Брзиот развој и интеграција на вештачката интелигенција во секојдневниот живот носат огромни, а можеби и потценети, еколошки предизвици кои во голема мера ја надминуваат самата дебата за емисиите на стакленички гасови. Според најновиот извештај на Институтот за вода, животна средина и здравје при Универзитетот на Обединетите Нации, објавен по повод неговата 30-годишнина, вештачката интелигенција не е само дигитална технологија, туку и материјален систем со мерливи последици врз животната средина. Секој киловат-час електрична енергија што се троши за обука или работа на AI моделите со себе носи троен „отпечаток“: јаглероден, воден и земјишен.

Потрошувачка на ресурси до 2030 година

Научниците предупредуваат дека дебатите за еколошката одржливост премногу често се фокусираат исклучиво на емисиите на јаглеродни соединенија, притоа занемарувајќи ја пошироката слика. Системите за ладење на дата-центрите и производството на електрична енергија бараат огромни количини вода, додека енергетската инфраструктура, акумулациите и експлоатацијата на горива зафаќаат огромни копнени површини.

Пресметано е дека дата-центрите ширум светот во 2025 година потрошиле околу 448 TWh електрична енергија. До 2030 година таа бројка би можела да порасне на 945 TWh, што претставува речиси три проценти од вкупната светска потрошувачка на електрична енергија.

Проекциите за крајот на деценијата укажуваат на драматично зголемување на притисокот врз природните ресурси. Се очекува годишниот воден отпечаток поврзан со вештачката интелигенција да достигне 9,3 билиони литри вода. Тоа количество е еднакво на минималните годишни потреби на домаќинствата на околу 1,3 милијарди луѓе кои живеат во Субсахарска Африка.

Истовремено, се предвидува земјишниот отпечаток на енергетските системи и инфраструктурата неопходни за поддршка на вештачката интелигенција да надмине 14.500 квадратни километри, што е површина поголема од Северна Ирска.

Дополнително, емисиите на јаглерод диоксид поврзани со оваа потрошувачка би можеле да достигнат 399 милиони тони годишно, што е споредливо со вкупните национални емисии на Обединетото Кралство.

Уделот на вештачката интелигенција во потрошувачката на електрична енергија во самите дата-центри треба да порасне од сегашните 20 на дури 40 проценти до 2030 година.

Авторите на извештајот го нагласуваат и проблемот со електронскиот отпад. Се предвидува дека AI инфраструктурата до крајот на деценијата ќе генерира до 2,5 милиони тони електронски отпад годишно, а товарот од неговото отстранување најверојатно ќе падне врз посиромашните земји.

Секојдневните барања како двигател на потрошувачката

Научниците на ОН истакнуваат дека секојдневното користење на системите, односно процесот на генерирање одговори, троши меѓу 80 и 90 проценти од вкупната енергија, додека обуката на моделите е одговорна за остатокот.

Потрошувачката на ресурси драматично варира во зависност од видот на задачата. Стандардно текстуално барање користи околу 200 пати повеќе енергија од едноставна класификација на текст, додека генерирањето само една слика со висока резолуција бара речиси 1.450 пати повеќе енергија од просечна обработка на текст.

Извештајот содржи и важно предупредување во врска со технолошкиот напредок. Професорот Кавех Мадани, коавтор на студијата, истакнува дека во јавноста погрешно се претпоставува дека зголемената ефикасност на хардверот ќе го реши проблемот.

Имено, подобрувањето на перформансите и намалувањето на цените на услугите базирани на вештачка интелигенција всушност доведуваат до таканаречен „ефект на поврат“ (rebound effect). Подостапната технологија поттикнува масовна употреба, што на крајот резултира со значително поголема вкупна потрошувачка на ресурси отколку што се заштедува преку технолошките иновации.

Нееднаква распределба на придобивките и товарот

На крајот, научниците укажуваат и на проблемот со нееднаквоста во распределбата на придобивките и товарот.

Додека економските и технолошките придобивки од вештачката интелигенција ги надминуваат националните граници и ги збогатуваат развиените сектори, еколошките последици – како што се трошењето вода, заземањето земјиште, експлоатацијата на минерали и акумулацијата на отпад – остануваат концентрирани во одредени локални заедници и региони кои често веќе се соочуваат со сериозен еколошки притисок.

Целта на овој извештај, заклучуваат од Универзитетот на Обединетите Нации, е овие скриени трошоци да станат видливи, со цел вештачката интелигенција конечно да биде интегрирана во глобалното планирање на климатските политики, енергетиката и управувањето со земјиштето.