人工智能(AI)在流行文化和政治分析中經常以兩種極端的形式出現。它要么代表著人類智慧與科技實力相結合的未來主義烏托邦的關鍵，要么是邁向反烏托邦式機器崛起的第一步。學者、企業家、甚至活動家在應用人工智能應對氣候變化時都采用了同樣的二元思維。

科技行業對人工智能在創建一個新的技術烏托邦中所扮演的角色的單一關注，掩蓋了人工智能可能加劇環境退化的方式，通常是直接傷害邊緣人群的方式。為了在應對氣候變化的過程中充分利用人工智能技術，同時承認其大量消耗能源，引領人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能對環境影響的解決方案。

人工智能可以成為應對氣候變化的有力工具。例如，人工智能自動駕駛汽車可以通過確定最有效的路線，到 2050 年將排放量減少 50% 。?在農業中使用人工智能會產生更高的產量；印度的花生種植者通過使用人工智能技術實現了 30% 的增收。

此外，人工智能可以提供更快、更準確的衛星圖像分析，識別需要援助或雨林破壞的受災地區。人工智能驅動的數據分析還可以幫助預測危險天氣模式，并通過精確監測政府和公司是否遵守其排放目標來提高問責制。

然而，人工智能以及更廣泛的互聯網和通信行業因使用過多的能源而受到越來越多的抨擊。以數據處理為例。用于運行尖端人工智能程序的超級計算機由公共電網供電，并由備用柴油發電機提供支持。訓練單個 AI 系統可以排放超過250,000 磅的二氧化碳。

事實上，人工智能技術在所有部門的使用產生的二氧化碳排放量與航空業相當。這些額外排放不成比例地影響到歷史上處于邊緣地位的社區，這些社區往往生活在污染嚴重的地區，更容易受到污染對健康危害的直接影響。

最近，人工智能科學家和工程師對這些批評做出了回應，并正在考慮為數據農場提供動力的新來源。然而，即使是新的、表面上更可持續的能源，如可充電電池，也會加劇氣候變化并損害社區。大多數可充電電池都是使用鋰制成的，鋰是一種稀土金屬，其提取會對邊緣化社區產生負面影響。由于對清潔能源的需求不斷增長，鋰提取需要大量用水，每提取一噸鋰需要消耗500,000 加侖的水。

在世界第二大鋰生產國智利， 北部的Copiapó等土著社區經常因土地和水權問題與礦業公司發生沖突。  這些采礦活動非常耗水，能源研究所報告稱，在阿塔卡馬鹽沼，他們消耗了該地區 65% 的水。這種水的流失破壞并永久耗盡濕地和水源，導致本地動植物物種瀕臨滅絕，并影響當地人口。僅僅因為鋰對環境造成的危害小于柴油或煤炭，就將其描述為“清潔”能源，這是一種錯誤的二分法，它會阻礙利益相關者追求更新、更綠色的能源。

人工智能技術的發展是令人難以置信的進步的象征；然而，進步并非一刀切，開發這些技術的企業有責任確保邊緣化社區不會首當其沖受到人工智能革命的負面影響。

一些數據農場已經完全轉向使用清潔能源。例如，冰島的數據農場主要依靠島上的水力發電和地熱資源提供的清潔能源運行，該國已經成為新建數據中心的熱門地點。這些數據中心也不需要能源密集型的風扇或空調來冷卻——冰島的寒冷氣候就可以。然而，冰島特別適合作為數據處理中心的東道國，大多數國家無法復制這種獨特的環境條件。

大數據公司可以通過使用物理電池來避免鋰電池的陷阱。這些電池由混凝土制成，將重力勢能存儲在高架混凝土塊中，然后可以隨時利用。這不是一個遙遠的想法——在瑞士山谷中，兩塊 35 噸的混凝土塊被一座 246 英尺的塔懸掛著。這些是物理電池外觀的早期原型，它們共同擁有足夠的能量來為兩千個家庭（2 兆瓦）供電。物理電池是鋰電池的潛在替代品，對環境和邊緣化社區的成本較低，并且可以由混凝土等常用材料制成。

美國政府通過能源部和國防高級研究計劃局(DARPA)投資了數十億美元用于改進鋰電池，特別是通過制造固態鋰離子電池，與傳統的鋰離子電池相比，固態鋰離子電池可以提供更好的安全性、能量密度和壽命。一些私營企業已經承諾在其設施中擴大鋰離子技術的使用，包括谷歌，該公司創建了一個試點項目，在一些數據中心逐步淘汰柴油發電機，用鋰離子電池取而代之。這些投資是不夠的，尤其是在電動汽車制造商和美國政府在新型電池方面投入數十億美元之際。科技公司需要做更多的工作來幫助解決人工智能帶來的能源使用和存儲問題。

人工智能為解決當前的氣候危機提供了許多優勢，但潛在的環境副作用不容忽視。科技公司經常因其創造力和獨創性而受到稱贊，他們需要運用這些技能來解決與人工智能相關的問題。