एआई का वास्तविक पर्यावरणीय प्रभाव: कार्बन फुटप्रिंट बनाम स्थिरता बहस

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) बहुत कम समय से अस्तित्व में है, लेकिन इसकी परिवर्तनकारी क्षमता के कारण इसे पहले से ही गेम-चेंजर माना जाता है। हालाँकि, इसका विकास, रखरखाव और निपटान सभी बड़े कार्बन पदचिह्न के लिए जिम्मेदार हैं। इससे लोगों को AI के पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में चिंता होती है। इस ब्लॉग में, हम इस छिपी हुई दुविधा के बारे में गहराई से जानेंगे। 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वास्तविक पर्यावरणीय प्रभाव: नकारात्मक बनाम सकारात्मक

किसी भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के पीछे एक ऊर्जा-गहन प्रक्रिया होती है जिसका कार्बन उत्सर्जन बहुत अधिक होता है। आज एआई डेटा सेंटर चौबीसों घंटे सातों दिन चलते हैं और मुख्य रूप से जीवाश्म ईंधन से प्राप्त ऊर्जा का उपयोग करते हैं । वैश्विक ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में इनका योगदान लगभग 2.5 से 3.7% है।

आपको यह जानकर हैरानी होगी कि OpenAI के शोधकर्ताओं के अनुसार , सर्वश्रेष्ठ AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति 2012 से हर 3.4 महीने में दोगुनी हो रही है। मैसाचुसेट्स विश्वविद्यालय, एमहर्स्ट के विशेषज्ञों द्वारा किए गए एक हालिया अध्ययन में विभिन्न बड़े AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के पर्यावरणीय प्रभाव का भी विश्लेषण किया गया। उन्होंने पाया कि इस प्रक्रिया से 626,000 पाउंड से अधिक कार्बन डाइऑक्साइड का उत्पादन हो सकता है । यह एक औसत अमेरिकी कार के पूरे जीवनकाल में होने वाले उत्सर्जन का लगभग 5 गुना है।

नीचे दी गई तालिका एआई के प्रमुख सकारात्मक और नकारात्मक प्रभावों को दर्शाती है:

सकारात्मक प्रभाव	नकारात्मक प्रभाव
वनों की कटाई, जंगल की आग, वन्यजीव रोगों से लड़ने और जैव विविधता की निगरानी में सहायता करता है।	प्रशिक्षण के दौरान उच्च विद्युत खपत.
वृत्ताकार अर्थव्यवस्था पहल को प्रोत्साहित करता है।	जल और कच्चे माल जैसे संसाधनों के उपयोग में संभावित वृद्धि।
कृषि, परिवहन और अपशिष्ट प्रबंधन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करता है।	इलेक्ट्रॉनिक अपशिष्ट उत्पादन में योगदान देता है।
ऊर्जा उपयोग पैटर्न की भविष्यवाणी करता है और ऊर्जा दक्षता को बढ़ाता है।	मौजूदा पर्यावरणीय मुद्दे और भी गंभीर हो सकते हैं।
नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों में प्रदर्शन में सुधार करता है।	प्रशिक्षण के लिए अत्यधिक कंप्यूटिंग समय से एआई उत्सर्जन में वृद्धि होती है।
बिजली आपूर्ति का प्रबंधन करता है और विश्वसनीयता बढ़ाता है।	प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह के कारण एआई एल्गोरिदम द्वारा पक्षपातपूर्ण निर्णय लिए जा सकते हैं।
मिट्टी का विश्लेषण, उपज की भविष्यवाणी, तथा टिकाऊ खेती के लिए कीटों की पहचान।	एआई का उपयोग बढ़ने से ऊर्जा की मांग बढ़ेगी।
कुशल आपदा प्रतिक्रिया में सहायता करता है।	मीठे पानी पर गहन प्रशिक्षण से जल की कमी होती है।
नई सामग्रियों के निर्माण को सुगम बनाता है।	इससे विमानन के बराबर CO2 उत्सर्जन होता है, जिससे हाशिए पर पड़े समुदाय प्रभावित होते हैं।
जैवविविधता संरक्षण प्रयासों का समर्थन करता है।	ऊर्जा उपभोग से वायु प्रदूषण होता है।

