人工智能（AI）的快速发展在特朗普政府时期得到了推动，同时该政府也在削减环境保护措施。尽管面临这些挑战，AI可持续性研究员萨莎·卢乔尼（Sasha Luccioni）认为，来自企业和个人的客户对AI透明度的需求比以往任何时候都更高。
卢乔尼在Hugging Face这家AI公司工作了四年，致力于推动AI排放和环境影响的透明化。她开创了一个排行榜，记录开源AI模型的能效表现，并公开批评一些大型AI公司故意隐瞒其能源和可持续性信息。
目前，她与前Salesforce可持续发展主管鲍里斯·加马扎伊奇科夫（Boris Gamazaychikov）共同创立了“可持续AI集团”，专注于帮助企业回答“如何调整杠杆以减少AI代理的负面影响”等问题。卢乔尼还关注不同类型AI工具的能源需求，比如语音转文本或照片转视频，这些领域迄今研究较少。
卢乔尼在接受WIRED独家采访时，谈到了对可持续AI的需求以及她对大型科技公司的期望。以下内容经过编辑以便更清晰简洁。
WIRED: 我听到很多个人对环境和AI使用感到担忧，但企业方面的声音较少。你在与企业合作时，听到他们具体关心哪些问题？
卢乔尼: 首先，企业面临来自员工、董事会的巨大压力，要求量化AI的环境影响。员工会问：“你们强制我们使用Copilot，这对我们的环境、社会和治理（ESG）目标有何影响？”
对大多数企业来说，AI已成为核心业务。他们必须了解风险，知道模型运行的位置，不能继续使用连数据中心位置和电网信息都不清楚的模型。他们还需了解供应链排放、运输排放等各方面数据。
这不是要停止使用AI，而是要选择合适的模型，传递能源来源重要性的信号，让客户愿意为使用可再生能源的数据中心支付更多费用。关键是找到合适的支持者。
全球企业的可持续情况与美国不同。美国政府可能不太关注，但欧洲有《欧盟AI法案》，从一开始就将可持续性纳入其中，相关报告也陆续发布。亚洲也在推动透明度，国际能源署发布了关于AI与能源使用的报告。许多国家意识到缺乏数据中心的具体数据，难以做出未来规划，因此开始对数据中心建设者施加压力。
WIRED: 如果你能让Sam Altman或Dario Amodei等人提供你一直想要的信息，你最希望得到什么？或者你希望他们整体上更开放？
卢乔尼: 我希望在ChatGPT或Claude的界面上能有一个能量使用计量器，显示每次查询或对话消耗了多少能源，理想情况下还能显示温室气体排放量及能源来源。
如果大型模型提供商中有一家敢于押注可持续发展，停止建设依赖天然气的数据中心，转而使用可再生能源数据中心，这将成为市场竞争优势。就像Anthropic拒绝为美国军方提供服务一样，这样的文化立场能带来积极影响。
WIRED: 公众普遍认为大型封闭模型是唯一选择。你接触的人是否知道其实不必所有任务都用大型模型？你是否在教育他们？
卢乔尼: 绝对是。我喜欢回归AI的本质。很多人说AI正在改变社会，但真正做基础工作的不是大型语言模型（LLM），而是分类器。这些系统才是AI生产力的核心。
我总是试图区分哪些是真正有用的，哪些是被推销的。比如金融行业，不一定需要通用大型语言模型来预测市场走势。
谷歌提供了发送和接收的token数量，这是重要信息。这样可以判断查询是否简单，从而选择更简单的模型。如果大多数员工生成图像，也能据此调整模型选择。
企业内部可以根据需求选择不同模型，既节省成本又提高效率。但大型模型开发商似乎不希望我们知道还有其他选择。
这个领域关系复杂，很多大型公司既训练模型又销售计算资源，他们倾向于推销最大模型，因为这样能卖出更多计算力。如果数据中心运营、模型训练和产品开发由不同实体负责，AI领域的多样性会更丰富。
WIRED: 你对AI环境影响有很多担忧，但公众讨论往往缺乏细致入微的理解。你如何应对这类对话？
卢乔尼: 作为研究者，我不能随便给出未经验证的数据，但传达规模和细节确实很难。
单次查询的影响可能不大，但乘以使用人数后影响巨大。我们仍需能源和水资源使用的具体数据来做出明智决策。即使数据很小，也应该公开，因为我们已有交通、营养等领域的详尽数据。
