Onderzoek onthult dat de vraag naar AI-kracht bijdraagt aan giftige luchtvervuiling

De gezondheidskosten van Amerikaanse datacenters en de top-3 staatsuitstoot op de weg van 2016 tot 2030, gebaseerd op verschillende extrapolaties voor de basisemissies van 2030.

De vraag naar computerverwerking voor kunstmatige intelligentie (AI) leidt tot toenemende niveaus van dodelijke luchtvervuiling van elektriciteitscentrales en nooddieselgeneratoren die continu elektriciteit leveren aan het snel groeiende aantal datacenters.

Deze luchtvervuiling zal naar verwachting leiden tot maar liefst 1.300 voortijdige sterfgevallen per jaar tegen 2030 in de Verenigde Staten. De totale kosten voor de volksgezondheid als gevolg van kanker, astma, andere ziekten en gemiste werk- en schooldagen naderen naar schatting $20 miljard per jaar. Dit zijn de bevindingen van een studie van wetenschappers van UC Riverside en Caltech, deze week online gepubliceerd op de arXiv preprint server. Toch lijken deze menselijke en financiële kosten over het hoofd te worden gezien door de technologie-industrie.

“Als je naar die duurzaamheidsrapporten van techbedrijven kijkt, focussen ze alleen op koolstofemissies, en sommigen nemen ook water mee, maar er wordt absoluut niets gezegd over ongezonde luchtverontreinigende stoffen en deze verontreinigende stoffen creëren al een belasting voor de volksgezondheid,” zegt Shaolei Ren, een UCR-assistent professor in elektrische en computertechniek en een van de corresponderende auteurs van de studie.

De auteurs, waaronder Caltech-professor en computerwetenschapper Adam Wierman, bevelen aan dat normen en methoden worden aangenomen die techbedrijven verplichten om de luchtvervuiling die voortkomt uit hun energieverbruik en noodgeneratoren te rapporteren. Ze raden verder aan dat gemeenschappen die het hardst zijn getroffen door luchtvervuiling van de elektriciteitsproductie van datacenters op de juiste manier worden gecompenseerd door de techbedrijven voor de gezondheidslasten.

De auteurs ontdekten ook dat de luchtvervuiling als gevolg van AI onevenredig invloed heeft op bepaalde laag-inkomensgemeenschappen, deels vanwege hun nabijheid tot elektriciteitscentrales of noodgeneratoren bij de datacenters. Bovendien verspreidt de vervuiling zich over county- en staatsgrenzen, wat gezondheidsimpact heeft op gemeenschappen ver en wijd, aldus Ren.

“De datacenters betalen lokale onroerendgoedbelasting aan de county waar ze opereren,” zegt Ren. “Maar deze gezondheidsimpact is niet beperkt tot een kleine gemeenschap. Eigenlijk reist het door het hele land, zodat die andere plaatsen helemaal niet worden gecompenseerd.”

Bijvoorbeeld, vervuiling van noodgeneratoren bij datacenters in Noord-Virginia drijft naar Maryland, West Virginia, Pennsylvania, New York, New Jersey, Delaware en het District of Columbia, wat regionale kosten voor de volksgezondheid van ongeveer $190 miljoen tot $260 miljoen per jaar creëert. Als deze noodgeneratoren hun maximaal toegestane niveau uitstoten, zullen de jaarlijkse kosten 10 keer zo hoog worden en oplopen tot $1,9 miljard tot $2,6 miljard.

In sommige gebieden overschrijden de kosten voor de volksgezondheid die samenhangen met AI-verwerkingscentra de kosten die de techbedrijven betalen voor elektriciteit, blijkt uit de studie.

Terwijl techbedrijven zich haasten om AI-diensten te leveren die de manier waarop we werken en spelen transformeren, wordt de daaruit voortvloeiende luchtvervuiling in de vorm van longdoordringende fijne deeltjes—deze kleiner dan 2,5 micrometer—en andere federaal gereguleerde verontreinigende stoffen, zoals stikstofoxiden, verwacht aanzienlijk te toenemen. De belasting voor de volksgezondheid tegen 2030 wordt verwacht het dubbele te zijn van die van de staalindustrie in de VS en evenaart die van alle auto’s, bussen en vrachtwagens in Californië, voorspelt de studie.

“De groei van AI drijft een enorme toename in de vraag naar datacenters en energie, waardoor het de snelst groeiende sector voor energieverbruik in alle industrieën is,” zegt Ren.

Als voorbeeld berekenden Ren en zijn collega’s de emissies van het trainen van een groot taalmodel, of LLM, op de schaal van Meta’s Llama-3.1, een geavanceerd open-gewicht LLM dat in juli is uitgebracht door de eigenaar van Facebook om te concurreren met leidende propriëtaire modellen zoals OpenAI’s GPT-4. De studie ontdekte dat het produceren van de elektriciteit om dit model te trainen een luchtvervuiling genereerde die gelijkstaat aan meer dan 10.000 retourritten met de auto tussen Los Angeles en New York City.

De auteurs schatten de gezondheidskosten, inclusief voortijdige sterfgevallen, met statistische methoden ontwikkeld door de Amerikaanse Environmental Protection Agency, die rekening houdt met bekende epidemiologische risico’s die verband houden met luchtvervuiling van elektriciteitscentrales en nooddieselgeneratoren. De 1.300 verwachte jaarlijkse sterfgevallen tegen 2030 is het gemiddelde van een bereik tussen 940 en 1.590.

“Als je familieleden hebt met astma of andere gezondheidsproblemen, kan de luchtvervuiling van deze datacenters hen nu al beïnvloeden. Het is een volksgezondheidsprobleem dat we dringend moeten aanpakken,” zegt Ren.

Bovendien zijn naast Ren en Wierman ook Yuelin Han, Zhifeng Wu en Pengfei Li, alle drie van UCR’s Bourn’s College of Engineering, auteurs van het artikel. Het artikel volgt het eerdere onderzoek van Ren’s team dat de waterconsumptie van AI onthulde.