从效率提升到回弹效应：AI 极化环境辩论中的杰文斯悖论问题
计算机与社会
2025-06-16 v2
摘要
随着气候危机的加深，人工智能（AI）已成为一股充满争议的力量：一些人拥护其在推进可再生能源、材料发现和大规模排放监测方面的潜力，而另一些人则强调其不断增长的碳足迹、水资源消耗和物质资源需求。这场辩论的大部分集中在直接影响上——数据中心的能源和水资源使用、频繁硬件升级产生的电子垃圾——而未涉及显著的间接影响。本文探讨了杰文斯悖论如何适用于 AI，即效率提升可能矛盾地刺激消费的增加。我们认为，理解这些二阶影响需要跨学科的方法，将生命周期评估与社会经济分析相结合。回弹效应破坏了这样一种假设，即仅靠技术效率的提高就能确保环境危害的净减少。相反，AI 影响的轨迹还取决于商业激励和市场逻辑、治理和决策，以及更广泛的社会和文化规范。我们认为，对直接排放的狭隘关注歪曲了 AI 真实的气候足迹，限制了有意义干预的范围。我们最后提出了应对回弹效应并挑战推动 AI 不受控制增长的市场驱动势力的建议。通过将分析扩展到包括直接和间接后果，我们旨在为 AI 在气候危机中的作用提供更全面、基于证据的对话。
引用
@article{arxiv.2501.16548,
title = {From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate},
author = {Alexandra Sasha Luccioni and Emma Strubell and Kate Crawford},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16548},
year = {2025}
}