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우리는 공중 보건에 대한 AI의 영향에 대해 이야기해야합니다.

우리는 공중 보건에 대한 AI의 영향에 대해 이야기해야합니다.

우리는 공중 보건에 대한 AI의 영향에 대해 이야기해야합니다.

대부분의 사람들은 오늘날의 AI 붐의 환경 영향에 대해 들었습니다. 데이터 센터 전원 헝가리 서버로 가득 차 있습니다. 미국에서만 AI에 대한 수요는 데이터 중심 전기 소비를 추진할 것으로 예상됩니다. 2028 년까지 국가 전체의 6.7 ~ 12.0 %. 같은 날짜까지,이 데이터 중심 시설을 냉각시키기위한 수자원 소비는 2023 년 수준에 비해 두 배 또는 두 배의 것으로 예상됩니다.

그러나 많은 사람들이 데이터 센터와 공중 보건을 연결하지 않았습니다. 데이터 센터가 작동하는 데 필요한 발전소 및 백업 생성기는 미세 입자상 물질 및 질소 산화물 (NOX)과 같은 유해한 대기 오염 물질을 생성합니다. 이 오염 물질은 인간 건강에 즉각적인 피해를 입히고 천식 증상, 심장 마비 및인지 감소를 유발합니다.

그러나 대기 오염에 대한 AI의 기여와 공중 보건 부담은 종종 책임있는 AI 디자인에 대한 대화에서 빠진다. 왜?

주변 대기 오염은 a “조용한 살인자.” 걱정하는 동안 데이터 센터의 공중 보건 영향잠재적 인 링크를 포함하여 암 률이 증가합니다대부분의 AI 모델 개발자, 실무자 및 사용자는 현대 AI 시스템에 전원을 공급하는 에너지 및 인프라와 관련된 심각한 건강 위험을 인식하지 못합니다.

주변 대기 오염의 위험

주변 대기 오염이 담당합니다 약 4 백만 건의 조기 사망 매년 전 세계. 가장 큰 범인은 직경이 2.5 마이크로 미터 이하의 작은 입자입니다 ( 오후 2.5), 호흡기와 폐로 깊숙이 이동할 수 있습니다. 고혈압, 흡연 및 고혈당과 함께 대기 오염은 건강 위험 요소입니다. 세계 은행은 전 세계 대기 오염 비용 미화 8.1 조 달러글로벌 총 국내 총생산의 6.1 %에 해당합니다.

일반적인 믿음과는 달리 대기 오염 물질은 배출원 근처에 머물지 않습니다. 수백 마일을 여행 할 수 있습니다. 게다가, PM 2.5는 “비 임계 값”오염 물질로 간주됩니다안전한 노출 수준이 없음을 의미합니다.

이 오염의 위험이 잘 확립되어 있으면 문제는 다음과 같습니다. AI는 얼마나 책임이 있습니까? ~ 안에 우리의 연구 Caltech와 Riverside의 California University의 교수로서 우리는 그 질문에 대답하기 시작했습니다.

AI의 공중 보건 비용 정량화

그리드 중단 중에도 AI 서비스를 사용할 수 있도록 데이터 센터는 일반적으로 디젤 연료를 태우는 대규모 백업 생성기 세트에 의존합니다. 백업 생성기의 총 운영 시간은 지역 환경 기관에 의해 제한되고 규제되지만 배출률은 높습니다. 일반적인 디젤 생성기가 해제 될 수 있습니다 200 ~ 600 배 더 NOX 같은 양의 전기를 생산하는 천연 가스 발전소보다.

최근 보고서 버지니아 주에 따르면 버지니아 데이터 센터의 백업 생성기는 2023 년에 허용 허가의 약 7 %를 방출했다고 밝혔다. 코브라 모델링 도구대기 오염이 지역, 주 및 연방 차원에서 인간 건강에 어떤 영향을 미치는지를 보여 주면, 버지니아의 배출량의 공중 보건 비용은 1 억 5 천만 달러로 추정되어 플로리다만큼 지역 사회에 영향을 미칩니다. 데이터 센터가 허용 된 배출량을 최대화 한 경우 영향을 상상해보십시오.

공중 보건 위험을 더욱 복리화하면 지역의 대규모 데이터 센터 생성기 세트가 수요-응답 프로그램의 일부로 그리드 정전 또는 그리드 부족 동안 동시에 작동 할 수 있으며, 특히 PM2.5 및 NOX 배출량의 단기 스파이크가 발생할 수 있습니다. 폐 문제가있는 사람들에게 유해합니다.

다음으로 백업 생성기를 넘어 그리드의 에너지 공급을 살펴 보겠습니다. 전기 전력 AI 데이터 센터의 대부분은 화석 연료를 태우는 발전소에서 나오며 PM 2.5 및 NOX를 포함한 유해한 대기 오염 물질을 방출합니다. 수년간의 진전에도 불구하고 발전소는 남아 있습니다 대기 오염의 주요 원천 미국에서.

우리는 Meta ‘s Llama 3.1과 같은 미국에서 단일 대형 생성 AI 모델을 훈련시키는 것으로 계산했습니다. 자동차로 10,000 회의 여행 로스 앤젤레스와 뉴욕시 사이.