पर्यावरण पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का नकारात्मक प्रभाव

इसका मुख्य नकारात्मक पहलू डेटा केंद्रों से जुड़ा है, क्योंकि वे एआई मॉडल को बनाए रखने के लिए अत्यधिक ऊर्जा की खपत करते हैं। सामान्य इमारतों की तुलना में, वे प्रति मंजिल लगभग 10 से 50 गुना अधिक ऊर्जा का उपयोग करते हैं। जीपीटी-4 जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के आकार में वृद्धि के साथ, इन डेटा केंद्रों की ऊर्जा खपत लगातार बढ़ रही है । आइए एआई से जुड़ी कुछ पर्यावरणीय चुनौतियों पर चर्चा करें।

1. ऊर्जा की खपत में वृद्धि

एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में भारी मात्रा में बिजली की खपत होती है, जो ज़्यादातर जीवाश्म ईंधन से पैदा होती है। इन सबके परिणामस्वरूप ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में वृद्धि होती है।

अमेरिकी ऊर्जा दक्षता और नवीकरणीय ऊर्जा कार्यालय के अनुसार , कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा केंद्रों सहित, डेटा केंद्र अमेरिका में कुल बिजली खपत का लगभग 2% हिस्सा हैं।

2. संसाधनों की बढ़ती खपत

विनिर्माण जैसे उद्योगों में एआई के उपयोग से पानी और कच्चे माल सहित संसाधनों की खपत बढ़ सकती है। इससे पर्यावरण को नुकसान हो सकता है। 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के प्रशिक्षण में जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) का भी उपयोग होता है । इनके उत्पादन के लिए दुर्लभ धातुओं और बड़ी मात्रा में पानी की आवश्यकता होती है ।

3. इलेक्ट्रॉनिक कचरे में इज़ाफा

इस अपशिष्ट में सीसा, पारा और कैडमियम जैसे हानिकारक रसायन मौजूद हैं । ये न केवल जल और मिट्टी को प्रदूषित करते हैं, बल्कि मनुष्यों और प्रकृति को भी गंभीर नुकसान पहुंचा सकते हैं।

विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 2050 तक हम प्रतिवर्ष 120 करोड़ मीट्रिक टन से अधिक ई-कचरा उत्पन्न करेंगे। इसे रोकने के लिए हमें बेहतर ई-कचरा प्रबंधन और पुनर्चक्रण की आवश्यकता है।

संदर्भ: कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करके वर्तमान ई-कचरा प्रबंधन

4. प्राकृतिक पारिस्थितिकी तंत्र पर प्रभाव

ड्राइवर रहित कारों और डिलीवरी ड्रोन जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से जानवरों और प्रकृति को नुकसान पहुंच सकता है। इससे अपशिष्ट और खपत में वृद्धि हो सकती है, खासकर ई-कॉमर्स में, जहां सामान की त्वरित और बार-बार डिलीवरी की जाती है।

खेती में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के इस्तेमाल से उर्वरकों और कीटनाशकों का अत्यधिक उपयोग हो सकता है। इससे जल, मिट्टी और जैव विविधता को नुकसान पहुंच सकता है। पर्यावरण के लिए AI का उपयोग नैतिक चिंताओं को भी जन्म देता है। प्रकृति के संरक्षण के साथ-साथ AI के लाभों को संतुलित करना आवश्यक है ताकि दोनों का सह-अस्तित्व बना रहे।

5. कार्बन उत्सर्जन में वृद्धि

चूंकि AI संचालन बहुत अधिक ऊर्जा की खपत के लिए जिम्मेदार हैं, इसलिए वे कार्बन उत्सर्जन में वृद्धि के पीछे मुख्य दोषी हैं। AI मॉडल की नई पीढ़ियों को प्रशिक्षित करने में लाखों घंटे का कंप्यूटिंग समय खर्च किया जाता है। इससे ऊर्जा की खपत और बढ़ जाती है। 

