AIGC高速发展的背后，是对社会成本的巨大负担

生成式人工智能十分依赖算力，但在当下，各大模型的开发齐头并进，让社会资源的消耗继续加剧。光是明处的环境负担就有如此之大，其相关产业背后所带来的深层影响更是难以估算。

当下人工智能开发竞赛更像是一场能源消耗战，随着竞争的深入，也许将影响到我们日常的能源价格。从一些大型科技公司公开的报告中，能够看到人工智能从基础设施建设再到后续的运维，开销都是天文数字。大量公司为了开发模型，而重复使用同一批训练数据，这其实也是一种资源浪费。

如果你对当下人工智能在当前各行业的应用状况有所了解，大概能够知晓这其中有着较多的炒作因素。但当下仍旧有不少资金疯狂涌入这一板块，如果后续一段时间内缺乏实质性的技术突破，那么AI产业很可能被这吹起来泡沫重创。不论是对于科技发展还是经济发展来说，也许都会进入新一轮的停滞。

另一方面，数据隐私问题在当下也变得愈发敏感。前段时间OpenAI与谷歌的争论，就是围绕数据采集所产生的矛盾。如何规范模型开发者对用户数据的挖掘行为，是当前各地区与国家争论的焦点之一。

而在社会层面，一些数据偏见也正在对社会决策产生着或大或小的影响。当下对于跨行业人才有着较大的需求，需要使用期来规范人工智能的决策进行修正与调整，使其符合人类社会的利益。但这背后需要的不仅是技术，还有巨量人力以及资金要求，对整个社会而言有着较大的成本负担。

如何进一步规范人工智能发展与使用的框架，仍旧需要需求更加清晰的方案。