Штучний інтелект – технологія, про яку багато говорять. При цьому рідко згадують її великий вуглецевий слід та негативний вплив на зміну клімату.
Технології штучного інтелекту (ІІ) переживають бум – не в останню чергу завдяки ажіотажу навколо таких нових програм, як ChatGPT. Чат-бот було розроблено американською компанією OpenAI, яку підтримує концерн Microsoft. Одним із засновників OpenAI є Ілон Маск. ChatGPT здатний підтримувати розмову, писати тексти, складати вірші та есе майже як людина. Його поява спровокувала гостру конкуренцію між світовими технологічними гігантами за виведення ринку аналогічних і, можливо, досконаліших програм.
Інвестиції у штучний інтелект швидко зростають. На даний час світовий ринок ІІ оцінюється в 142,3 млрд. доларів, а до 2030 року очікується його зростання майже до двох трильйонів доларів.
Системи штучного інтелекту вже багато в чому присутні у повсякденному житті, допомагаючи людям , компаніям чи урядам працювати більш ефективно. Проте ця технологія має і зворотний бік.
Навчання ІІ призводить до викидів сотень тонн СО2
Щоб ІІ міг виконувати поставлені завдання, йому необхідно освоїти величезні масиви даних. Щоб навчитися розпізнавати автомобіль, алгоритм має просіяти мільйони зображень машин. ChatGPT обробляє величезні текстові бази даних, щоб навчитися працювати з людською мовою.
Обробка інформації відбувається у центрах обробки даних (ЦОД). Вона потребує великих обчислювальних потужностей і є дуже енергоємною. “На всю інфраструктуру таких центрів та мереж передачі даних припадає від двох до чотирьох відсотків викидів CO2 у світі. Це приблизно стільки ж, скільки викиди від авіаційних перевезень”, – каже Ганні Моллен (Anne Mollen) з берлінської неурядової організації Algorithmwatch.
У дослідженні 2019 року вчені з Массачусетського університету підрахували, що “навчання” одного великого устрою штучного інтелекту може призвести до викиду до 284 тонн CO2-еквівалента – майже вп’ятеро більше, ніж викиди автомобіля за весь термін його виробництва та експлуатації .
“Коли я вперше ознайомилася з цими даними, була просто вражена. Коли ви летите на літаку з Лондона до Нью-Йорка, ваша емісія вуглекислого газу становить 986 кг. Але щоб навчити ІІ, ми викидаємо 284 000 кг. Чому б нам не поговорити про тому, як зменшити цей вуглецевий слід”, – ставить питання Бенедетта Бревіні, доцент кафедри політичної економії Сіднейського університету і автор книги “Is AI good for the planet?”.
Щоправда, підрахунки у дослідженні Массачусетського університету стосувалися особливо енергоємної моделі ІІ. Простіші програми можуть працювати на ноутбуці і, відповідно, споживати менше енергії. Але системи, що працюють з так званим “глибоким навчанням”, наприклад алгоритми, що займаються контентом соціальних мереж, або ChatGPT, вимагають дуже значних обчислювальних потужностей.
Після завершення “етапу навчання” подальші викиди відбуваються під час роботи системи, що може відбуватися мільярди щодня – наприклад, щоразу, коли онлайн-перекладач перекладає слово чи чат-бот відповідає питанням. На думку Моллен, цей етап може припадати до 90% викидів за весь життєвий цикл ІІ.
Як можна зменшити “вуглецевий слід” ІІ?
“Ми повинні враховувати весь виробничий ланцюжок та всі пов’язані з ним екологічні проблеми, особливо енергоспоживання та викиди, а також токсичність матеріалів та відходи. Навіть на етапі розробки та навчання алгоритму”, – вимагає Бревіні.
Замість того, щоб розробляти все більші моделі ІІ, як це відбувається в даний час, дослідник Algorithmwatch Моллен пропонує компаніям використовувати більш компактні системи зі зменшеними наборами даних та проводити навчання ІІ на більш ефективному апаратному забезпеченні.
Робота центрів обробки даних у регіонах, де використовуються відновлювані джерела енергії та не потрібно багато води для охолодження, також може знизити “вуглецевий слід” ІІ. Наприклад, величезні ЦОД США чи Австралії, де викопне паливо становить основну частину енергобалансу, виробляють більше викидів, ніж центри Ісландії, де використовується геотермальна енергія, а нижчі температури зовнішнього повітря полегшують охолодження серверів.
Моллен зазначає, що технологічні гіганти мають непоганий досвід використання відновлюваних джерел енергії . Наприклад, компанія Google стверджує, що завдяки інвестиціям у компенсацію викидів вуглекислого газу її діяльність не впливає на навколишнє середовище. До 2030 року компанія має намір працювати виключно на енергії, яка не призводить до викидів CO2. Microsoft взяла на себе зобов’язання до 2030 року не викидати CO2 в атмосферу за рахунок використання таких технологій, як уловлювання та зберігання вуглецю. Meta Group планує до 2030 року домогтися нульового вуглецевого сліду у всьому своєму ланцюжку.
Але енергія – не єдиний аспект впливу ІІ на навколишнє середовище. Величезна кількість води, необхідна центрам обробки даних для запобігання перегріву, створює серйозні проблеми в регіонах з дефіцитом води, наприклад Сантьяго.
Розташований там ЦОД Google “поглиблює посуху в регіоні, і місцеві жителі протестують проти цього центру та будівництва нових”, – каже Моллен.
Енергоспоживання не єдина проблема
Але навіть якщо великі технологічні компанії зменшать енергоспоживання своїх ІІ, виникає інша проблема . І вона потенційно ще шкідливіша для довкілля, зазначає Девід Рольник, доцент кафедри комп’ютерних наук Університету Макгілла в Канаді та співзасновник некомерційної організації Climate Change AI.
Як приклад він наводить використання ІІ в рекламі. “Реклама спочатку спрямована на збільшення споживання, що, безумовно, спричиняє значні витрати для клімату”, – говорить учений.
У доповіді, підготовленій технологічною консалтинговою компанією Accenture та експертами Всесвітнього економічного форуму, прогнозується, що ІІ допоможе нафтогазовій галузі отримати до 2025 року додатковий прибуток у розмірі 425 млрд доларів. “Грінпіс” розкритикував контракти в області ІІ між компаніями, що видобувають викопне паливо, і Amazon, Microsoft і Google. У своїй доповіді екологічна організація заявила, що Shell, BP та ExxonMobil будуть використовувати інструменти ІІ для розширення своїх операцій, зниження витрат та, у деяких випадках, збільшення видобутку. Після цього Google заявив, що більше не розроблятиме власні інструменти штучного інтелекту для допомоги компаніям у видобутку викопного палива.
ІІ потребує регулювання
У майбутньому роль штучного інтелекту, ймовірно, стане ще більшою. Це ще одна причина, через яку Рольник вважає, що необхідно посилити регулювання, щоб забезпечити стійкість розвитку ІІ та не допустити його негативного впливу на досягнення цільових показників викидів.
У Євросоюзі законодавці вже два роки працюють над законом про штучний інтелект. ІІ має бути регламентовано, а відповідні ризики різних додатків – класифіковані. Поки що, однак, неясно, чи в законопроекті будуть враховані екологічні проблеми.
Наталі Мюллер
Віталій Кропман
