A maioria das pessoas já ouviu falar sobre o impacto ambiental do boom da AI de hoje, decorrente de amplo data centers embalado com fome de potência servidores. No Estados Unidos Sozinho, a demanda por IA é projetada para empurrar o consumo de eletricidade do data center para 6,7 a 12,0 % do total do país até 2028. Naquela mesma data, consumo de água Para resfriar essas instalações de data centers, prevê -se dobrar ou até quadruplicar, em comparação com o nível de 2023.
Mas muitas pessoas não fizeram a conexão entre data centers e saúde pública. O usinas de energia E os geradores de backup precisavam manter os data centers trabalhando gerar poluentes nocivos do ar, como material particulado fino e óxidos de nitrogênio (NOX). Esses poluentes têm um preço imediato na saúde humana, desencadeando asma Sintomas, ataques cardíacos e até declínio cognitivo.
Mas a contribuição da IA para Poluição do ar E a carga de saúde pública geralmente está faltando nas conversas sobre o design responsável da IA. Por que?
Porque o ar ambiente poluição é a “Assassino silencioso.” Enquanto preocupações sobre o Impactos de saúde pública de data centersincluindo links potenciais para A taxa de câncer aumentaestão começando a surgir, a maioria dos desenvolvedores de modelos de IA, profissionais e usuários simplesmente não conhece os sérios riscos à saúde vinculados à energia e infraestrutura que alimentam os sistemas modernos de IA.
O perigo de poluição do ar ambiente
A poluição do ar ambiente é responsável por Aproximadamente 4 milhões de mortes prematuras em todo o mundo a cada ano. O maior culpado são pequenas partículas de 2,5 micrômetros ou menos em diâmetro (referido como PM 2.5), que pode viajar profundamente para o trato respiratório e pulmões. Junto com o alto pressão arterialfumar e alto açúcar no sangue, a poluição do ar é um fator de risco à saúde líder. O Banco Mundial estima o Custo global da poluição do ar em US $ 8,1 trilhõesequivalente a 6,1 % do produto interno bruto global.
Ao contrário da crença comum, os poluentes do ar não ficam perto de suas fontes de emissão: eles podem viajar centenas de quilômetros. Além disso, A PM 2.5 é considerada um poluente “não limiar”o que significa que não há nível seguro de exposição.
Com o perigo dessa poluição bem estabelecida, a questão se torna: quanto é a IA responsável? Em nossa pesquisadecidimos responder a essa pergunta.
Quantificando o custo de saúde pública da IA
Para garantir que os serviços de IA estejam disponíveis mesmo durante as interrupções da grade, os data centers dependem de grandes conjuntos de geradores de backup que geralmente queimam diesel combustível. Embora o tempo total de operação dos geradores de backup seja limitado e regulado pelas agências ambientais locais, suas taxas de emissão são altas. Um gerador diesel típico pode liberar 200 a 600 vezes mais NOx do que um gás natural usina produzindo a mesma quantidade de eletricidade.
Um recente relatório pelo estado da Virgínia revelou que os geradores de backup nos data centers da Virginia emitiram cerca de 7 % do que as permissões permitidas em 2023. De acordo com a Agência de Proteção Ambiental dos EUA Ferramenta de modelagem Cobraque mapeia como a poluição do ar afeta a saúde humana nos níveis local, estadual e federal, o custo de saúde pública dessas emissões na Virgínia é estimado em US $ 150 milhões, afetando as comunidades de lugares tão distantes quanto a Flórida. Imagine o impacto se os data centers forçaram suas emissões permitidas.
Compunda ainda mais o risco de saúde pública, um grande conjunto de geradores de data center em uma região pode operar simultaneamente durante interrupções da grade ou escassez de grade como parte de programas de demanda-resposta, potencialmente desencadeando picos de curto prazo nas emissões de PM2.5 e NOx que são especialmente prejudicial para pessoas com problemas pulmonares.
Em seguida, vamos olhar além dos geradores de backup para o fornecimento de energia da grade. A maior parte dos data centers de IA em energia eletrônica vem de usinas que queimam Combustíveis fósseisque liberam poluentes nocivos do ar, incluindo PM 2.5 e NOX. Apesar dos anos de progresso, as usinas permanecem um principal fonte de poluição do ar nos Estados Unidos.
Calculamos que o treinamento de um único grande AI generativa modelo nos Estados Unidos, como a meta’s Lhama 3.1, pode produzir tanto PM 2,5 quanto mais do que 10.000 viagens de volta de carro entre Los Angeles e Nova York.
De acordo com nossa pesquisaem 2023, a poluição do ar atribuída aos dados dos EUA foi responsável por um estimado US $ 6 bilhões em danos à saúde pública. Se a atual tendência de crescimento da IA continuar, esse número deverá atingir de US $ 10 a US $ 20 bilhões por ano até 2030, rivalizando com o impacto das emissões dos 30 milhões de veículos da Califórnia.
