计算机处理需求的增加推动了人工智能（AI）的发展，同时也导致了发电厂和备用柴油发电机不断为快速增长的计算机处理中心提供电力，从而引发了越来越多的致命空气污染。据预测，到2030年，这种空气污染每年将在美国导致多达1300人提前死亡，其公共健康成本包括癌症、哮喘等疾病以及因病缺勤的费用，预计将接近每年200亿美元。
这是加州大学河滨分校（UC Riverside）和加州理工学院（Caltech）科学家本周在线发布的一项研究的发现。然而，这些人力和财务成本似乎被科技行业忽视了。
“如果你查看科技公司的可持续发展报告，他们只关注碳排放，有些还包括水，但绝对没有提到有害空气污染物，而这些污染物已经造成了公共健康负担，”加州大学河滨分校电气和计算机工程副教授、该研究的通讯作者Ren Shaolei说。
该研究的作者之一、加州理工学院教授兼计算机科学家Adam Wierman建议采用标准和方法，要求科技公司报告其电力消耗和备用发电机造成的空气污染。他们还建议，受数据处理中心电力生产空气污染影响最严重的社区应得到科技公司的适当补偿，以抵消健康负担。
研究还发现，AI导致的空气污染不成比例地影响某些低收入社区，部分原因是这些社区靠近发电厂或数据处理中心的备用发电机。此外，污染还会跨越县界和州界，影响远近的社区，Ren表示。
“数据中心向其运营所在的县缴纳地方财产税，但这种健康影响不仅限于一个小社区。实际上，它会遍及整个国家，因此其他地方根本没有得到任何补偿，”Ren说。
例如，位于北弗吉尼亚的数据中心的备用发电机产生的污染会飘入马里兰、西弗吉尼亚、宾夕法尼亚、纽约、新泽西、特拉华和华盛顿特区，造成每年约1.9亿至2.6亿美元的区域公共健康成本。如果这些备用发电机按最大许可水平排放，年度成本将增加十倍，达到19亿至26亿美元。
在某些地区，与AI处理中心相关的公共健康成本超过了科技公司支付的电费，研究表明。
随着科技公司竞相提供重塑我们工作和生活方式的AI服务，由此产生的空气污染，尤其是那些小于2.5微米的肺部穿透性细颗粒物和其他联邦监管污染物如氮氧化物，预计将会急剧增加。研究预测，到2030年，公共健康负担将是美国钢铁行业的两倍，并与加利福尼亚州所有汽车、公交车和卡车的影响相当。
“AI的增长正在推动对数据中心和能源的巨大需求，使其成为所有行业中能源消费增长最快的领域，”Ren说。
例如，Ren和他的同事计算了训练一个大型语言模型（LLM），如Meta的Llama-3.1（由Facebook的所有者于7月发布，以与OpenAI的GPT-4等领先的专有模型竞争）所产生的排放。研究发现，训练该模型所需的电力产生的空气污染相当于超过10000次洛杉矶和纽约市之间的往返汽车旅行。
作者使用美国环境保护署开发的统计方法估计健康成本，包括提前死亡，该方法考虑了与发电厂和备用柴油发电机相关的空气污染已知的流行病学风险。预计到2030年每年将有1300人提前死亡，这是940至1590人这一范围的中点。
“如果你的家人患有哮喘或其他健康状况，这些数据中心产生的空气污染可能已经在影响他们。这是一个我们需要紧急解决的公共卫生问题，”Ren说。
论文的题目是“未付代价：量化AI的公共健康影响”。除了Ren和Wierman，论文的作者还包括UCR伯恩斯工程学院的Han Yuelin、Wu Zhifeng和Li Pengfei。
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