Технологии искусственного интеллекта (ИИ) переживают бум - не в последнюю очередь благодаря ажиотажу вокруг таких новых приложений, как ChatGPT. Чат-бот был разработан американской компанией OpenAI, которую поддерживает концерн Microsoft. Одним из основателей OpenAI является Илон Маск. ChatGPT способен поддерживать беседу, писать тексты, сочинять стихи и эссе почти как человек. Его появление спровоцировало острую конкуренцию между мировыми технологическими гигантами за вывод на рынок аналогичных и, возможно, более совершенных программ.

Инвестиции в искусственный интеллект быстро растут. В настоящее время мировой рынок ИИ оценивается в 142,3 млрд долларов, а к 2030 году ожидается его рост почти до двух триллионов долларов.

Системы искусственного интеллекта уже во многом присутствуют в повседневной жизни, помогая людям, компаниям или правительствам работать более эффективно. Однако у этой технологии есть и оборотная сторона.

Обучение ИИ приводит к выбросам сотен тонн СО2

Для того чтобы ИИ мог выполнять поставленные задачи, ему необходимо освоить огромные массивы данных. Чтобы научиться распознавать автомобиль, алгоритм должен просеять миллионы изображений машин. ChatGPT обрабатывает огромные текстовые базы данных, чтобы научиться работать с человеческим языком.

Обработка информации происходит в центрах обработки данных (ЦОД). Она требует больших вычислительных мощностей и является очень энергоемкой. "На всю инфраструктуру таких центров и сетей передачи данных приходится от двух до четырех процентов выбросов CO2 в мире. Это примерно столько же, сколько выбросы от авиационных перевозок", - говорит Анне Моллен (Anne Mollen) из берлинской неправительственной организации Algorithmwatch.

В исследовании 2019 года ученые из Массачусетского университета подсчитали, что "обучение" одного большого устройства искусственного интеллекта может привести к выбросу до 284 тонн CO2-эквивалента - почти в пять раз больше, чем выбросы автомобиля за весь срок его производства и эксплуатации.

"Когда я впервые ознакомилась с этими данными, была просто потрясена. Когда вы летите на самолете из Лондона в Нью-Йорк, ваша эмиссия углекислого газа составляет 986 кг. Но чтобы обучить ИИ, мы выбрасываем 284 000 кг. Почему бы нам не поговорить о том, как уменьшить этот углеродный след", - задается вопросом Бенедетта Бревини, доцент кафедры политической экономии Сиднейского университета и автор книги "Is AI good for the planet?".

Правда, подсчеты в исследовании Массачусетского университета касались особо энергоемкой модели ИИ. Программы попроще могут работать на ноутбуке и, соответственно, потреблять меньше энергии. Но системы, работающие с так называемым "глубоким обучением", например алгоритмы, курирующие контент социальных сетей, или ChatGPT, требуют весьма значительных вычислительных мощностей.

После завершения "этапа обучения" дальнейшие выбросы происходят при работе системы, что может происходить миллиарды раз в день - например, каждый раз, когда онлайн-переводчик переводит слово или чат-бот отвечает на вопрос. По мнению Моллен, на этот этап может приходиться до 90% выбросов за весь жизненный цикл ИИ.

Как можно уменьшить "углеродный след" ИИ?

"Мы должны учитывать всю производственную цепочку и все связанные с ней экологические проблемы, особенно энергопотребление и выбросы, а также токсичность материалов и отходы. Даже на этапе разработки и обучения алгоритма", - требует Бревини.

Вместо того, чтобы разрабатывать все более крупные модели ИИ, как это происходит в настоящее время, исследователь Algorithmwatch Моллен предлагает компаниям использовать более компактные системы с уменьшенными наборами данных и проводить обучение ИИ на более эффективном аппаратном обеспечении.

Работа центров обработки данных в регионах, где используются возобновляемые источники энергии и не требуется много воды для охлаждения, также может снизить "углеродный след" ИИ. Например, огромные ЦОД в США или Австралии, где ископаемое топливо составляет основную часть энергобаланса, производят больше выбросов, чем центры в Исландии, где используется геотермальная энергия, а более низкие температуры наружного воздуха облегчают охлаждение серверов.

Моллен отмечает, что технологические гиганты имеют неплохой опыт использования возобновляемых источников энергии. Например, компания Google утверждает, что благодаря инвестициям в компенсацию выбросов углекислого газа ее деятельность не оказывает негативного влияния на окружающую среду. К 2030 году компания намерена работать исключительно на энергии, не приводящей к выбросам CO2. Microsoft взяла на себя обязательство к 2030 году не выбрасывать CO2 в атмосферу за счет использования таких технологий, как улавливание и хранение углерода. Meta Group планирует к 2030 году добиться нулевого углеродного следа во всей своей цепочке.

Но энергия - не единственный аспект воздействия ИИ на окружающую среду. Огромное количество воды, необходимое центрам обработки данных для предотвращения перегрева, создает серьезные проблемы в регионах с дефицитом воды, таких, например, как Сантьяго.

Расположенный там ЦОД Google "усугубляет засуху в регионе, и местные жители протестуют против этого центра и строительства новых", - говорит Моллен.

Энергопотребление не единственная проблема

Но даже если крупные технологические компании снизят энергопотребление своих ИИ, возникает другая проблема. И она потенциально еще более вредна для окружающей среды, отмечает Дэвид Рольник, доцент кафедры компьютерных наук Университета Макгилла в Канаде и соучредитель некоммерческой организации Climate Change AI.

В качестве примера он приводит использовании ИИ в рекламе. "Реклама изначально  направлена на увеличение потребления, что, безусловно, влечет за собой значительные издержки для климата", - говорит ученый.

В докладе, подготовленном технологической консалтинговой компании Accenture и экспертами Всемирного экономического форума, прогнозируется, что ИИ поможет нефтегазовой отрасли получить к 2025 году дополнительную прибыль в размере 425 млрд долларов. "Гринпис" подверг резкой критике контракты в области ИИ между компаниями, добывающими ископаемое топливо, и Amazon, Microsoft и Google. В своем докладе экологическая организация заявила, что Shell, BP и ExxonMobil будут использовать инструменты ИИ для расширения своих операций, снижения затрат и, в некоторых случаях, увеличения добычи. После этого Google заявил, что больше не будет разрабатывать собственные инструменты искусственного интеллекта для помощи компаниям в добыче ископаемого топлива.

ИИ нуждается в регулировании

В будущем роль искусственного интеллекта, вероятно, станет еще более значительной. Это еще одна причина, по которой Рольник считает, что необходимо усилить регулирование, чтобы обеспечить устойчивость развития ИИ и не допустить его негативного влияния на достижение целевых показателей по выбросам.

В Евросоюзе законодатели уже два года работают над законом об искусственном интеллекте. ИИ должен быть регламентирован, а соответствующие риски различных приложений - классифицированы. Пока, однако, неясно, будут ли в законопроекте учтены экологические проблемы.

Смотрите также: