Вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище: сума збитків
Витік електроенергії: живлення революції ШІ
Штучний інтелект — це не лише технологічний стрибок; це колосальний споживач енергії. Навчання складних моделей, таких як GPT-4, вимагає обчислювальної потужності, яка може споживати електроенергію, еквівалентну живленню сотень будинків протягом року. Це не одноразова витрата — кожен запит до системи, як-от ChatGPT, використовує значно більше енергії, ніж простий пошук у мережі, створюючи постійний і зростаючий попит на глобальні мережі.
Експерти підкреслюють, що кластери генеративного ШІ можуть споживати у сім чи вісім разів більше енергії, ніж типові обчислювальні навантаження. Оскільки компанії поспішають будувати нові центри обробки даних для підтримки цього буму, більша частина необхідної енергії все ще походить від викопного палива, безпосередньо пов'язуючи прогрес ШІ зі збільшенням викидів діоксиду вуглецю. Міжнародне енергетичне агентство прогнозує, що до 2026 року споживання електроенергії центрами обробки даних та ШІ може досягти 4% світового споживання, конкуруючи з використанням цілої країни, як-от Японія.
Викиди вуглецю: невидима ціна інтелекту
Вуглецевий слід ШІ поширюється далеко за межі мерехтіння серверних ламп. Повний аналіз життєвого циклу показує, що вплив починається з виробництва спеціалізованого обладнання та продовжується через навчання, розгортання та остаточну утилізацію. Наприклад, оцінюється, що навчання GPT-3 генерувало близько 552 тонн CO2, а новіші, більші моделі ще інтенсивніші.
Мова йде не лише про експлуатаційні викиди; це системна проблема. Виробництво графічних процесорів (GPU) включає енергоємні процеси, і зі зростанням попиту — поставки в центри обробки даних зросли з 2,67 мільйона в 2022 році до 3,85 мільйона в 2023 році — відповідні викиди парникових газів зростають. Ці викиди сприяють зміні клімату, викликаючи втрату біорізноманіття та екстремальні погодні умови, а також забруднюючи повітря в місцевих громадах, посилюючи такі проблеми зі здоров'ям, як астма.
Спраглі машини: величезний водний слід ШІ
Охолодження величезної кількості тепла, що генерується обчисленнями ШІ, вимагає величезних обсягів води, напружуючи ресурси в уже вразливих регіонах. Навчання GPT-3 у центрах обробки даних Microsoft у США могло спожити майже 700 000 літрів прісної води, а один запит ChatGPT може використовувати воду, еквівалентну кільком краплям, що швидко накопичується з мільйонами щоденних взаємодій.
Більше половини нових центрів обробки даних з 2022 року знаходяться в районах, де попит на воду перевищує пропозицію, погіршуючи дефіцит. Наприклад, запропонований центр Microsoft поблизу Фінікса, за оцінками, використовував би до 56 мільйонів галонів на рік, впливаючи на місцеві екосистеми та питну воду. Це використання води, поєднане з потребами в прісній воді електростанцій на викопному паливі, які живлять ці центри, створює подвійне навантаження на гідратацію нашої планети.
Прихований цикл виснаження
Вода потрібна не лише для охолодження; вона вбудована в ланцюг постачання енергії. Вугільні та газові електростанції потребують води для своєї роботи, а це означає, що кожен ват електроенергії, що живить ШІ, опосередковано витягує з джерел прісної води. У світі, що стикається з дедалі більшою посухою, це створює нагальну потребу в інноваційних технологіях охолодження та стратегіях розміщення, щоб пом'якшити спрагу ШІ.
Поза хмарою: обладнання та видобуток ресурсів
Екологічна плата за ШІ починається задовго до навчання моделі, коренячись у видобутку сировини. Високопродуктивне обладнання покладається на метали, такі як мідь, попит на яку, за прогнозами, майже подвоїться через ШІ, що стимулює гірничодобувні операції, які можуть включати токсичні хімікати та руйнування середовища існування.
Виробництво GPU та серверів вимагає значної енергії та ресурсів, сприяючи викидам вуглецю та забрудненню. Прагнення до більш потужних чіпів прискорює цей цикл, як видно на прикладі NVIDIA, AMD та Intel, які нарощують виробництво. Ця матеріальна інтенсивність підкреслює, що вплив ШІ не віртуальний — він фізично вбудований у наш ландшафт через виснаження ресурсів та промислові процеси.
Електронне життя після смерті: зростаюча гора електронних відходів
Коли обладнання ШІ застаріває, воно додається до глобальної кризи електронних відходів, яка, за прогнозами, досягне 82 мільйонів тонн до 2030 року. ШІ може внести до 5 мільйонів метричних тонн цих відходів до 2030 року, містячи небезпечні речовини, такі як ртуть і свинець, які становлять ризик для ґрунту та води, якщо ними не керувати належним чином.
Ці електронні відходи — це не лише проблема утилізації; вони представляють втрату цінних матеріалів та енергії, вкладеної у виробництво. Хоча сам ШІ з часом може допомогти в робототехніці переробки, поточна траєкторія підкреслює потребу в принципах циркулярної економіки в дизайні технологій, наголошуючи на довговічності, ремонтопридатності та придатності до переробки, щоб стримати зростання цього цифрового звалища.
Нерівномірне навантаження: екологічна справедливість та ШІ
Вплив ШІ на навколишнє середовище розподіляється нерівномірно; найчастіше він найсильніше впливає на громади, які вже стикаються зі стресом. Центри обробки даних часто розташовуються в регіонах з помірним або високим водним стресом, посилюючи місцевий дефіцит та забруднення. Наприклад, в Айові кластер центрів обробки даних Microsoft відповідав за 6% використання прісної води містом, що підкреслює, як глобальний технологічний попит може напружувати місцеві ресурси.
Це нерівномірне навантаження піднімає етичні проблеми, оскільки маргіналізовані райони несуть основну тягар погіршення якості повітря та води, отримуючи менше вигод від досягнень ШІ. Вирішення цього вимагає прозорих оцінок впливу та політики, яка надає пріоритет справедливому розподілу ресурсів, гарантуючи, що революція ШІ не поглибить існуючі екологічні несправедливості.
Баланс: чи може ШІ бути частиною рішення?
Незважаючи на свій значний слід, ШІ обіцяє стати частиною екологічної стійкості. Він може оптимізувати мережі відновлюваної енергії, моделювати сценарії зміни клімату та покращувати зусилля зі збереження, такі як відстеження вирубки лісів або моніторинг викидів. Такі проекти, як Google Green Light, використовують ШІ для зменшення викидів транспортних засобів шляхом оптимізації потоку трафіку, демонструючи потенційні позитивні застосування.
Щоб відповідально використати цей потенціал, нам потрібен цілісний підхід: розробка більш енергоефективних алгоритмів, живлення центрів обробки даних відновлюваною енергією та впровадження водозберігаючих систем охолодження. Інновації повинні зосередитися на зменшенні ресурсоємності ШІ, одночасно спрямовуючи його можливості на вирішення екологічних проблем. Інтегруючи сталість у основну розробку ШІ, ми можемо перетворити його з обузи на важелі для зеленішого майбутнього, де технологія та навколишнє середовище розвиваються в гармонії.