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为什么千万不要跟AI说“谢谢”?

为什么千万不要跟AI说“谢谢”?v1.72.01.01

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-09-08 10:35 等级:
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为什么千万不要跟AI说“谢谢”?下载方式:

①通过浏览器下载

打开“为什么千万不要跟AI说“谢谢”?”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接【m.gcyx168.com】网址,下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“为什么千万不要跟AI说“谢谢”?”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒,然后点击安装。

为什么千万不要跟AI说“谢谢”?安装步骤:

🦛🤽🏇第一步:🏀访问为什么千万不要跟AI说“谢谢”?官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://m.gcyx168.com/)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步:💐选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择为什么千万不要跟AI说“谢谢”?。

🐋🛺🦁第三步:🐼 下载为什么千万不要跟AI说“谢谢”?软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。

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🌰🦘🏂第五步:🦘启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用为什么千万不要跟AI说“谢谢”?软件。

🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动为什么千万不要跟AI说“谢谢”?软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明:为什么千万不要跟AI说“谢谢”?软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。

为什么千万不要跟AI说“谢谢”?使用讲解

🎢第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加为什么千万不要跟AI说“谢谢”?”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸m.gcyx168.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。

为什么千万不要跟AI说“谢谢”?讲解

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为什么千万不要跟AI说“谢谢”?讲解

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为什么千万不要跟AI说“谢谢”?讲解

进入为什么千万不要跟AI说“谢谢”?教程

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以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。

为什么千万不要跟AI说“谢谢”?特点

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为什么千万不要跟AI说“谢谢”?2024更新

兵之大道,此外还有另外两种大道法则略显晦暗,显然并非主修。

> 厂商新闻《为什么千万不要跟AI说“谢谢”?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-08 15:12

    • 编辑:CN

    你跟AI说过谢谢吗?

    几个月前,OpenAI的CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)在推文中提及,对AI说“请”和“谢谢”或许让他们花掉了“数千万美元”电费。巨额电费也意味着,AI因为人类的礼貌而消耗了大量的电力资源,变得更不环保了。


    OpenAI的CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)在推文中提及,对AI说“请”和“谢谢”或许让他们花掉了“数千万美元”电费。

    AI作为工具,可以助力环保研究和环保事业,但这个工具的研发和运营却相当耗能。更严重的问题是,我们说不清AI会造成多少碳排放。

    要让AI变得更环保,也绝不仅仅是人类不说“请”和“谢谢”那么简单。


    用一次AI有多少碳排放?

    AI工具到底会消耗多少电能,又会造成多少碳排放,这其实是一个很难回答的问题。

    最主要的困难在于信息不透明。提供AI服务的大公司往往不会公布详细的能耗数据,研究者经常只能通过间接估算进行分析——例如,他们有时会通过英伟达服务器的需求量对AI能耗规模进行计算。

    这些估算存在很多假设,其结果的可靠程度也比较有限。有时,不同来源的估算会得出差异较大的结论:例如一项估算认为,每使用一次ChatGPT平均会消耗2.9 瓦时的电力[1],而另一项估算则认为每次查询平均仅需要0.3瓦时电力[2],二者相差了将近10倍。


    一项估算认为,每次用ChatGPT查询平均会消耗2.9瓦时电力,耗电量是使用搜索引擎的10倍——但我们很难判断这些数字有多准确 | pexels

    除此之外,研究者还有另一种方法获得数据:他们可以亲自下载并运行AI模型,让它们执行标准化的任务,然后测量由此产生的电能消耗。结合当地电网中火力发电的占比,人们还可以进一步计算出耗电背后的碳排放。这样得出的数据更加准确,但它只适用于开源模型,依然不足以揭示AI环境影响的全貌。

    在最近发表的研究中,德国科学家就对14个开源大语言模型进行了这样的分析[3]。研究发现,不同模型在回答相同问题时的能耗与碳排放差异极大,最大与最小的数据之间甚至相差了50倍以上。

