AI 背后隐忧：正悄然给公共健康埋单，你却未察觉

   前沿研究揭示出一个令人警醒的现实：人工智能（AI）在芯片制造与数据中心运营环节，正悄然加剧空气污染态势。一项题为《未付出的代价：量化人工智能对公共健康的影响》的深度调研发现，倘若趋势延续，至 2030 年，由此引发的污染或将致使每年超 1300 人过早离世，同时催生约 200 亿美元（折合人民币约 1460.5 亿元）的巨额公共卫生开支，这无疑给社会发展蒙上一层阴影。

   过往，大众目光多聚焦于人工智能的电力耗用、排入大气的碳排放量，以及大型数据中心运转所需的海量水资源。但加州理工学院信息科学与技术掌舵人、该项研究的联合作者亚当・维尔曼却指出：“尽管这些要素至关重要，可它们并非能对数据中心所处当地社区产生即时、直观影响的关键因子。” 言下之意，空气污染才是潜伏在身边的 “定时炸弹”。

   伴随人工智能全方位融入日常生活，其衍生的空气污染隐患大概率只增不减。研究预估，到 2030 年，该污染给公众健康造成的重压，将两倍于美国钢铁行业，甚至有望比肩加州全部汽车、公交与卡车尾气排放的总和，这般对比，令人咋舌。

近期估算表明，截至 2028 年，数据中心的能源消耗量预期会呈翻倍乃至四倍增长。报告显示，仅过去一年，数据中心便至少排放 1.06 亿吨污染物，这一数值与美国国内商业航空业的二氧化碳排放量（约 1.31 亿吨）近乎持平，足见其污染 “威力”。

   不妨以今年 7 月 Meta 公司推出的 Llama - 3.1 大语言模型为例，训练它所耗费的电力，会催生海量空气污染，其排放量相当于 1 万多辆汽车在洛杉矶与纽约间往返奔波所累积的尾气总和，直观展现出 AI 能耗污染的严重性。

   即便面临如此困境，《未付出的代价：量化人工智能对公共健康的的影响》研究团队仍坚信，人工智能的前进脚步不可阻挡。为此，他们提议，应依据特定标准与方法，督促科技公司如实披露电力消耗及备用发电机运作所致的空气污染详情，从而让这些隐匿于暗处的成本浮出水面，进入大众视野，为后续治理与决策提供有力依据。

   声明：本站所使用的图片文字等素材均来源于互联网共享平台，并不代表本站观点及立场，如有侵权或异议请及时联系我们删除。