에 따르면 우리의 연구2023 년 미국 데이터 센터에 기인 한 대기 오염은 공중 보건 피해로 60 억 달러가 추정됩니다. 현재 AI 성장 추세가 계속되면이 숫자는 2030 년까지 연간 100 억 달러에서 200 억 달러에이를 것으로 예상되며, 캘리포니아의 3 천만 대의 차량에서 배출량이 영향을 미칩니다.

탄소와 에너지 효율이 전체 이야기가 아닌 이유

현재까지 AI의 환경 발자국을 완화하려는 노력은 주로 탄소 배출 및 에너지 효율. 이러한 노력은 중요하지만 건강 영향을 완화시키지 못할 수도 있으며, 이는 배출이 발생하는 위치에 크게 의존합니다.

탄소는 어디서나 탄소입니다. 이산화탄소의 기후 영향은 어디에서 방출하든 크게 동일합니다. 그러나 대기 오염의 건강 영향은 지역 에너지 원, 바람 패턴, 날씨 및 인구 밀도와 같은 지역 요인에 크게 의존합니다.

탄소 배출량과 건강을 약화시키는 대기 오염 물질이 일부 공유 공급원을 가지고 있지만, 탄소 절단에 대한 독점적 인 초점은 반드시 공중 보건 위험을 감소시키지 않으며 악화시킬 수도 있습니다. 예를 들어, 우리의 최신 (및 미공개) 연구에 따르면 2023 년 미국 데이터 센터에서 메타의 에너지 부하를 재분배하여 탄소 감소의 우선 순위를 정하는 것으로 나타났습니다.

마찬가지로, 에너지 효율에만 집중하면 대기 오염 물질 배출량을 줄일 수 있지만 건강 영향의 감소는 보장되지 않습니다. 동일한 양의 에너지를 사용하여 동일한 AI 모델을 훈련하면 위치에 따라 건강 결과가 크게 다릅니다. Meta의 미국 데이터 센터 전체에서 동일한 모델을 교육하는 공중 보건 비용은 10 배 이상 변할 수 있음을 발견했습니다.

우리는 건강 정보가 필요합니다

백업 생성기에 대체 연료를 사용하고 깨끗한 연료로 전기를 소싱하는 것과 같은 공급 측 솔루션은 AI의 공중 보건 영향을 줄일 수 있지만 상당한 문제가 발생합니다.

디젤과 동일한 수준의 신뢰성을 제공하는 청정 백업 생성기는 여전히 제한되어 있습니다. 재생 에너지의 발전에도 불구하고 화석 연료는 에너지 연료 믹스에 깊이 내장되어 있습니다. 미국 에너지 정보국 프로젝트 2050 년의 석탄 기반 전기 생성은 대체 전기 시나리오에 따라 2024 년 수준의 약 30 %로 유지 될 것이며, 이는 2024 년 4 월 이전에 존재하는 규칙에 따라 발전소가 계속 운영됩니다. 전 세계적으로 전기 생성의 석탄 및 기타 화석 연료의 비중 거의 평평하게 남아있었습니다 지난 40 년 동안 데이터 센터에 전력을 공급하는 에너지 공급을 완전히 바꾸는 데 어려움이 있음을 강조했습니다.

우리는 건강 영향의 공간적 및 시간적 변화를 고려하는 수요 측면 전략이 효과적이고 실행 가능한 솔루션을 즉시 제공 할 수 있다고 생각합니다. 이러한 전략은 특히 운영적인 유연성을 가진 AI 데이터 센터에 특히 적합합니다. 예를 들어, AI 교육은 종종 사용 가능한 데이터 센터에서 실행될 수 있으며 일반적으로 어려운 마감일에 직면하지 않으므로 해당 작업은 위치로 라우팅하거나 공중 보건에 미치는 영향이 적은 시간으로 연기 될 수 있습니다. 마찬가지로, 모델이 출력을 생성하기 위해 수행하는 작업은 사용자 경험에 영향을 미치지 않으면 서 여러 데이터 센터 사이에 라우팅 될 수 있습니다.

공중 보건 영향을 핵심 성능 지표로 통합함으로써 이러한 유연성을 활용하여 AI의 건강 부담 증가를 줄일 수 있습니다. 결정적으로, AI에 대한이 건강 정보 접근 방식은 기존 시스템에 대한 최소한의 변화가 필요합니다. 회사는 결정을 내릴 때 단순히 공중 보건 비용을 고려하면됩니다.

AI의 공중 보건 비용이 급격히 증가하고 있지만 AI는 또한 공중 보건 증진에 대한 엄청난 약속을 가지고 있습니다. 예를 들어, 에너지 부문 내에서 AI는 실시간 발전소 파견의 복잡한 의사 결정 공간을 탐색 할 수 있습니다. 그리드 안정성을 공중 보건 목표와 정렬함으로써 AI는 안정적인 전원 공급 장치를 유지하면서 건강 비용을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 빠르게 공공 시설이되고 있으며 사회를 계속해서 재구성 할 것입니다. 따라서 공중 보건에 중요한 고려 사항으로 공공 렌즈를 통해 AI를 조사해야합니다. 우리가 계속 간과한다면, AI의 공중 보건 비용은 성장할 것입니다. Health Informed AI는 깨끗한 항공 및 건강한 커뮤니티를 홍보하면서 AI를 발전시키기위한 명확한 길을 제공합니다.

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