अक्सर, इस ऊर्जा का उत्पादन प्राकृतिक गैस, तेल, कोयला या जलविद्युत पर भी निर्भर करता है, जो सभी एआई उत्सर्जन के प्रमुख स्रोत हैं ।

6. निर्णय लेने में पूर्वाग्रह को बढ़ावा देना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विरोधियों की सबसे बड़ी समस्या एआई द्वारा पक्षपातपूर्ण निर्णय लेने की संभावना से संबंधित है। एआई एल्गोरिदम अपने प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। पक्षपातपूर्ण निर्णय इस डेटा में भी पूर्वाग्रह उत्पन्न कर सकते हैं।

पर्यावरण को नियंत्रित करने के लिए एआई का उपयोग करने से नैतिक चिंताओं की एक श्रृंखला उत्पन्न होती है। यदि इसका एल्गोरिदम पर्यावरण की देखभाल के बजाय आर्थिक विकास को प्राथमिकता देने वाले डेटा पर प्रशिक्षित है, तो यह दीर्घकालिक पर्यावरणीय स्वास्थ्य के बजाय अल्पकालिक आर्थिक लाभ को प्राथमिकता दे सकता है।

संदर्भ: कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मौजूद पूर्वाग्रहों के बारे में हम क्या करें?

7. बढ़ती ऊर्जा मांग

मौजूदा रुझान बताते हैं कि कैसे AI ने धीरे-धीरे हमारे जीवन में एक सहायक उपकरण के रूप में जगह बना ली है। समय के साथ, इसका उपयोग और भी बढ़ेगा और साथ ही इसकी ऊर्जा की मांग भी बढ़ेगी। इस प्रकार यह ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में एक प्रमुख योगदानकर्ता है।

उदाहरण के लिए, यदि वर्तमान एआई रुझान जारी रहते हैं, तो 2027 तक एनवीडिया प्रति वर्ष लगभग 1.5 मिलियन एआई सर्वर यूनिट वितरित कर सकती है। ये सर्वर प्रति वर्ष लगभग 85.4 टेरावॉट-घंटे बिजली की खपत कर सकते हैं । यह कई छोटे देशों की ऊर्जा खपत से भी अधिक होगा।

8. जल की बर्बादी और वायु प्रदूषण में योगदान

आपको शायद यह जानकारी न हो कि एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत अधिक ताजे पानी की आवश्यकता होती है। इससे पानी की बर्बादी भी होती है। एक हालिया अध्ययन से पता चलता है कि चैटजीपीटी को अपने डेटा केंद्रों को ठंडा रखने के लिए हर 20-50 प्रश्नों और उत्तरों के लिए लगभग 500 मिलीलीटर पानी की आवश्यकता होती है । यह पानी रसायनों और अपशिष्ट पदार्थों से दूषित हो सकता है। इसलिए, इसके पुन: उपयोग के लिए अतिरिक्त उपचार की आवश्यकता हो सकती है।

अध्ययन में यह भी बताया गया कि GPT-3 को प्रशिक्षित करने में 700,000 लाख लीटर से अधिक स्वच्छ जल की खपत हुई होगी । दुर्भाग्यवश, उपयोग के दौरान यह जल वाष्पित हो जाता है और इसका पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता। इससे जल संकट की समस्या और भी बढ़ जाती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा वायु प्रदूषण में भी योगदान दे सकती है, विशेषकर यदि यह गैर-नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग कर रही हो।

साथ ही, स्कूल या कॉलेज में छात्र के रूप में कार्बन फुटप्रिंट को कैसे कम करें, इस बारे में भी जानकारी देखें।

