1. 采矿业

1.1. 采矿一直都是一项残酷的事业

• 1.1.1. 古以来，采矿业之所以有利可图，是因为它并不考虑其真正的代价：如环境破坏、矿工的疾病和死亡，以及那些因此而被迫迁出的社区的消失

• 1.1.2. 要了解AI事业，我们必须考虑到采矿带来的战争、饥荒和死亡

• 1.1.3. 矿井内的工作条件相当于现代的奴隶制

1.2. 1555年，被称为“矿物学之父”的格奥尔格乌斯·阿格里科拉(Georgius Agricola)指出：​“众所周知，采矿造成的危害远大于其产出的金属的价值。​”

• 1.2.1. 那些从采矿中获利的人之所以能够这样做，是因为代价必须由其他人来承受，包括活着的人以及尚未出生的人

1.3. 龙卷风、洪水、地震和火山爆发加在一起，都很难造成比淘金行动更大的浩劫和范围更大的毁灭与破坏

1.4. 将矿工向下送入矿井的滑轮系统经过改造和倒置，把乘坐电梯的人运送到城市摩天大楼的顶部

1.5. 为战争提供资金的采矿是有害开采的最极端案例之一，大多数矿物并非直接来自战争地区

• 1.5.1. 并不意味着这些矿物与人类苦难和环境破坏无关

2. AI的挖掘

2.1. 科技产业已经成为新的最高利益，世界上市值最高的五大公司在这里设有办事处：苹果、微软、亚马逊、脸书和谷歌

2.2. 随着科技的繁荣，旧金山现在是美国街头无家可归者占比最高的地方

2.3. 在这个行星规模的超级系统中，我们可以看到到处都是攫取的逻辑，矿物、水资源和化石燃料不断减少，而这又被战争、污染、物种灭绝所影响，而大规模计算的影响可以在大气、海洋、地壳以及地球的深时中发现

3. 计算景观

3.1. 锂是在第二次世界大战期间该地区的钾碱被确定为战略矿产之后发现的

3.2. 在随后的50多年里，这种质地柔软的银白色金属仅被少量开采，直到它成为科技领域里极具价值的材料

3.3. 锂是生产锂离子电池的关键元素

• 3.3.1. 智能手机电池通常含有大约8克锂

• 3.3.2. 每一辆特斯拉Model S电动汽车的电池组需要大约7千克的锂

• 3.3.3. 这些类型的电池从来没有打算为像汽车这样高耗电的设备供电，但锂电池是目前大众市场上唯一可用的可充电电池

• 3.3.4. 所有这些电池的寿命都是有限的：一旦降解，它们就被当作垃圾丢弃

3.4. 特斯拉是全球第一大锂离子电池消费者，它从松下和三星大量购买电池，并将其重新包装成为轿车和家用电池充电器里的“能量墙”​

• 3.4.1. 特斯拉目前每年需要2.4万吨氢氧化锂—占地球总消耗量的一半

• 3.4.2. 特斯拉可以更准确地被描述为电池企业，而不是汽车公司

3.5. 电动汽车并不能解决二氧化碳的排放问题

• 3.5.1. 电池供应链上的开采、冶炼、输出、组装和运输对环境有着巨大的负面影响，进而对受其降解影响的社区产生巨大的负面影响

• 3.5.2. 少数家用太阳能可以自行发电，但是在绝大多数情况下，为电动汽车充电需要从电网获取电力，目前美国只有不到五分之一的电力是由非化石燃料生产的

3.6. 全球计算与贸易对电池的依赖程度惊人

• 3.6.1. 可充电锂离子电池是移动设备、笔记本电脑、家用数字助理和数据中心备用电源的必需品

• 3.6.2. 支持着互联网和互联网上运行的所有商业平台，从银行到零售再到股市交易

• 3.6.3. 现代生活的很多方面都被转移到了“云端”​，但人们很少考虑这些原材料的成本

3.7. 数据挖掘的新攫取主义包含并推进了传统挖掘的旧攫取主义

• 3.7.1. 驱动人工智能系统所需的堆栈远远超过数据建模、硬件、服务器和网络的多层“技术堆栈”(technical stack)

