Featured image of post 前EPA官员警告:特朗普政府放松环保监管或加剧AI数据中心健康风险

前EPA官员警告:特朗普政府放松环保监管或加剧AI数据中心健康风险

前EPA官员称,30项联邦行动加剧数据中心污染健康风险。

核心事件与关键事实

核心事件与关键事实
核心事件与关键事实|新闻截图

美国环保署(EPA)前官员组成的独立组织“环境保护网络”(EPN)本周发布报告称,特朗普政府为加快AI数据中心建设而放松环境监管,可能增加公共健康风险。该报告统计,自2025年1月以来,联邦层面已有30项行动可能加剧与数据中心污染相关的健康风险,其中17项明确提及AI或以数据中心为对象。

报告所指行动包括限制可再生能源项目、放松污染监管,以及让现有电厂和工厂在部分标准下获得豁免的行政行动或提案。EPN呼吁总统采纳“数据中心健康保护承诺”(Data Center Health Protection Pledge),以表明政府将认真对待相关环境风险。

关键事实要点如下:

  • 政策数量:报告列出30项可能加剧健康风险的联邦行动,其中17项直接提及AI或针对数据中心
  • 政策背景:EPA署长Lee Zeldin曾表示,希望通过放松监管让美国成为“世界AI之都”
  • 替代方案:EPN呼吁采纳“数据中心健康保护承诺”
  • EPA回应:发言人Cora Mandy称,EPA的每项行动都是在此前政府“过度监管”后,回归对《清洁空气法》的最佳解读

污染来源与健康代价

EPN认为,数据中心相关污染的影响并不局限于设施周边。**加州大学河滨分校、加州理工学院和罗切斯特理工学院的一项研究估计,到2028年,与AI相关的空气污染最多可能导致1300例过早死亡,并造成逾200亿美元公共健康成本。**EPN称,若将报告列出的政策变化纳入考量,影响可能更大。

污染风险主要涉及三个环节:

  1. 能源供应端:EPN认为,对可再生能源的限制以及污染规则的放松,可能令新增AI数据中心更多依赖高污染能源,包括现场燃气轮机和专门服务科技公司的发电厂。
  2. 设备制造端:生成式AI所需先进芯片的需求增长,正带动“永久性化学物”的生产。这类物质难以降解,并可能在环境和人体中累积。
  3. 区域扩散端:污染并非只来自数据中心本身,也可能经由其供能和制造链条影响远离设施的地区。

前EPA助理署长、儿科医生Lynn Goldman在简报会上表示:“你会以为,如此大规模、被称为一场革命的行业建设,会让EPA更加警惕。相反,EPA正在做完全相反的事:优先考虑行业需求,并削弱或重新审视对有毒化学品和有害污染物的限制。”

政策调整的争议

政策调整的争议
政策调整的争议|新闻截图

特朗普于2025年7月发布的“AI行动计划”建议,在《清洁空气法》《清洁水法》和超级基金法框架下“精简或减少监管”,以加快数据中心项目和芯片工厂的审批。

EPN及其他批评者认为,这些变化可能通过多种方式降低环境治理能力:

  • 监管豁免与审批提速:行政行动和政策提案可能为数据中心、供能设施及相关工业项目降低合规门槛。
  • 污染标准调整:部分现有电厂和工厂可能被排除在某些标准之外。
  • 机构能力下降:原文提到EPA人员和资金遭到削减,可能影响执法与监督能力。
  • 能源结构风险:若可再生能源项目受阻,快速扩张的数据中心更可能依赖化石燃料供电。

消费者倡导组织Public Citizen能源项目主管Tyson Slocum此前对《The Verge》表示:“AI行动计划真正涉及的是动用前所未有的紧急权力,为数据中心,尤其是化石燃料基础设施,授予大规模的新豁免。”

EPA内部与外部的分歧

去年,数百名现任EPA员工曾公开致信Lee Zeldin,警告:“在你的领导下,EPA将不会保护社区免受危险化学品和不安全饮用水的影响,反而会增加公共健康和安全风险。”

EPN认为,一个职责在于“保护人类健康和环境”的机构,应当监测AI基础设施扩张如何改变污染水平、哪些人群受到暴露,以及这种暴露意味着什么健康后果,并公开相关信息。EPA则表示,其仍致力于“保护人类健康和环境”,同时也将“让美国成为世界AI之都”列为优先事项。

值得关注的方向

值得关注的方向
值得关注的方向|新闻截图

  • 企业与投资者:数据中心选址和供能方案不应只考虑短期审批效率,也应评估排放合规、社区关系和长期声誉风险。
  • 社区与环保组织:可关注数据中心的供电来源、周边工业设施和排放许可,要求更透明的污染与健康影响信息。
  • 技术从业者:高效计算、节能冷却和低碳供电能够降低AI基础设施的资源压力,也有助于减少扩张过程中的环境外部性。

写在最后

AI基础设施扩张与环境保护并非必然对立。研究所估算的2028年前最多1300例过早死亡和逾200亿美元公共健康成本,强调的是能源、监管和建设方式将塑造AI发展的社会代价。如何在推进算力建设的同时保持可执行的污染监测、环境标准与公共信息披露,将是这一轮基础设施竞争的重要议题。