AI的快速增长正在加剧公共卫生危机。尽管人们已经关注到AI对环境的影响，但其对空气质量及公共健康的效应却鲜有提及。最近，加州大学河滨分校（UCR）和加州理工学院（Caltech）的研究人员进行了一项研究，强调了AI能源消耗对人类健康的影响，并提出了紧急建议以缓解这些危害。
这项名为“未支付的代价：量化AI对公共健康的影响”的研究发布在预印本期刊arXiv上。论文作者包括加州大学河滨分校电气与计算机工程副教授任少雷（Shaolei Ren）、加州理工学院教授兼计算机科学家亚当·韦尔曼（Adam Wierman），以及加州大学河滨分校伯纳工程学院的韩悦琳（Yuelin Han）、吴志峰（Zhifeng Wu）和李鹏飞（Pengfei Li）。
AI的隐性代价
随着现代AI模型的巨大计算需求，AI的发展依赖于能源密集型数据中心。随着生成式AI和大规模机器学习模型的需求增加，数据中心迅速扩张。这些中心消耗大量电力，其中大部分仍然来自化石燃料，这不仅增加了碳排放，还导致有害空气污染物的释放，从而降低空气质量。
AI的生命周期——从硬件制造到数据中心的运营——直接导致了多种“标准空气污染物”的释放，包括PM2.5（细颗粒物）、二氧化硫（SO2）和二氧化氮（NO2）。这些污染物与各种不良健康结果相关，如过早死亡、哮喘、心脏病发作、中风、肺癌和认知能力下降，特别是在老年人、儿童和已有呼吸或心血管疾病的人群中。
研究表明，AI的环境成本不仅限于温室气体排放。虽然能源消耗产生的碳排放会导致长期气候变化，并带来更广泛的间接健康影响，但像PM2.5这样的空气污染物带来的直接威胁更为紧迫。事实上，PM2.5暴露每年在全球范围内导致约100万人过早死亡，占2000年至2019年间全球总死亡人数的2%。即使是短期暴露于PM2.5也可能引发严重健康后果，包括死亡。
日益加重的健康负担
与AI能源消耗相关的公共健康成本令人震惊。根据该研究，到2030年，美国数据中心造成的健康负担预计每年将超过200亿美元——这一数额是美国煤炭钢铁业公共健康成本的两倍多，而后者是空气污染的重要来源。实际上，AI驱动的污染物对公共健康的冲击可能与美国最大州（如加利福尼亚州，拥有约3500万辆注册车辆）的道路排放相当。
为了说明这一点，训练像Llama-3.1这样的AI模型所产生的排放量相当于洛杉矶和纽约市之间超过10,000次往返汽车旅行的空气污染物。与这些排放相关的健康经济成本，如住院治疗、药物使用、缺课天数和工作缺勤，可能会远超用于供电AI系统的电费。这种鲜明对比凸显了迫切需要解决AI的直接和即时健康影响及其环境足迹。
研究还强调，公共健康负担在不同地区分布不均。经济欠发达社区受到AI数据中心健康影响的比例过高，每户家庭的健康成本可能是受影响较小地区的200倍。例如，在俄亥俄州米格斯县，健康负担相当于近八个月的家庭电费账单，进一步加剧了社会不平等。随着AI需求的增长，这种差异预计将增加，尤其是在那些托管或依赖数据中心但并未从AI运营的经济收益中受益的社区，如税收收入。
不成比例的影响
研究中最令人担忧的发现之一是低收入社区不成比例的健康影响，这些社区往往最容易受到空气污染的影响。研究表明，到2030年，经济欠发达地区将承担比富裕地区高200倍以上的健康成本。这种健康结果的差异直接归因于数据中心建在这些社区附近，而这些社区通常缺乏资源来缓解这些影响。这些社区也往往医疗保健渠道较少，应对空气污染增加带来的健康影响的能力较弱。
这些地区的公共健康负担进一步因污染物长距离运输而加剧。由AI数据中心（尤其是使用化石燃料备用发电机）排放的污染物可以传播数百英里，影响远离数据中心本身的社区。研究表明，这种跨州污染对已经在空气质量方面挣扎的地区尤为有害。
建议
鉴于与AI能源消耗相关的重大且不断增长的公共健康成本，该研究提出了几项关键建议以缓解这些危害：
- 标准化的污染物报告协议：研究呼吁采用标准化的报告协议，针对标准空气污染物及其相关的公共健康成本。就像科技行业通过温室气体协议等框架在报告碳排放方面取得进展一样，应建立类似的系统来跟踪和报告AI能源消耗产生的空气污染对健康的冲击。透明度对于理解和解决AI的公共健康负担至关重要。
- 基于健康的AI操作：为减少AI对公共健康的影响，研究建议采用基于健康的AI操作。这种方法涉及根据区域健康数据优化AI模型训练和推理任务的调度。通过利用数据中心操作的灵活性并考虑不同地区发电产生的不同健康成本，AI操作可以在最大程度上减少其健康影响。例如，AI任务可以转移到空气污染较低或排放较低的时期，以减少整体健康负担。
- 促进公共健康公平：研究强调了促进公共健康公平的重要性，确保最脆弱的社区，特别是低收入地区，不会不公平地承担过多的公共健康负担。这可以通过优先制定减少这些社区健康影响的政策，并确保与AI相关的行业改善受影响地区的健康结果来实现。决策者在决定数据中心选址和分配资源以缓解相关健康风险时，应考虑AI的长期健康影响。
负责任的AI发展呼吁
该研究的发现提醒我们，不能忽视AI对健康的潜在影响。它呼吁采取新的、以健康为中心的方法来开发和运营AI，充分考虑公共健康成本，并致力于减轻其对弱势社区的负面影响。
通过适当的政策，AI确实可以帮助改善公共健康，但其开发必须谨慎考虑其更广泛的社会和健康影响。AI的增长不应以牺牲人类健康为代价，科技行业必须对其在塑造更健康、更公平未来方面的作用负责。
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