• 3.7.2. AI的“全栈供应链”(full-stack supply chain)涉及资本、劳动力、地球资源—每一个方面的需求量都很大

• 3.7.3. 云是人工智能行业的支柱，它由岩石、锂卤水和原油制成

3.8. 计算媒体参与地质学（以及气候学）进程的方式包括，从把地球物质转化成基础设施和设备，到利用石油和天然气储备为这些新系统提供动力

3.9. 从网络路由器到电池再到数据中心，AI系统扩展网络中的每一部分都是由需要数十亿年才能在地球内部形成的元素构建而成的

3.10. 一开始矿石被从地下取出，在弃渣、尾矿被丢弃之后，设备被制造出来，然后被运输到消费者手里和使用，最终在加纳和巴基斯坦的电子垃圾倾倒场报废

3.11. AI系统从诞生到死亡的生命周期有许多分形供应链：对人类劳动和自然资源进行各种形式的开发，以及企业和地缘政治力量的大规模集中

• 3.11.1. 在整个链条上，持续、大规模的能源消耗使循环持续进行

4. 矿物层

4.1. 共有17种稀土元素经过处理并被嵌入笔记本电脑和智能手机中，它们使这些设备更小、更轻

• 4.1.1. 这些元素可以在彩色显示屏、扬声器、相机镜头、可充电电池、硬盘驱动器和其他许多组件中找到

• 4.1.2. 是从移动通信塔中的光纤电缆和信号放大装置到卫星和GPS技术等通信系统中的关键元素，但从地下开采这些矿物会引发地方地缘政治冲突

4.2. 英特尔和苹果公司只对冶炼厂（并非实际矿场）进行审计，从而确定矿物是在无冲突状态下被提取的

• 4.2.1. 即使是科技行业的无冲突认证现在也遭到了质疑

4.3. 金属和矿物供应链的复杂性对无冲突电子元件的生产构成了几乎无法克服的挑战

4.4. 科技行业的开采依赖于人们看不见的实际成本

• 4.4.1. 从企业通过第三方承包商和供应商保护自己的方式，到向消费者推销和宣传商品的方式，对供应链的无知已经融入资本主义

4.5. 如果我们去参观为了建立计算系统而进行的矿物开采的主要地点，我们会发现，酸性物质充斥着河流，土地上空无一人，曾经对当地生态至关重要的动植物物种也灭绝了，令人非常压抑

5. 锡矿和白乳胶

5.1. 印度尼西亚是世界第二大锡出口国

• 5.1.1. 印度尼西亚90%的锡产自邦加和勿里洞，锡是半导体的原材料

• 5.1.2. 锡矿开采是一项利润丰厚但具有破坏性的贸易，它破坏了岛上的景观，铲平了岛上的农场和森林，杀死了鱼群和珊瑚礁，并削弱了美丽的棕榈海岸的旅游业

5.2. 要理解AI的完整供应链，就需要在全球范围内寻找范例，需要对历史和具体危害因地而异但又因多种开采力量而紧密相连的方式有敏感性

5.3. 古塔胶

• 5.3.1. 为了使厚重的镀锌钢丝层不受水的侵害并传输电流，需要一种柔软的有机树液对其进行保护

• 5.3.2. 随着全球潜艇业务的增长，对古塔胶木的需求也在增长

• 5.3.3. 乳胶被转化成一段又一段环绕全球的海底电缆外护层

• 5.3.4. 一棵成熟的古塔胶木可以产出大约300克的乳胶

• 5.3.5. 在1857年，第一条跨大西洋电缆长约3000千米，重达2000吨，这需要大约250吨古塔胶

• 5.3.6. 每生产1吨这种材料就需要大约90万根树干，马来西亚和新加坡的丛林被洗劫一空

• 5.3.7. 英国人在1883年做出最后一搏，通过了一项禁令，禁止采收乳胶，但这种树已经灭绝

5.4. 跨大西洋电报电缆是在各大洲之间传输数据的重要基础设施，是全球通信和资本的象征

• 5.4.1. 是开采、冲突和环境破坏的物质产物

• 5.4.2. 直到今天，海底电缆的路线仍然是早期帝国的中心和外围之间殖民网络的标志

6. 洁净技术

6.1. 矿物已经成为AI的支柱，但其命脉仍然是电能

• 6.1.1. 高级计算很少考虑碳足迹、化石燃料和污染

• 6.1.2. 像“云”这样的比喻象征着自然的、绿色的产业中的某种漂浮而微妙的东西

6.2. 服务器隐藏在不起眼的数据中心之中，它们的污染水平远不如燃煤发电站浓烟滚滚的烟囱那么明显

6.3. AI系统的碳足迹是巨大的，而且还在不断增长

6.4. 云是一种资源密集型的提取技术，它将水和电转化为计算能力，造成相当大的环境破坏，但它把公共视线从这方面转移了

• 6.4.1. 能源密集型基础设施几乎完全是私人的

6.5. 全世界计算基础设施的碳足迹已经与航空业的碳足迹相当，并且还在以更快的速度增长

6.6. 仅运行一个NLP模型就产生了30万千克的二氧化碳排放量，相当于5辆汽油动力汽车的整个使用寿命（包括其制造）的排放量，或一架航班从纽约到北京往返125次的排放量

