研究：人工智能加劇空氣汙染，到 2030 年或致每年千餘人過早死亡

IT之家 12 月 29 日消息，一項最新研究表明，從芯片製造到數據中心運營，人工智能正在加劇空氣汙染。在一篇名為《未付出的代價：量化人工智能對公共健康的影響》的論文中，科學家指出，到 2030 年，這種汙染可能導致每年多達 1300 人過早死亡。此外，由此產生的公共衛生支出 —— 包括治療癌症和哮喘的費用，以及因病缺勤、缺課造成的損失 —— 預計每年將達到約 200 億美元（IT之家備註：當前約 1460.5 億元人民幣）。

人們在討論人工智能的成本時，通常關注的是電力消耗、排放到大氣中的碳以及運行大型數據中心所需的水資源。「雖然這些成本非常重要，但它們並非會對數據中心所在地的當地社區產生直接影響的因素，」加州理工學院信息科學與技術主管、該論文的合著者亞當・維爾曼在一份聲明中表示。

隨著人工智能日益深入地融入日常生活，由此產生的空氣汙染，包括可吸入肺部的細顆粒物和其他受聯邦法規管製的汙染物（如氮氧化物），預計只會增加。研究預測，到 2030 年，其對公眾健康造成的負擔預計將是美國鋼鐵行業的兩倍，甚至可能與加州所有汽車、公共汽車和卡車的總和相當。

美國能源部最近的估計發現，到 2028 年，數據中心的能源使用量預計將翻一番甚至兩番。據《麻省理工科技評論》報導，僅去年一年，數據中心就產生了至少 1.06 億噸排放 —— 與美國國內商業航空業的排放量相當（約為 1.31 億噸二氧化碳）。

以今年 7 月發佈的 Meta 的 Llama-3.1 為例，訓練這樣一個大語言模型所需的電力會產生大量空氣汙染，相當於超過 1 萬輛汽車在洛杉磯和紐約之間往返的排放量。

雖然人工智能的發展勢不可擋，但重要的是，該行業必須為其對環境和公共健康的影響負責。作者建議，應採用相關標準和方法，要求科技公司報告其電力消耗和備用發電機造成的空氣汙染，以便將這些隱藏的成本納入考量。

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