快科技 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。