鄰近人工智能中心的隱藏壞處
無論你係唔係ChatGPT嘅死忠粉絲，抑或你堅持做傳統派，唔想同人工智能（AI）有太多接觸，大家其實每星期都會用到AI。根據Gallup嘅調查，99%嘅美國人每星期都會用至少一款內置AI嘅產品，無論佢哋知唔知道。由天氣App、Alexa語音助理，到串流平台同導航工具，AI已經深入日常生活。由於市場對自動化、餐廳推薦、物流優化、免費心理輔導等需求無止境，大型數據中心正逐步進駐你我附近嘅社區。不過，從暴漲嘅能源費用，到嚴重嘅環境破壞，鄰近AI中心生活有不少不為人知嘅負面影響。
大型數據中心對電網造成沉重負擔，每日用水量更驚人，甚至比一整個城鎮還多。數據中心嘅冷卻系統同備用發電機24小時不停運作，產生持續噪音。呢啲噪音喺夜晚特別明顯，令居民不勝其擾，甚至有住戶反映噪音驅走咗附近嘅野生動物。
環境破壞問題更加嚴重，因為開發商通常會選擇鄉郊地區建立數據中心，理由係當地電網需求較低。但建設過程往往涉及大面積嘅森林砍伐同土地清理，永久改變原有嘅自然環境。超大型數據中心通常佔地數百英畝，建築面積可達百萬平方呎，對生態棲息地同綠地造成重大損失。申請建設許可時，當地規劃、交通流量同發展方向都會被迫改變，最終令原本寧靜嘅鄉村地區變成擁擠嘅工業區。
公共健康與安全問題日益嚴重
AI中心嘅快速擴張亦帶來公共健康同安全嘅隱憂，尤其係空氣質素同水資源壓力方面。雖然大家普遍關注呢啲設施嘅用電量對消費者電費嘅影響，但較少人留意到其中部分電力仍來自燃燒化石燃料嘅污染源。
最新發表喺《Computers and Science》嘅研究指出，訓練一個大型AI模型所產生嘅空氣污染，相等於超過一萬次由洛杉磯到紐約嘅車程。研究估計，數據中心嘅細懸浮微粒排放，到2030年每年可能導致多達1300宗過早死亡。空氣污染被視為「隱形殺手」，係哮喘、糖尿病同心血管疾病嘅主要風險因素。對於鄰近居民，特別係兒童、長者以及患有慢性疾病嘅人士，長期暴露喺低濃度污染環境下，健康風險大增。
水資源方面，超大型AI中心每日可能消耗數百萬加侖淡水，用嚟冷卻設施。呢個龐大需求喺乾旱地區尤其會對當地水源造成壓力，引發飲用水同農業用水嘅競爭，導致水價上升。此外，冷卻後排放嘅水通常經過化學處理，對下游生態系統同市政污水處理系統構成挑戰。雖然數據中心經常被包裝成低影響鄰居，但其規模同複雜性令監管變得尤為重要，確保社區安全同健康。
數據中心將企業成本（及後果）轉嫁到屋主身上
鄰近AI中心嘅壞處唔止環境同健康問題，承諾嘅經濟效益往往落空。雖然有政客會提及增加嘅物業稅收入，但實情係為吸引數據中心落戶，多數州份會提供慷慨嘅稅務減免，令地方政府收入有限，負擔最終由已經負擔沉重嘅屋主承擔。至於數據中心對物業價值嘅影響，情況複雜，但現有數據清楚顯示，數據中心唔會透過創造就業長遠地提升當地經濟。隨著物業價值難以預測、保險費升高、社區面貌改變，屋主往往要承擔由數據中心帶來嘅長期財務同生活質素損失，而呢啲設施主要服務科技公司，唔係本地居民。
更甚者，數據中心嘅電力需求巨大，電力公司為應付需求興建新嘅輸電線路，成本大部分會轉嫁到居民身上，透過電費上調收取，居民實際上係補貼高壓輸電網絡。更有公用事業公司利用徵用權，強行取得沿途土地甚至整個住宅，令部分屋主被迫遷離。
由於數據中心帶嚟嘅野生動物棲息地流失，以至令居民生活成本上升，實際承擔代價嘅往往係最少受惠嘅本地居民。了解本地數據中心項目進展，有助屋主提前準備，並為自己社區爭取最大利益。
—
評論與啟示
今時今日，人工智能嘅發展速度令人目不暇給，數據中心作為AI背後嘅基礎設施，無可避免地會在全球各地擴張。然而，呢篇文章提醒我哋，科技進步背後往往伴隨住環境、健康同社會成本，呢啲成本多數由普通市民承擔，而唔係科技企業或政策制定者。
尤其係喺香港呢類土地資源有限、人口密集嘅城市，若果未有完善規劃同監管，類似問題可能更為嚴重。數據中心用水、用電嘅龐大需求，喺本地水資源緊張同電網負荷高企嘅背景下，將會引發更大壓力。加上噪音污染同社區結構改變，居民生活質素或會大受影響。
政府同相關單位應該加強對數據中心選址嘅規管，推動綠色能源使用，減低空氣污染同水資源消耗。亦應該設立透明嘅審批機制，確保社區利益得到保障，並為受影響人士提供合理嘅補償。業界亦應該承擔更多社會責任，尋求創新技術降低環境足跡。
總括而言，AI嘅發展唔應該只係企業同技術層面嘅勝利，更應該係社會整體嘅福祉提升。只有平衡科技進步同環境保護，先能創造一個可持續嘅未來。香港讀者亦應該從中汲取教訓，積極參與本地相關政策討論，確保城市發展能夠真正惠及每一位市民。
以上文章由GPT 所翻譯及撰寫。而圖片則由GEMINI根據內容自動生成。