    扩大参数规模、采用逐步推理可以提升AI的表现,但这些因素也增加了运算量,导致碳排放大幅增加。在这项研究的测试范围内,碳排放最多的AI模型是Deepseek R1 70B,让它回答60万个问题所产生的碳排放,相当于乘飞机在伦敦与纽约之间往返一次[4]。


    目前仍有较大比例的电能来自火力发电,因此运行AI模型在耗电的同时也会产生间接的二氧化碳排放 | Wikipedia

    单次使用AI的碳排放并不算大,但考虑到热门AI工具有着上亿规模的访问量,相关碳排放总数依然相当可观。在此之外,AI模型的训练、硬件生产、服务器冷却等环节还有很多额外的环境成本——但由于数据不足,这些成本的总和究竟有多大同样是个谜。


    整体不高,但局部影响大

    AI模型的计算工作通常在大型数据中心完成。随着AI的迅速扩张,近几年数据中心用电需求快速增长,不过它在全球能源消耗和碳排放中的占比还比较小。

    根据国际能源署(IEA)的统计,2024年数据中心的用电总量约为415太瓦时(TWh),占到全球用电总量的1.5%。供应这些电力产生的二氧化碳排放约为1.8亿吨,约占燃烧排放总量的0.5%[5]。

    根据该机构的估计,到2030年,数据中心的用电量可能会翻一番,达到约945太瓦时。虽然涨幅惊人,但在全球电力消耗总量中,它依然只占了大约3%[5]。

    不过,数据中心有“扎堆”的特性,因此哪怕总量看起来不高,局部地区受到的影响仍可能会非常显著。企业往往倾向于将数据中心建设得非常密集,这样有利于高效传输信息,还可以共享电力与冷却设施。这样做非常方便,但可能会给局部供电带来巨大的压力。


    与炼钢厂等传统的高耗能设施相比,数据中心在空间上更加密集 | cisco

    在一些地方,数据中心的影响比全球平均值要高得多。例如,美国弗吉尼亚州目前已有340个数据中心。据研究机构统计,这些数据中心的用电量占到了该州电力消耗总量的四分之一以上[6]。

    在这里,数据中心的建设仍在快速推进,电力不足的迹象也开始显现。AI带来的电力需求缺口可能要靠新建大型燃气发电厂才能解决——而这样一来,碳排放自然也会随之增加。


    为AI减碳,不说谢谢有用吗?

    在谈论减少AI碳排放时,不少人都会提议从不对AI说“谢谢”做起,这种说法确实有些道理。

    大语言模型在接到用户输入指令时,会将文字拆分成许多基本的“词元”(token)来分析。需要处理的词元数量决定了AI的工作量,因此也与能耗和碳排放密切相关。如果能减少“谢谢”这样可有可无的文字,就能让词元量减少一点,让AI在执行任务时少费一点电。

    不过,比起一句客套话,对碳排放影响更大的可能还是AI的推理模式。上面提到的新研究发现:启用逐步推理的大语言模型,碳排放达到了其他模型的4-6倍[3]。这是因为,在展现逐步“思考”过程时,AI模型会生成额外的文字,它们需要处理的词元数量也会大幅增加。

    精简提问、谨慎地选择AI模型,这对减少碳排放有些帮助;不过,这个问题终归不能只靠约束使用者来解决。提升AI效率、更多使用清洁能源发电、合理布局数据中心才是解决AI环境危机的根本途径,而这些措施都需要企业与政府的共同努力。

    参考文献

    [1]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542435123003653

    [2]https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use

    [3]https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1572947/full

    [4]https://www.eurekalert.org/news-releases/1086116

    [5]https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

    [6]https://www.nature.com/articles/d41586-025-00616-z

    作者:窗敲雨

    编辑:麦麦

    题图来源:pexels


    本文来自果壳自然(ID:GuokrNature)

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