9. जवाबदेही और पारदर्शिता का अभाव है

अक्सर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास और उपयोग पारदर्शी या जवाबदेह नहीं होता है। कई कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों से होने वाले संभावित पर्यावरणीय नुकसान की तुलना में अपने वित्तीय लाभ और प्रतिस्पर्धात्मकता को प्राथमिकता देती हैं ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) जटिल होती है और इसी जटिलता के कारण उपयोगकर्ता इसके वास्तविक पर्यावरणीय प्रभाव का आकलन करने में कठिनाई महसूस करते हैं। इसके अलावा, एआई विकास में उपयोग किए जाने वाले गुप्त डेटा और गोपनीय प्रशिक्षण विधियाँ एआई के कार्बन फुटप्रिंट या पर्यावरणीय प्रभाव के सटीक मूल्यांकन में बाधा डालती हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई पर्यावरणीय चिंताओं के अनुरूप हो, हमें पारदर्शी प्रक्रियाओं और कानूनों को विकसित और लागू करने की आवश्यकता है।

10. ऐतिहासिक रूप से हाशिए पर पड़े समुदायों को नुकसान पहुंचा सकता है

इस तकनीक का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है और इससे विमानन उद्योग के समान कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन होता है। यह बढ़ा हुआ उत्सर्जन विशेष रूप से प्रदूषित क्षेत्रों में रहने वाले ऐतिहासिक रूप से हाशिए पर पड़े समुदायों के लिए हानिकारक है। वे प्रदूषण से जुड़े स्वास्थ्य जोखिमों के प्रति अधिक संवेदनशील हैं ।

यह भी पढ़ें: चैटजीपीटी के अत्यधिक ऊर्जा खपत करने वाले डेटा सेंटर जल संसाधनों को खत्म कर रहे हैं

पर्यावरण पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सकारात्मक प्रभाव

इसके नकारात्मक पहलुओं से खुद को न जोड़ें, इसके कई सकारात्मक पहलू भी हैं। इसमें मौसम उपग्रहों से प्राप्त विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता है। इसके साथ जुड़े अन्य सकारात्मक प्रभावों पर नीचे चर्चा की गई है:

1. जलवायु परिवर्तन को कम करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रकृति के संरक्षण और प्राकृतिक आपदाओं से निपटने की अपार क्षमता है। यह जलवायु परिवर्तन की त्वरित और व्यापक निगरानी में सहायक है। इसका डेटा हमें प्राकृतिक आपदाओं का सटीक पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकता है । इससे न केवल कुशल निकासी संभव होती है, बल्कि नुकसान को भी कम किया जा सकता है। जलवायु परिवर्तन को कम करने में यह किस प्रकार सहायक है, इसके कुछ उदाहरण इस प्रकार हैं:

• वनों की कटाई से निपटना: उपग्रह चित्रों का विश्लेषण करके, यह जैसे संगठनों की मदद करता है डब्ल्यूडब्ल्यूएफ एआई का उपयोग करें, जैसे वन दूरदर्शिता अवैध वनों की कटाई का पता लगाना और उसे रोकना।
• जंगली आग से लड़ना: कैमरे के फुटेज जैसे डेटा का विश्लेषण करके, यह जंगल की आग के बढ़ने का पता लगाने और भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। इससे अग्निशमन कर्मियों को अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने में मदद मिलती है।
• वन्यजीव रोगों का पता लगाना: यह वन्यजीवों में बीमारियों के लक्षणों को जल्दी पहचानने में सक्षम है। यह शुरुआती पहचान के साथ-साथ रोकथाम में भी बहुत मददगार है।
• जैव विविधता पर नज़र रखना: जब AI को ड्रोन और सैटेलाइट फुटेज के साथ जोड़ा जाता है, तो यह जानवरों के व्यवहार में होने वाले बदलावों पर कुशलतापूर्वक नज़र रख सकता है। यह न केवल विभिन्न जानवरों की आबादी को ट्रैक कर सकता है, बल्कि जैव विविधता के लिए खतरों की पहचान भी कर सकता है।
• अत्यधिक मछली पकड़ने को रोकना: एआई उपकरण जैसे स्मार्ट बोट पहल इससे हमें मछली पकड़ने की गतिविधियों पर नजर रखने और अवैध मछली पकड़ने की गतिविधियों को रोकने में मदद मिल सकती है।

संदर्भ: एआई-आधारित निगरानी से खेतों में बीमारियों का पता लगाने में मदद मिलती है

2. सर्कुलर अर्थव्यवस्था में योगदान

वे चक्रीय अर्थव्यवस्था में योगदान देकर मदद कर सकते हैं: 