6.7. 在人工智能领域，根据“越大越好”的信念，标准做法是为了提高性能将计算周期最大化

• 6.7.1. AI的测试运行中使用的强力测试计算技术，以及系统地收集更多数据并使用更多计算周期，直到获得更好的结果的做法，已经推动了巨大且不断增长的能源消耗

6.8. “计算至上主义”(compute maximalism)的趋势具有深远的生态影响

6.9. 数据中心是世界上最大的电力消费者之一

• 6.9.1. 大多数数据中心也远离主要的人口中心，无论是在沙漠还是半工业化的远郊地区

• 6.9.2. 事实是它在根本上是物质的，并以远未得到充分认识和解释的方式影响着环境和气候

• 6.9.3. 云属于地球，要保持其增长，就需要不断扩展的资源储备和始终运行的物流和运输网络

7. 物流层

7.1. 集装箱

• 7.1.1. 集装箱是一个单一的价值单位，就像一块乐高积木，在到达最终目的地之前可以行驶数千公里，是更大的运输系统的一个模块化部分

• 7.1.2. 标准化的货物集装箱（它们本身是由地球上的基本元素碳和常见元素铁锻造而成的钢制结构）促成了现代航运业的爆发，这反过来又使我们有可能将地球想象成一个巨大的工厂

• 7.1.3. 货物集装箱将全球通信、运输和资本行业联系在一起，这就是数学家所称的 “最优运输”的实际运用—在这种情况下，便指的是全球贸易路线的空间和资源优化

• 7.1.4. 如果没有货物集装箱这种标准化金属物体的开发和普及，亚马逊等公司所展示的令人眼花缭乱的物流和生产奇观是不可能实现的

7.2. 海运是在全球工厂的循环系统中进行运输的一种相对便宜的方式，但它掩盖了更大的外部成本

• 7.2.1. 近年来，船舶每年产生的二氧化碳排放量占全球二氧化碳排放量的3.1%，超过整个德国的总排放量

• 7.2.2. 为了最大程度降低内部成本，大多数集装箱运输公司大量使用极低等级的燃料，导致空气中硫和其他有毒物质的含量增加

• 7.2.3. 一艘集装箱船与5000万辆汽车排放的污染差不多，每年约有6万人的死亡可被间接归因于货船业的污染

7.3. 全球物流业最严重的代价由地球大气层、海洋生态系统和海洋生物以及收入最低的工人承担

• 7.3.1. 从用于构建当代网络社会所需的技术和基础设施的材料，到传输、分析和存储流经这些庞大互联系统的数据所需的能源

• 7.3.2. 只有考虑到这些隐性成本、这些参与者和系统的广泛集合，我们才能理解日益转向自动化意味着什么

  • 7.3.2.1. 意味着与脱离尘世的技术想象惯常的运行方式背道而驰

8. AI作为巨机器

8.1. 曼哈顿计划是典型的现代巨机器，其复杂性不仅对公众保密，甚至还对分散在全美各地、安全地从事这项工作的数千人保密

8.2. 人工智能是另一种巨机器，是一套依赖工业基础设施、供应链和人力的技术方法，这些技术遍布全球，但一直不透明

8.3. AI远不止是数据库和算法、机器学习模型和线性代数

• 8.3.1. 它的形态是变化的

  • 8.3.1.1. 依赖于制造、运输和体力劳动

  • 8.3.1.2. 数据中心和连接大陆间线路的海底电缆

  • 8.3.1.3. 个人设备及其原始组件

  • 8.3.1.4. 空气传播的信号

  • 8.3.1.5. 互联网产生的数据集

  • 8.3.1.6. 连续的计算周期

  • 8.3.1.7. 都是需要付出代价的

8.4. 构成AI系统链的许多行业都决心掩盖它们所做工作的长期成本

• 8.4.1. 构建AI系统所需的资源规模太巨大，知识产权法太令人费解，物流贸易网络太复杂，无法让人完全掌握