不止安全隐患大!AI年耗水电超多国 其电子垃圾或达133亿部废手机
8月5日消息,据媒体报道,经合组织与国际能源署发布的数据显示,人工智能(AI)的广泛应用正带来日益显著的生态挑战。在资源消耗方面,到2027年,AI预计每年将消耗高达66亿立方米的水,这一水量是瑞士
8月5日消息,据媒体报道,经合组织与国际能源署发布的数据显示,人工智能(AI)的广泛应用正带来日益显著的生态挑战。
在资源消耗方面,到2027年,AI预计每年将消耗高达66亿立方米的水,这一水量是瑞士年用水量的两倍。
同时,数据中心的能耗问题也愈发严峻,预计到2030年,其能耗将翻一番,达到945太瓦时(TWh),这一数字甚至超过了日本(900 TWh)与瑞士(60 TWh)两国能耗的总和。
AI的“生态足迹”远不止于电力与水资源的消耗。
根据科学期刊《自然计算科学》上的一项研究,生成式AI在2023年已产生了2600吨电子垃圾。
而随着技术的不断发展和应用的普及,到2030年,这一数字预计将飙升至250万吨,相当于133亿部废弃智能手机的重量,对环境造成巨大压力。
除了生态问题,AI的安全隐患也日益凸显。
今日,国家安全部也发文警示,人工智能正面临数据源污染的新挑战。
一些不法分子通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”手段,制造污染数据,这些数据在模型训练阶段会干扰参数调整,进而削弱模型性能、降低其准确性,甚至可能诱发有害内容的输出。
研究显示,数据污染对模型输出的影响极为显著。当训练数据集中仅包含0.01%的虚假文本时,模型输出的有害内容就会增加11.2%;即便虚假文本的比例降至0.001%,有害输出也会相应上升7.2%。
更为严重的是,受到数据污染的人工智能生成的虚假内容,还可能成为后续模型训练的数据源,形成一种具有延续性的“污染遗留效应”,进一步加剧数据安全问题。

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