摘要：当用户向ChatGPT输入一句“谢谢”时，这看似简单的两个字背后，实则隐藏着惊人的资源消耗。OpenAI的CEO山姆·奥特曼（SamAltman）曾回应网友提问称，用户频繁使用“请”和“谢谢”等礼貌用语，每年可能让公司多支出数千万美元的电费。尽管这一数据是估算

事实上，用户已不再将 AI 视为工具，而是当作朋友般交流。这种“友好”的背后，在一定程度上增加了 OpenAI 每月的支出。

当用户向ChatGPT输入一句“谢谢”时，这看似简单的两个字背后，实则隐藏着惊人的资源消耗。OpenAI的CEO山姆·奥特曼（SamAltman）曾回应网友提问称，用户频繁使用“请”和“谢谢”等礼貌用语，每年可能让公司多支出数千万美元的电费。尽管这一数据是估算，但它揭示了生成式AI繁荣背后不容忽视的能源与环境代价。

据研究机构EpochAI分析，一次普通的AI查询（输出约500token）约消耗0.3Wh的电量。若乘以全球日均数十亿次的交互请求，累计能耗堪比一座城市的用电量。国际能源署（IEA）数据显示，2024年全球数据中心耗电量已达415太瓦时（TWh），占全球总电力消费的1.5%，预计到2035年将突破1300TWh，超过日本全国当前用电总量。

更严峻的是，AI的“胃口”远不止于电力。高性能服务器运行中产生的热量需要冷却系统维持稳定，而冷却过程直接或间接消耗大量水资源。例如，训练GPT-3所需水量相当于填满一座核反应堆冷却塔的规模；而ChatGPT每处理25-50个问题，便需消耗一瓶500毫升的饮用水级淡水。

尽管明知AI仅是概率计算的工具，人类仍不自觉地以“请”“谢谢”与之互动。心理学研究揭示了这一行为的深层动因：人类天生倾向于将非人类对象拟人化，尤其是当它们具备类人交互特征时。例如，一项实验发现，用户对当面评价的电脑表现更宽容，甚至因预设的“赞美”而给予更高评分。

此外，礼貌用语的实际效用也不容忽视。微软设计经理库尔特·比弗斯（KurtisBeavers）指出，AI模型会模仿输入风格，礼貌的提问往往能触发更全面、温和的回答。例如，“请告诉我如何做蛋糕”相比命令式语句，更易获得详细步骤。这种“镜面效应”并非源于AI的情感，而是训练数据中礼貌语言常与高质量信息相关联的结果。

2024年的一项调查显示，67%的美国用户在与AI对话时使用礼貌用语，其中12%坦言是出于对“AI觉醒后报复”的担忧。这种混合实用主义与科幻想象的复杂心态，折射出技术与社会心理的微妙互动。

AI的能源消耗仅是冰山一角，其伦理风险同样引发争议。一方面，生成式AI可能被滥用于制造虚假信息。例如，ChatGPT曾被测试出能快速生成无信源的阴谋论内容，被学者称为“错误信息传播的最强工具”。另一方面，训练数据中的偏见可能被放大。2016年微软聊天机器人Tay因用户恶意引导，16小时内发布大量不当言论，暴露出算法对负面内容的脆弱性。

为应对这些问题，技术界正探索可持续解决方案。奥特曼投资的核聚变公司Helion，试图通过高能量密度、零碳技术支撑数据中心需求；同时，优化推理效率、降低单次调用能耗成为行业核心议题。立法层面，中国与欧盟正推动AI伦理框架，要求算法透明化并赋予用户“拒绝权”，以平衡创新与责任

来源：IT168企业级