前所未有的热情涌入，将技术迅速推向市场。这种“先发展再规范”甚至“快速行动，打破常规”的行业文化，使得传统的、相对缓慢的倡导模式难以有效跟上。仅仅依靠发表论文、组织研讨会或向立法者提交报告，似乎不足以应对层出不穷的新问题和既成事实的强大惯性。行业的变化不仅体现在技术速度上，更在于其权力结构的日益集中和商业利益的巨大驱动。少数科技巨头掌握着核心技术、计算资源和数据，主导着AI的发展方向和应用落地。这种集中化的力量使得外部的伦理审查和批评难以产生实质性影响，有时甚至被视为阻碍创新而被边缘化。此外，AI与各行各业的深度融合，模糊了技术边界，使得单一领域的伦理规范难以涵盖其复杂影响。例如，AI在医疗、金融、军事等领域的应用带来了新的、跨学科的伦理困境，需要更具整体性和协同性的应对策略。面对这样一个庞大、快速且由巨头主导的产业，简单的外部呼吁显得力不从心。正是在这样的背景下，AI伦理与安全的活动家们开始反思并调整他们的策略。一种可能的转变是更加深入地参与到技术开发和治理的内部。这可能意味着与企业建立更紧密的对话机制，从内部推动伦理框架和安全标准的落地；或是专注于开发能够检测和缓解AI风险的技术工具；再或者，将目光投向开源社区和标准制定组织，在技术基础设施层面嵌入负责任的原则。此外，策略的调整也可能包括更加聚焦具体的应用场景和可行的政策切入点，而非笼统地谈论AI风险。例如，针对特定行业的数据使用规范、算法透明度要求或是在特定应用中建立问责机制，可能比泛泛而谈更具操作性。总而言之，AI产业的飞速发展和深刻变革，对长期致力于推动负责任AI发展的活动家们提出了严峻挑战。他们不能仅仅停留在外部批评和理论探讨的层面，而必须适应新的环境，重塑斗争策略。这可能涉及从宏观呼吁转向微观干预，从外部审视转向内部参与，从原则倡导转向具体实践。未来的AI伦理与安全之战，将是一场更加复杂、多线并进的持久战。它需要技术、政策、社会和文化的协同努力，而AI伦理的守望者们，也正在这场巨变中寻找新的定位和航向，以期在这场技术革命中，确保人类的价值和福祉不被遗忘。

人工智能（AI）浪潮正以前所未有的速度席卷全球，从智能助手到自动驾驶，再到复杂的科学研究，AI的应用范围日益广泛，深刻改变着我们的生活和工作方式。然而，在这场技术革命的光鲜背后，隐藏着一个日益严峻的挑战：AI巨大的能源消耗。过去几年，比特币挖矿因其惊人的能耗而备受诟病，但最新研究显示，到了2025年底，AI的电力消耗可能会超过比特币，成为数字经济中新的“能源巨兽”，这无疑给全球的气候目标和可持续发展带来了新的不确定性。 阿姆斯特丹自由大学环境研究所的亚历克斯·德·弗里斯-高博士的研究为我们敲响了警钟。他的分析预估，到2025年，人工智能所需的电力可能会攀升至令人咋舌的23吉瓦，这一数字不仅远超当前比特币挖矿约10吉瓦的能耗，更可能占据全球数据中心总用电量的近半壁江山。这一预测并非空穴来风，大型语言模型（LLMs）的训练需要海量的计算资源，其背后是无数高性能服务器夜以继日地运行，消耗着巨大的电力。随着AI模型的规模越来越大，复杂度越来越高，其能源需求也将呈指数级增长。 将AI的能源消耗与比特币进行比较，提供了一个直观的视角来理解其规模。比特币的“工作量证明”机制本身就设计得极为耗能，以此来保证网络安全。然而，AI的能耗并非仅仅为了维持一个去中心化网络，而是直接服务于更广泛的应用和创新。23吉瓦的电力需求相当于一个中等规模国家的总发电量，或者为数百万家庭供电。如果这一预测成真，意味着在未来几年内，为AI提供动力将成为全球能源基础设施面临的重大挑战，特别是在可再生能源转型尚未完全实现的情况下。 面对AI惊人的能源胃口，我们必须认真思考“绿色AI”的发展路径。技术进步不应以环境恶化为代价。这要求AI研究人员和工程师不仅要追求更高的模型性能，更要关注算法效率和硬件优化，开发能耗更低的AI系统。同时，大型科技公司和数据中心运营商需要积极投资可再生能源，确保为AI计算提供清洁电力。政策制定者也应考虑将AI的能源效率纳入监管框架，鼓励行业朝着可持续的方向发展。这不仅仅是技术问题，更是关乎地球未来的伦理和社会责任。 总之，人工智能的崛起是时代发展的必然，它带来了无数机遇，但也伴随着不容忽视的环境成本。AI能耗可能在短期内超越比特币的预测，是一个强烈的信号，提醒我们必须审视技术发展的整体影响。我们不能仅仅沉浸在AI带来的便利和强大功能之中，而忽略了其背后的巨大能源消耗及其对环境可能造成的压力。实现AI的可持续发展，需要技术创新、政策引导和全社会的共同努力，确保人工智能的辉煌未来建立在坚实、绿色的能源基础之上，而非对地球资源的过度索取。

Mobile phones have fundamentally transformed how we capture and interact with memories. Once a specialized hobby requiring dedicated equipment, photography is now a ubiquitous...