原文标题：Why scientists should lead the shift away from AI mega data centres

中文摘要：英国《自然》杂志发表科罗拉多大学博尔德分校博士后研究员卡西迪·K·布勒（Cassidy K. Buhler）等一文《为何科学家应带头远离超大规模人工智能数据中心》。作者在文中表示，随着人工智能数据中心对能源和水资源的需求不断攀升，公众反对声音日益高涨。一些科技公司正考虑将这些设施部署到太空。这种逻辑颇具吸引力：此类设施可以利用丰富的太阳能，并避免社区抗议。

但认为大型数据中心是实现人工智能驱动的科学进步的先决条件是错误的。科学研究所需的基础设施与为数百万用户服务而构建的消费级人工智能平台有着根本性的不同。具备必要技术知识的研究人员应倡导一种不同的愿景：以开放权重人工智能模型为中心，这些模型可在本地部署，同时优先高效利用计算资源。这种做法将使人工智能工具的使用更加可持续，并更好地符合公共利益。

文章称，许多研究团队具备足够的专业知识，可以自行搭建配备开源模型的服务器，而无需购买谷歌的人工智能订阅服务。学术机构目前还没有这样做，但其必须这样做，因为人工智能的环境成本以及访问费用的补贴都无法无限期维持。大学和研究机构在这一转型过程中发挥着至关重要的作用。研究人员和开源模型开发者可以协助构建工具、集成系统以及创建领域专用代理，使本地模型能够执行复杂的科学任务。教育工作者不仅可以培训学生如何使用人工智能模型，还能指导他们判断在何种情况下本地模型优于云端系统，并开发能够在本地硬件上高效运行的应用程序。人工智能从来不是由某一家公司独占的成果，其未来也不会如此。（编译：江明明、秦川）