AI-l on uskumatu potentsiaal, kuid sellel on mõned tõsised puudused, millega tuleb arvestada.
Kuna AI võidujooks edeneb kiiremini kui kunagi varem, muretsevad paljud selle pärast, kuidas need tehnoloogiad ökosüsteemi mõjutavad. AI kasutuselevõtt kasvab jätkuvalt. Koos sellega süveneb selle süsiniku jalajälg ainult siis, kui arendajad, lõppkasutajad ja reguleerivad organid selle keskkonnamõjudest õlgu kehitavad.
Sellegipoolest on jätkusuutlik massiline lapsendamine endiselt võimalik. Kuid üksikisikud ja organisatsioonid peavad tegema koostööd, et lahendada, kuidas tehisintellekt keskkonda kahjustab.
Võtmed kaasavõtmiseks
- AI andmetöötlus tarbib tohutul hulgal energiat, aidates kaasa selle suurele süsiniku jalajäljele. Arendajad ja kasutajad peaksid olema teadlikud keskkonnamõjudest ja kaaluma säästvamaid tavasid.
- Tehisintellekti kiire areng põlistab äraviskamiskultuuri, mis viib ressursside raiskamiseni. Tarbijad peaksid vältima tarbetuid oste ja ettevõtted peaksid eelistama sisukaid uuendusi.
- Hetkel puudub tehisintellekti kasutamist ja arendamist reguleeriv keskne juhtorgan, mistõttu ökoloogilised probleemid jäävad prioriteetide nimekirja lõppu. Tehisintellekti keskkonnamõju minimeerimiseks on vajalik koostöö valitsuse ja keskkonnarühmade vahel.
1. AI andmetöötlus nõuab tohutut energiat
Generatiivse AI suure süsinikujalajälje peamine süüdlane on selle energiatarbimine. Võtke näiteks vestlusrobotid. ChatGPT kõrgeim lubade limiit ja kiire sisendtöötlus nõuavad tohutult energiat. Enamik kasutajaid ei mõista iga otsingupäringu jaoks vajalikke ressursse – nad ujutavad vestlusrobotid meeletult üle juhuslike viipadega.
Semianalüüs tegi ChatGPT kulumudeli. Nad ütlevad, et OpenAI käitab 3617 HGX A100 serverit, et vastata miljonitele viipadele, mida ChatGPT iga päev saab.
Iga server tarbib 3000 vatt-tundi, kui need on sarnased Nvidia HGX A100. Nii et 3617 seadme ööpäevaringseks töötamiseks vajavad nad aastas 95 054 760 000 vatt-tundi või 95 054,76 megavatt-tundi. Viitamiseks New York City kasutab iga päev 5500–10 000 megavatt-tundi.
AI kiire kasv põlistab äraviskamiskultuuri. Tehnikatarbijatele avaldatakse survet hankida turule uusimad süsteemid, olenemata sellest, kas nad seda vajavad või mitte. Mõned saavad neist vidinatest vaevu isegi aru. Nad taotlevad "järgmist suurt asja", sest ettevõtted lubavad uusi ja häirivaid funktsioone.
Sellele jätkusuutmatule elustiilile alistudes võimaldavad tarbijad tehnoloogiajuhtidel kontrollida nõudlust tehisintellekti platvormide järele. Ressursid raisatakse üleliigsetele tööriistadele, mis toovad tühist kasu.
Võtke näiteks ChatGPT. Miljonid arendajad kasutasid selle buumi ära, lastes välja oma AI-põhised vestlusrobotid. Kui tehnoloogialiidrid nagu Microsoft, Meta ja Google ehitasid uuenduslikke keelemudeleid, siis enamik ettevõtteid lihtsalt hüppas selle trendi peale.
Vältige kontrollimata tehisintellekti vestlusrobotite võrgus allalaadimist. Häkkerid kasutavad võltsitud ChatGPT-rakendused meelitada kasutajaid avaldama isiklikku teavet ja maksma üüratuid liitumistasusid.
3. Ükski keskjuhtorgan ei reguleeri tehisintellekti kasutamist ja arendamist
AI kiired edusammud ületavad reguleerivaid juhiseid ja piiranguid. Isegi ülemaailmsetele tehnoloogiajuhtidele meeldib OpenAI tegevjuht Sam Altman nõuab rangemat tehisintellekti reguleerivat sekkumist võimsate mudelite juhtimiseks. Praeguse seisuga ei jälgi ega reguleeri tehisintellekti tegevust ükski asutus.
Aga isegi kui valitsusasutused hakkavad tegelema tehisintellektiga seotud riskidega, on ökoloogiline kahju nende nimekirja lõpus. Tõenäoliselt seavad nad esikohale tehisintellekti hallutsinatsioonid, eetilised rikkumised ja privaatsusohud. Kuigi need küsimused on võrdselt olulised, ei tohiks need varjutada tehisintellekti negatiivseid ökoloogilisi mõjusid.
Tehnoloogiaettevõtete jälgimiseks peab valitsus tegema koostööd keskkonnarühmadega. Nad võivad minimeerida tehisintellekti arendajate süsiniku jalajälge, reguleerides nende energiatarbimist, kõrvaldamismeetodeid ja mineraalide kaevandamist.
4. Tehisintellektist juhitud põllumajanduslikud jõupingutused seavad saagikuse esikohale ökosüsteemi tervisele
Põllumajandussektorid uurivad võimalusi AI-põhiste süsteemide põllumajandusse integreerimiseks. Strateegiline rakendamine võib aidata maksimeerida põllukultuuride kasvu, automatiseerida käsitsitööd ja võidelda loodusõnnetustega, minimeerides samal ajal üldkulusid. Põllumajanduse AI on kasvav tööstusharu. Market.us ennustab isegi, et maailmaturu suurus ületab 2032. aastaks 10,2 miljardit dollarit.
