人工智能（AI）崛起的同时，地球也面临着危机。
人工智能的计算能力可以在促进和帮助我们为人类、自然和气候变化采取积极行动方面发挥关键作用。
然而，任何快速的人工智能投资都需要面向未来，以应对迅速变暖的地球。
随着人工智能应用的改进，它们依赖于 "超大规模 "数据中心，而这些数据中心的运行需要消耗大量的能源和水。
迄今为止，对人工智能爆炸式增长的环境影响的关注主要集中在能源使用方面。
人们很少关注这些超大型中心造成的极高淡水用水量和对自然的影响。
在规划这些设施时，并没有考虑到未来地球迅速变暖对这些投资的影响，也没有考虑到保护已经在与人工智能数据争夺稀缺水资源的受影响社区。
目前，全球淡水需求量有望在 2030 年超过供应量 40%。
目前的人工智能环境治理和信息披露政策在欧盟以外地区几乎不存在，即使存在，也没有考虑到这些与自然相关的严重风险影响和依赖性。
在建设人工智能数据基础设施之前，社区需要了解将使用多少水和能源，并讨论对其生活的影响。
有关用水和能源影响等问题的公共利益信息被视为机密。
我们迫切需要将可持续人工智能的全球原则纳入地区和地方法规以及财务披露框架，以保护当地社区、政府和投资者。
我们必须事先了解并能够讨论当地的水、生物多样性、能源和社区福祉将面临哪些风险，以确保我们正在建设安全的人工智能基础设施，以适应迅速变暖的世界。
- 全球 45% 的数据中心位于水资源可用性风险较高的河流流域，增加了水资源短缺的风险，47% 的数据中心位于干旱风险较高的地区。
在水污染风险较高的地区为-55%。
-65%位于主要生物多样性区域 5 公里范围内。
- 仅在美国，数据中心 2023 年的耗水量就达 660 亿升。
- 目前还没有针对人工智能产业的强制性环境披露规则。
-社区需要掌握相关信息，以权衡超大规模中心带来的严重环境风险和挑战。
本报告以事实为基础，探讨了人工智能和超大规模数据中心的可持续发展问题：
- 利用 NatureAlpha 的 NatureSense API 分析人工智能与自然和气候相关的潜在风险和影响。
- 研究现有的报告、披露和问责举措如何适用于人工智能。
- 建议一个指导人工智能与环境治理议程的框架。
总体而言，本报告发现，人工智能造成的与自然相关的风险相对较高且普遍。这就要求制定新的强制性披露政策，涵盖一系列环境指标，以更好地管理该行业对自然的依赖和影响。
这些指标包括
- 能源使用和排放
- 用水
- 供应链影响
- 生物多样性足迹
- 废物管理
- 物质风险和过渡风险
人工智能产业面临的挑战：成为气候和自然解决方案，而不是问题。
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