首份AI模型环境影响评估出炉

AI环境影响首次披露

7月22日，Mistral AI发布了首个大型语言模型的完整生命周期环境影响评估。评估显示，其Mistral Large 2模型在18个月的训练过程中产生了20,400公吨二氧化碳当量排放，消耗了281,000立方米的水资源。

这份分析遵循严格标准，从温室气体排放、水资源消耗和资源耗竭等方面，全面量化了大型语言模型的环境影响。报告指出，尽管2025年2月巴黎人工智能行动峰会期间成立了可持续人工智能联盟（Coalition for Sustainable AI），但提升行业环境透明度仍需努力。

欧盟引领监管标准

2024年8月生效的欧盟人工智能法案要求企业必须报告其人工智能系统的能源消耗、碳排放和资源使用情况。全球智库未来转型实验室（Future Shift Labs）联合创始人兼总监萨加尔·维什诺伊（Sagar Vishnoi）表示，欧盟通过明确纳入可持续性、风险分类和特定行业义务，在制定强有力的前瞻性人工智能框架方面处于全球领先地位。

全球标准与执行差异

目前，这些标准仅适用于欧盟境内使用的系统。与具有强制执行力的欧盟法规相比，经济合作与发展组织（OECD）、全球人工智能伙伴关系（GPAI）和联合国教科文组织（UNESCO）等国际组织主要承担规范制定职能，缺乏有效的执行机制。

印度的政策响应

印度正积极调整监管框架，通过《数字个人数据保护法》（2023）和NITI Aayog的负责任人工智能战略，推动环境友好型人工智能发展。然而，目前仅有服务欧洲市场的印度企业会主动报告可持续性指标。

印度证券交易委员会（SEBI）近期将环境、社会和治理（ESG）相关披露要求推迟一年实施。虽然这减轻了上市公司的合规负担，但可能影响环境责任追究的效果。

未来，无论是否有强制要求，全球人工智能企业都应该积极践行环境责任，推动行业可持续发展。