人工智能与人类智能 从能耗视角看医学研发的“碳足迹”

随着人工智能（AI）在全球各行业广泛应用，其巨大的能耗问题日益引发关注——庞大的数据中心消耗着海量电力，训练复杂模型可能产生数百吨的碳排放。与此形成对比的是，作为另一种“智能体”的人类大脑，在支撑医学研究与试验发展（R&D）过程中，其能耗模式与生态影响呈现出截然不同的图景。这促使我们深入思考：在追求医学进步的道路上，“人类智能”驱动的研发活动，其能耗与碳足迹究竟如何？

从直接能耗看，人类智能本身是高效的“生物计算机”。成年人大脑功率仅约20瓦，却能驱动复杂的科研思维——阅读文献、设计实验、分析数据、提出假说。相比之下，训练一个大型AI模型可能消耗相当于数百个家庭一年的用电量。在医学实验室中，直接由科研人员思维活动产生的能耗几乎可忽略不计。这并非全貌。人类智能的“运行”依赖整个生命系统的支撑：科研人员需要衣食住行、通勤办公、照明取暖，这些间接能耗构成了人类智能工作的基础碳成本。一个大型医学研究团队的整体生活与工作能耗，远超过单纯大脑运转的20瓦。

更重要的是，医学研发的核心能耗并非来自“智能体”（人或AI）本身，而是来自研发活动所需的“硬件”与过程。无论是传统人类主导的实验，还是AI辅助的研究，均离不开高耗能设施：

• 实验室设施：超低温冰箱、生物安全柜、离心机、细胞培养箱等24小时运行的设备持续耗电；
• 仪器与计算：基因测序仪、冷冻电镜、高性能计算集群等，其能耗可能远超数据中心；
• 临床试验网络：多中心试验涉及人员差旅、物料运输、数据中心的额外负荷。

在此背景下，人类智能与人工智能的角色实为互补。人类科研者擅长提出创造性假说、设计整体研究路径、进行伦理判断与临床解读；而AI可高效处理大规模数据、加速药物筛选、优化试验设计。两者结合，恰恰可能提升研发能效：AI帮助减少重复实验、缩短研发周期，从而降低总体资源消耗；人类则确保研究方向符合真实临床需求，避免因AI偏差导致的资源浪费。

医学研发的“绿色化”需要系统思维：

1. 优化研发流程：通过数字化协作减少不必要的差旅与物料消耗；推广虚拟临床试验、计算机模拟等低耗能方法。
2. 提升设施能效：对实验室进行能源审计，采用节能设备，利用可再生能源供电。
3. 智能分配任务：根据人类与AI的各自优势，合理设计研发链条——人类负责创新与整合，AI处理标准化、大数据任务。
4. 碳成本评估：将“碳足迹”纳入医学研究评价体系，鼓励低能耗、高价值的科研模式。

归根结底，无论是人类智能还是人工智能，都是医学进步的工具。在应对全球健康挑战的我们必须审视研发活动本身的可持续性。通过融合人类创造力与AI计算力，并系统优化研发生态，我们有望在降低能耗的前提下，更智慧、更负责任地推动医学发展——这本身，或许正是人类智能最高层次的体现。