发展、生产和消费都需要水，但我们过度使用和污染了一种无法替代的资源和系统
已经确定了五个领域（气候、生物圈、水、营养物质和气溶胶）的八个安全和公正的边界，超过这些边界对人类和自然会造成重大危害，跨越临界点的风险也会增加。人类已经越过安全和公正的地球系统边界寻找水源
到目前为止，八个边界中有七个已经跨越，尽管气溶胶边界没有在全球范围内跨越，但在世界许多地区，气溶胶边界已经在城市范围内跨越
对于水，安全和公正的边界规定，地表水流量每月相对于自然流量的波动不应超过20%；而地下水抽取量不应超过补给率。这两个界限都被跨越了
尽管世界上最贫穷的人在获得水和卫生服务方面的最低需求没有得到满足，但这些门槛还是被跨越了。解决这些需求将给已经紧张的供水系统带来更大的压力
AI's potential
技术乐观主义者认为，人工智能具有解决世界水问题的潜力。人工智能的支持者认为，它可以帮助实现环境和社会可持续发展目标，例如通过设计系统来解决教师和医生短缺问题，提高作物产量和管理我们的能源需求
在过去十年中，对这一领域的研究呈指数级增长，其潜在应用包括提高用水效率和农业监测、水安全和加强废水处理
与目前的质量监测实践相比，人工智能生物传感器可以更准确地检测饮用水中的有毒化学物质
通过构建优化农业系统的智能机器、机器人和传感器，人工智能改变农业用水的潜力显而易见
例如，智能灌溉通过收集和分析数据实现灌溉自动化，通过提高效率和检测渗漏来优化用水
作为研究水、环境和全球不平等之间关系的国际发展学者，我们很好奇人工智能是否真的能有所作为，或者它是否加剧了现有的挑战。尽管有关于人工智能用于水资源管理和可持续发展目标的同行评审文献，但没有关于人工智能对水资源使用的直接和间接影响的同行评审论文
AI and water use
初步研究表明，人工智能具有显著的水足迹。它使用水来冷却为其计算提供动力的服务器，并产生其消耗的能量。随着人工智能越来越融入我们的社会，其水足迹将不可避免地增加
ChatGPT和类似人工智能模型的发展被誉为“新谷歌”。但是，虽然一次谷歌搜索需要半毫升的水，但ChatGPT每5到50次提示就消耗500毫升的水
人工智能通过相关的硬件生产来使用和污染水。生产人工智能硬件需要对硅、锗、镓、硼和磷等稀有材料进行资源密集型开采。提取这些矿物对环境有重大影响，并造成水污染
半导体和微芯片在制造阶段需要大量的水。其他硬件，如各种传感器，也有相关的水足迹。
数据中心为训练和运行人工智能提供了物理基础设施，到2026年，其能耗可能会翻倍。到2027年，使用水来运行和冷却这些数据中心的科技公司可能需要42亿至66亿立方米的水
相比之下，谷歌的数据中心在2022年使用了超过210亿升的饮用水，比2021年的使用量增加了20%
在人脑的计算水平上训练一个人工智能一年可能需要花费126000升水。每年训练人工智能所需的计算能力都会增加十倍，需要更多的资源
大型科技公司数据中心的用水被严重低估&mdash；例如，微软荷兰数据中心的用水量是他们最初计划的四倍。由于气候变化导致平均气温上升，对冷却水的需求只会增加
Conflicting needs
科技部门的用水需求如此之高，以至于社区都在抗议，因为这威胁到了他们的生计。谷歌位于俄勒冈州易受干旱影响的Dalles的数据中心使用了该市四分之一的水，这引发了人们的担忧
台湾拥有全球90%的先进半导体芯片生产，为了满足用水需求，该国已采取了云播种、海水淡化、跨流域调水和停止灌溉180000公顷的措施
Locating data centers
随着水的需求变得越来越昂贵和稀缺，公司现在正战略性地将其数据中心设在发展中国家&mdash；即使在干旱的撒哈拉以南非洲，数据中心的投资也在增加
谷歌计划在乌拉圭建立的数据中心最近遭遇了74年来最严重的干旱，每天需要760万升数据，这引发了广泛的抗议
出现的是一幅熟悉的地理不平等的画面，因为发展中国家发现自己陷入了国际投资带来的经济效益和当地水资源供应压力之间的两难境地
我们相信有足够的证据表明，人工智能的快速吸收有加剧水资源的风险
The broader question is: Will the social and environmental contributions of AI be overshadowed by its huge water footprint?
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