Siekiant nuraminti susirūpinimą dėl augančio duomenų centrų energijos ir išteklių poreikio dažnai pateikiamas argumentas, kad ateityje dirbtinio intelekto (DI) modeliams reikės mažiau išteklių, nes jie tobulės ir taps efektyvesni. Tačiau, remiantis nauja Jungtinių Tautų ataskaita, kurioje įvertintos DI aplinkosaugos sąnaudos, šis iš pirmo žvilgsnio logiškas mąstymas gali įvilioti į spąstus, skelbia „The Conversation“.
Ataskaitoje prognozuojama, kad iki 2030 m. dirbtinio intelekto energijos suvartojimas gali padvigubėti ir sudaryti 3 proc. pasaulio elektros energijos suvartojimo, išmetamųjų teršalų kiekis prilygs Jungtinės Karalystės išmetamų teršalų kiekiui, o aušinimui sunaudojamo vandens kiekis viršys metinį pasaulio gyventojų geriamojo vandens poreikį.
Be to, prognozuojama, kad naudojimasis dirbtiniu intelektu vyks pagal Jevonso paradoksu vadinamą ekonominį principą, numatantį, kad technologiniai patobulinimai, padidinę išteklių naudojimo efektyvumą, lemia ne šių išteklių suvartojimo sumažėjimą, o jo padidėjimą.
Problemos mastas
Praėjusiais metais duomenų centrai jau suvartojo tiek pat elektros energijos, kiek Saudo Arabija, užimanti 11-ąją vietą tarp didžiausių elektros energijos vartotojų pasaulyje.
Jei, kaip prognozuojama, iki 2030 m. elektros energijos suvartojimas padvigubės, šiam poreikiui kompensuoti per dešimt metų reikėtų užauginti 6,7 milijardo medžių.
Duomenų centrams taip pat prireiktų 9,3 trilijono litrų vandens ir beveik dešimt kartų didesnio ploto nei Meksikas.
Be išteklių naudojimo, ataskaitoje taip pat pabrėžiama struktūrinė nelygybė, tapusi DI plėtros pagrindu – dirbtiniam intelektui skirtą debesų infrastruktūrą turi tik 32 šalys, o 90 proc. šių pajėgumų yra sutelkta JAV ir Kinijoje.
Dokumente įspėjama apie didėjančią skaitmeninę atskirtį tarp valstybių, kurios kuria ir valdo DI sistemas, ir tų, kurios jomis naudojasi, – pastarosioms dažnai tenka neproporcingai didelė aplinkosauginė našta, kurią sudaro naudingųjų iškasenų gavyba ir elektroninės atliekos.
Atsakingas DI naudojimas
DI taikymo mastą lemia dvi pagrindinės sąlygos: kiek mes jį naudojame ir kaip jį naudojame.
Tai apima visas DI modelių atliekamas užduotis – nuo teksto ir kodo generavimo iki vaizdų ir vaizdo įrašų kūrimo. Kiekviena iš šių užduočių reikalauja skirtingo skaičiavimo našumo lygio. Svarbus ir modelio pasirinkimas, nes kiekviena DI sistema šias užduotis atlieka sunaudodama skirtingą kiekį energijos ir aplinkos išteklių.
Dokumente raginama suderinti technologines galimybes ir aplinkos apsaugą – atsižvelgti tiek į DI teikiamą naudą, tiek į gamtinės aplinkos išsaugojimą. Kitaip tariant, aplinkosauginės informacijos atskleidimas turėtų tapti įprastu DI vystymo aspektu.