Por que carbono e eficiência energética Não são a história toda
Até o momento, os esforços para mitigar a IA’s pegada ambiental concentrou -se principalmente em emissões de carbono e eficiência energética. Esses esforços são importantes, mas podem não aliviar os impactos da saúde, o que depende fortemente de onde ocorrem as emissões.
Carbono em qualquer lugar é carbono em todos os lugares. O impacto climático de dióxido de carbono é em grande parte o mesmo, não importa onde seja emitido. Mas o impacto na saúde da poluição do ar depende muito de fatores regionais, como fontes locais de energia, padrões de vento, clima e densidade populacional.
Embora emissões de carbono E os poluentes do ar que danificam a saúde têm algumas fontes compartilhadas, um foco exclusivo no corte de carbono não reduz necessariamente e pode até exacerbar os riscos à saúde pública. Por exemplo, nossa pesquisa mais recente (e não publicada) mostrou que a redistribuição de cargas de energia da Meta em 2023 em seus data centers dos EUA para priorizar as reduções de carbono poderia potencialmente reduzir as emissões gerais de carbono em 7,2 %, mas aumentaria os custos de saúde pública em 2,8 %.
Da mesma forma, concentrar -se apenas na eficiência energética pode reduzir as emissões de poluentes do ar, mas não garante uma diminuição no impacto na saúde. Isso ocorre porque o treinamento do mesmo modelo de IA usando a mesma quantidade de energia pode produzir resultados de saúde muito diferentes, dependendo do local. Nos data centers dos EUA da Meta, descobrimos que o custo de saúde pública do treinamento que o mesmo modelo pode variar em mais de um fator de 10.
Precisamos de IA informada pela saúde
Soluções do lado da oferta, como usar Fuels alternativos Para geradores de backup e adquirir eletricidade a partir de combustíveis limpos, podem reduzir o impacto na saúde pública da IA, mas eles apresentam desafios significativos.
Os geradores de backup limpos que oferecem o mesmo nível de confiabilidade que o diesel ainda são limitados. E apesar dos avanços em energia renovávelos combustíveis fósseis permanecem profundamente incorporados na mistura de combustível energética. A Administração de Informações de Energia dos EUA projetos aquele carvão geração de eletricidade Em 2050, permanecerá em aproximadamente 30 % do nível de 2024 no cenário alternativo de eletricidade, no qual as usinas continuam operando sob as regras existentes antes de abril de 2024. Globalmente, a parcela de carvão e outros combustíveis fósseis na geração de eletricidade tem permaneceu quase plano Nas últimas quatro décadas, destacando a dificuldade de alterar inteiramente o suprimento de energia que alimenta os data centers.
Acreditamos que as estratégias do lado da demanda que consideram as variações espaciais e temporais nos impactos da saúde podem fornecer soluções eficazes e acionáveis imediatamente. Essas estratégias são particularmente adequadas para data centers de IA com flexibilidade operacional substancial. Por exemplo, o treinamento de IA geralmente pode ser executado em qualquer data centers disponíveis e normalmente não enfrenta prazos duros; portanto, esses trabalhos podem ser roteados para locais ou adiados a tempos que têm menos impacto na saúde pública. Da mesma forma, os trabalhos de inferência podem ser roteados entre vários data centers sem afetar experiência do usuário.
Ao incorporar o impacto da saúde pública como uma métrica importante de desempenho, essas flexibilidades podem ser aproveitadas para reduzir a crescente carga de saúde da IA. Fundamentalmente, essa abordagem informada à saúde da IA requer alterações mínimas nos sistemas existentes. As empresas simplesmente precisam considerar os custos de saúde pública ao tomar decisões.
Enquanto o custo de saúde público da IA está crescendo rapidamente, a IA também tem uma tremenda promessa de avançar na saúde pública. Por exemplo, dentro do setor de energia, a IA pode navegar pelo complexo espaço de decisão da expedição de usina em tempo real. Ao alinhar a estabilidade da grade aos objetivos da saúde pública, a IA pode ajudar a minimizar os custos de saúde, mantendo uma fonte de alimentação confiável.
A IA está rapidamente se tornando uma utilidade pública e continuará a remodelar profundamente a sociedade. Como tal, devemos examinar a IA através de uma lente pública, com seu impacto na saúde pública como uma consideração crítica. Se continuarmos a ignorá -lo, o custo de saúde público da IA só crescerá. A IA informada pela saúde oferece um caminho claro para o avanço da IA, promovendo comunidades mais limpas e mais saudáveis.
Dos artigos do seu site
Artigos relacionados ao redor da web