主要观点：作者探讨使用大型语言模型（LLM）的伦理问题，包括自身与 LLM 的关系、能源使用、训练数据、“取代”人、错误信息和偏见、权力集中等方面，认为在未解决这些伦理问题时使用 LLM 可能是不道德的，同时介绍了自身的一些情况和思考。
关键信息：

• 作者不常使用 LLM，曾是 Copilot 用户，雇主产品使用 LLM 但不代表个人观点。
• LLM 能源使用包括训练和推理，本地模型能源使用低，数据中心模型能源消耗大且导致更多电力需求。
• LLM 训练数据大多未经同意获取，搜索引擎与 LLM 的使用存在伦理差异。
• LLM 常被用于取代整个人类工作，会导致人员失业，应减轻其危害。
• LLM 存在错误信息和偏见问题，难以察觉和评估，可能强化现有问题。
• LLM 权力集中在少数公司，可能影响社会公平，危及许多人的未来。
  重要细节：
• 作者不邀请他人提供关于使用 LLM 伦理问题的答案。
• 以 Tom's Guide 文章为例说明 ChatGPT 的能源消耗。
• 提及不同模型在能源使用和运行环境上的差异。
• 思考实验探讨搜索引擎与 LLM 使用数据的伦理差异。
• 强调解决 LLM 伦理问题的重要性，否则使用可能不道德。