研究：人工智能加剧空气污染，到 2030 年或致每年千余人过早死亡

据IT之家报道，最新研究发现，人工智能对空气污染带来了严重影响，从芯片制造到数据中心运营。一篇名为《未付出的代价：量化人工智能对公共健康的影响》的论文指出，到 2030 年，预计每年会有多达 1300 人因空气污染而过早死亡。此外，由此带来的公共卫生支出预计每年将达到约 200 亿美元（约合1460.5亿元人民币）。

科学家指出，人们通常关注人工智能的电力消耗、碳排放以及数据中心对水资源的需求作为成本，然而这些成本并不直接影响数据中心所在地的社区。亚当・维尔曼表示：“虽然这些成本非常重要，但它们并非会对数据中心所在地的当地社区产生直接影响的因素。”

随着人工智能逐渐融入日常生活，预计由此产生的空气污染将不断增加，包括可吸入细颗粒物和受联邦法规管制的其他污染物（如氮氧化物）。研究显示，到 2030 年，人工智能对公众健康的负担预计将是美国钢铁行业的两倍，甚至可能与加州所有汽车、公共汽车和卡车排放量相当。

美国能源部最近的估算发现，到 2028 年，数据中心的能源使用量预计将增长一倍甚至两倍。据报道，仅去年一年，数据中心排放的至少有 1.06 亿吨的碳排放量，相当于美国国内商业航空业的排放量（约为 1.31 亿吨二氧化碳）。

以 Meta 公司于今年 7 月发布的 Llama-3.1 为例，训练这种大型语言模型将会消耗大量电力，产生大量空气污染，相当于超过 1 万辆汽车在洛杉矶和纽约之间往返的排放。

尽管人工智能的发展势头迅猛，但行业必须为其对环境和公共健康的影响承担责任。研究人员建议，科技公司应报告其电力消耗和备用发电机造成的空气污染，并采用相关标准和方法，以便考虑这些隐藏成本。

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