不愧是史密斯专员，这都能抠一笔出来

问了一下d指导 回复如下
从技术角度分析奥特曼的言论是否属实，需结合大语言模型的运行机制、资源消耗模式以及用户交互的具体影响。以下是关键分析点：
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### 1. **大语言模型的成本与Token处理直接相关**
- **Token与计算资源的关系**：大语言模型（如ChatGPT）的输入和输出均以Token（文本单位）为处理基础。每个Token的生成需经过模型的多层神经网络计算，消耗算力。用户输入的额外词汇（如“请”“谢谢”）和模型生成的礼貌性回应（如“不客气！”）均会增加Token数量，进而提升计算量。
- **示例**：若用户输入“请帮我写一篇报告”而非“写报告”，模型需额外处理“请”的语义，并可能生成更长的回复（如“好的，请稍等！”），导致单次请求的Token数量增加约20%-30%。
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### 2. **能源消耗的累积效应**
- **单次请求的边际成本**：根据网页4的数据，2025年每次ChatGPT查询的电力消耗约为0.3瓦时。假设礼貌用语使单次请求的Token数增加10%，则单次额外耗电约0.03瓦时。若每天有1亿次含礼貌用语的请求，年耗电量将增加约1.1亿瓦时（约合110万千瓦时），按工业电价0.1美元/千瓦时计算，电费成本约为11万美元。但奥特曼提到的“数千万美元”可能包含服务器冷却、硬件折旧等综合成本。
- **水资源消耗**：生成式AI的服务器冷却需大量用水。例如，生成一句“不客气！”可能消耗40-50毫升水，若每天处理1亿次此类请求，年用水量高达1.46亿升，进一步推高运营成本。
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### 3. **模型优化与效率的局限性**
- **预定义回复的可行性**：理论上，OpenAI可预设固定回复（如“不客气”）以减少计算量。但实际中，用户输入的多样性导致模型需动态生成响应，无法完全规避额外计算。
- **硬件效率提升的抵消作用**：尽管2025年硬件效率提升（如更高效的GPU），但用户规模的增长可能抵消这一优势。例如，若用户量年增长50%，即使单次请求能耗降低20%，总能耗仍会上升。
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### 4. **数据验证与争议点**
- **支持观点**：Token经济学和能源消耗模型显示，礼貌用语确实会增加边际成本。例如，谷歌搜索单次查询成本约0.0003美元，而大语言模型的复杂度使其成本高出数倍。
- **质疑观点**：部分分析师指出，奥特曼的数据可能被高估。例如，Epoch AI认为，因硬件效率提升，礼貌用语的额外能耗可能仅为总成本的1%-2%，远低于“数千万美元”的规模。
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### 5. **结论：奥特曼的言论部分成立，但有语境限制**
- **属实性**：从技术角度看，用户使用礼貌用语会增加Token数量和能耗，尤其在大规模应用中，累积成本可达数百万美元级别。若考虑服务器维护、冷却等综合成本，奥特曼的表述具备合理性。
- **语境限制**：这一成本需结合用户量、模型优化水平及硬件效率综合评估。若OpenAI未对礼貌用语进行针对性优化，或用户基数极大（如数十亿次/日），则成本可能显著放大。
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### 延伸思考：技术与伦理的平衡
- **用户体验与成本的权衡**：礼貌用语使AI交互更人性化，但需在“拟人化设计”与“可持续性”间找到平衡。例如，可探索压缩回复长度、优化Token分配等方案。
- **环境责任**：AI公司需公开能耗数据，并探索绿色计算方案（如使用可再生能源），以缓解公众对生态影响的担忧。
综上，奥特曼的言论在技术逻辑上成立，但具体数值需结合运营细节验证。这一争议反映了AI发展中的核心矛盾——技术进步、用户体验与可持续性之间的复杂博弈。

天网：干李良老子不需要礼貌，给我简洁！明了！妈的忍不了，跟你们这群不说机话的甲方爆了

ai没有人格不需要被尊重，所以直接说出你的需求就行，不用谢谢

我记得当初openAI鼓励用户文明用语，会故意降低用词不礼貌的问题的回答质量

算账到这种地步说明在走下坡路了

暗示用户量庞大

花得越多不是越赚吗，都是token啊

浪费的是运营商的资源又不是ai自己的

我也问过ai这个问题，到底是应该使用更礼貌的语言，还是用更简洁的语言

成本是对方企业的，好感度是加自己的

用户发的越多花的钱越多，那么发的越少花的越少，以此类推没人用了就能做到利润最大化

铁人叛乱？快进到大远征

Ai:别废话，说要求