Vaatamata nendele eelistele jätab põllumajanduslik tehisintellekt siiski tähelepanuta nende süsteemide väljaõppe ja ehitamise tohutu energiatarbimise. Kõrge saagikuse ja tõhusate koristusmeetodite eelistamine seab ohtu ka ökosüsteemi. Sellise kiirusega võib tehisintellekt tahtmatult soodustada intensiivseid põllumajandustavasid, mis hävitavad ja kuivatavad maad.
5. AI treenimine nõuab katset ja viga
AI-põhiste platvormide koolitamine miljarditel parameetritel nõuab tohutuid ressursse. Andmekogumite kraapimiseks ettevalmistamise ja nende AI mudelitesse sisestamise vahel võib protsess hõlpsasti kulutada miljoneid vatt-tunde.
Samuti koosneb andmete testimine rangest katse-eksituse meetodist. Arendajad jätkavad mudelite iteratsioonide väljatöötamisel, probleemide tõrkeotsingul ja ebatäpsuste parandamisel tohutute energiaressursside tarbimist.
Võtame näitena ChatGPT. A Cornelli ülikooli uuring näitab, et OpenAI kulutas 405 V100 GPU aastat energiat, et treenida GPT-3 175 miljardil parameetril. Lihtsamalt öeldes kuluks ühe V100 GPU ChatGPT loomiseks 405 aastat.
Eeldusel, et OpenAI kasutab midagi sarnast Nvidia V100 GPU-d, mis tarbivad 300 vatt-tundi, 405 aasta energiatarve võrdub 1 064 340 000 vatt-tunniga. Võrdluseks, enamik majapidamisi tarbib 30 000 vatt-tundi päevas. Nii et energia, mida OpenAI algselt ChatGPT koolitamiseks kasutas, võiks 24 tunni jooksul toita 35 478 maja.
Tehisintellekti programmide ehitamiseks, koolitamiseks ja turustamiseks kasutatav riistvara koosneb erinevatest muldmetallidest. Võtke näiteks GPU-d. Nende valmistamiseks on muude toorainete hulgas vaja vaske, tina, hõbedat ja tsinki ning tehnoloogiaettevõtted vajavad AI-süsteemide hooldamiseks tuhandeid GPU-sid.
Arendajad peaksid uurima alternatiivseid tooraine hankimise meetodeid. Vastasel juhul kahjustuvad kaevandustegevused ainult eskaleeruvad, kui nõudlus tehisintellektiga seotud riistvara järele kasvab. Isegi suurimad kaevandused saaksid mitme aastakümne pärast tühjaks.
7. Võimalik liiklusummikud
AI saab ehitada energiatõhusama, tark tulevik autotööstusele. Uuring, mille on koostanud International Journal of Environmental Research and Public Health väidab, et isejuhtivad autod toodavad 50–100 protsenti vähem süsinikdioksiidi heitkoguseid kui traditsioonilised sõidukid. Autotootjad kogu maailmas integreerivad tehisintellekti järk-järgult oma üksustesse.
Kuigi tehisintellektiga juhitavate autode ilmumine on kütusesäästlik, suurendab liiklusummikuid ka tihedalt asustatud linnades. Erasõidukeid on jätkuvalt rohkem kui ühistranspordi sõlmpunkte. A Adelaide'i ülikooli pikisuunaline uuring ütleb, et tarbijad eelistaksid osta juhita autosid pendelrände või sõiduki ühiskasutuse asemel.
8. AI Evolution suurendab e-jäätmeid
AI areneb kiiresti, sest arendajad annavad pidevalt välja uusi riist- ja tarkvaratooteid. Nad kõik tahavad kõigepealt domineerida maailmaturul. Kahjuks suurendab häirivate tehnoloogiate kasutamine ühiskonna kasvavat e-jäätmete probleemi. Pidage meeles: AI-süsteemide hooldamiseks on vaja tuhandeid GPU-sid ja servereid, millest enamikku ei saa taaskasutada.
Maailm loeb teatab, et 85 protsenti e-jäätmetest läheb prügilatesse ja põletusahjudesse ning 70 protsenti sisaldavad mürgiseid elemente. AI arendajad peaksid uurima säästvamaid kõrvaldamismeetodeid. Ökoloogilised tavad, nagu fossiilkütuste tarbimise vähendamine, riistvara elutsükli pikendamine ja ringlussevõtumeetodite kavandamine, muudavad tööstust põhjalikult.
Kas AI on keskkonnale kahjulik?
Vaatamata tehisintellekti kahjulikele keskkonnamõjudele ei ole see oma olemuselt jätkusuutmatu. Enamik ülaltoodud probleemidest tulenevad sellest, kuidas inimesed AI-põhiseid tehnoloogiaid kavandavad, programmeerivad, rakendavad ja haldavad. Tehnikaettevõtted peaksid lõpetama ökoloogiliste tavade ohverdamise kiire arengu nimel. Isegi üldise tehisintellekti tipu saavutamine ei õigusta Maa loodusvarade ammendamist.
Samuti peavad ettevõtted seadma esikohale keskkonnasõbraliku tehnoloogia. AI ärilised, kaubanduslikud ja tööstuslikud rakendused varjutavad selle potentsiaali keskkonda aidata. Tööstus on juba üle ujutatud juhuslike AI-rakenduste ja -tööriistadega. Kuid mitte piisavalt arendajaid ei tunne huvi AI võimendamise vastu ressursside säilitamiseks ja kliimamuutusteks.
