隨著人工智能(AI)在全球各行業(yè)廣泛應(yīng)用,其巨大的能耗問題日益引發(fā)關(guān)注——龐大的數(shù)據(jù)中心消耗著海量電力,訓(xùn)練復(fù)雜模型可能產(chǎn)生數(shù)百噸的碳排放。與此形成對比的是,作為另一種“智能體”的人類大腦,在支撐醫(yī)學(xué)研究與試驗發(fā)展(R&D)過程中,其能耗模式與生態(tài)影響呈現(xiàn)出截然不同的圖景。這促使我們深入思考:在追求醫(yī)學(xué)進(jìn)步的道路上,“人類智能”驅(qū)動的研發(fā)活動,其能耗與碳足跡究竟如何?
從直接能耗看,人類智能本身是高效的“生物計算機(jī)”。成年人大腦功率僅約20瓦,卻能驅(qū)動復(fù)雜的科研思維——閱讀文獻(xiàn)、設(shè)計實驗、分析數(shù)據(jù)、提出假說。相比之下,訓(xùn)練一個大型AI模型可能消耗相當(dāng)于數(shù)百個家庭一年的用電量。在醫(yī)學(xué)實驗室中,直接由科研人員思維活動產(chǎn)生的能耗幾乎可忽略不計。這并非全貌。人類智能的“運(yùn)行”依賴整個生命系統(tǒng)的支撐:科研人員需要衣食住行、通勤辦公、照明取暖,這些間接能耗構(gòu)成了人類智能工作的基礎(chǔ)碳成本。一個大型醫(yī)學(xué)研究團(tuán)隊的整體生活與工作能耗,遠(yuǎn)超過單純大腦運(yùn)轉(zhuǎn)的20瓦。
更重要的是,醫(yī)學(xué)研發(fā)的核心能耗并非來自“智能體”(人或AI)本身,而是來自研發(fā)活動所需的“硬件”與過程。無論是傳統(tǒng)人類主導(dǎo)的實驗,還是AI輔助的研究,均離不開高耗能設(shè)施:
在此背景下,人類智能與人工智能的角色實為互補(bǔ)。人類科研者擅長提出創(chuàng)造性假說、設(shè)計整體研究路徑、進(jìn)行倫理判斷與臨床解讀;而AI可高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、加速藥物篩選、優(yōu)化試驗設(shè)計。兩者結(jié)合,恰恰可能提升研發(fā)能效:AI幫助減少重復(fù)實驗、縮短研發(fā)周期,從而降低總體資源消耗;人類則確保研究方向符合真實臨床需求,避免因AI偏差導(dǎo)致的資源浪費。
醫(yī)學(xué)研發(fā)的“綠色化”需要系統(tǒng)思維:
歸根結(jié)底,無論是人類智能還是人工智能,都是醫(yī)學(xué)進(jìn)步的工具。在應(yīng)對全球健康挑戰(zhàn)的我們必須審視研發(fā)活動本身的可持續(xù)性。通過融合人類創(chuàng)造力與AI計算力,并系統(tǒng)優(yōu)化研發(fā)生態(tài),我們有望在降低能耗的前提下,更智慧、更負(fù)責(zé)任地推動醫(yī)學(xué)發(fā)展——這本身,或許正是人類智能最高層次的體現(xiàn)。
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更新時間:2026-02-24 23:48:58
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