• पुनर्चक्रण योग्य सामग्रियों की पहचान और पुनर्प्राप्ति: एआई-निर्देशित रोबोट पुनर्चक्रण योग्य वस्तुओं को छांटने में अधिक तेज़ और कुशल हैं। वे पुनर्चक्रण को बढ़ावा देने और ग्रीनहाउस उत्सर्जन को कम करने में मदद करते हैं।
• जल का पुनर्चक्रण एवं पुनः उपयोग: आप पानी की गुणवत्ता की निगरानी के लिए AI टूल का उपयोग कर सकते हैं। वे प्रदूषण का पहले से पता लगाने में मदद करते हैं और जल उपचार प्रक्रियाओं में भी सहायता करते हैं।

3. संचालन का अनुकूलन

वे विभिन्न क्षेत्रों में परिचालन को अनुकूलित करते हैं:

• कृषि: इस क्षेत्र में मिट्टी और मौसम के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए AI उपकरणों का उपयोग किया जाता है। इससे न केवल सटीक खेती को बढ़ावा मिलता है, बल्कि पैदावार भी बढ़ती है। 
• परिवहन: इसके उपकरणों का उपयोग मार्गों को अनुकूलित करने और यातायात की भीड़ को कम करने के लिए किया जा सकता है। कुल मिलाकर, वे परिवहन के कारण होने वाले उत्सर्जन को कम करते हैं।
• कचरे का प्रबंधन: एआई का उपयोग मांग का पूर्वानुमान लगाने और इन्वेंट्री को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। इससे अपशिष्ट प्रबंधन प्रक्रियाओं को बेहतर बनाया जा सकता है, जिससे अपशिष्ट कम हो सकता है और दक्षता में सुधार हो सकता है।

4. ऊर्जा दक्षता में सुधार

नीचे दिए गए बिंदु बताते हैं कि एआई इस दक्षता को कैसे सुधार सकता है:

• ऊर्जा उपयोग की भविष्यवाणी: यह ऊर्जा खपत पैटर्न का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम है तथा ऊर्जा संरक्षण के क्षेत्रों की पहचान कर सकता है।
• शीतलन प्रणाली का अनुकूलन: गूगल जैसी कंपनियाँ कूलिंग सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए AI का इस्तेमाल करती हैं। इससे न केवल ऊर्जा की खपत कम होती है, बल्कि कार्बन उत्सर्जन भी कम होता है।

5. नवीकरणीय ऊर्जा का समर्थन 

यह सौर और पवन ऊर्जा जैसे नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों के विकास में भी सहायता करता है। यह उनके ऊर्जा उत्पादन का पूर्वानुमान लगाकर, उनके प्रदर्शन में सुधार करके और उनके रखरखाव को सुव्यवस्थित करके ऐसा करता है।

उदाहरण के लिए, जीई रिन्यूएबल एनर्जी अपने पवन टर्बाइनों में एआई का उपयोग करती है। इन टर्बाइनों में सेंसर और एआई एल्गोरिदम लगे होते हैं, जो हवा की स्थिति में होने वाले बदलावों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं । इसके बाद वे टर्बाइन के संचालन को तदनुसार समायोजित करते हैं। यह पूर्वानुमान क्षमता न केवल ऊर्जा उत्पादन को बढ़ाती है बल्कि यह भी सुनिश्चित करती है कि टर्बाइन कुशलतापूर्वक चल रहे हैं।

6. स्मार्ट ग्रिड की सहायता करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ऊर्जा ग्रिड को अधिक स्मार्ट बनाने में मदद करती है। यह सेंसर और मीटर से प्राप्त जानकारी का विश्लेषण करती है। यह जानकारी बिजली कंपनियों को बिजली की आपूर्ति और मांग को प्रबंधित करने में सहायता करती है। इससे ऊर्जा की बर्बादी कम होती है और विश्वसनीयता बढ़ती है।

माइक्रोसॉफ्ट अपने डेटा केंद्रों में ऊर्जा दक्षता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग कर रहा है। अपने सतत विकास लक्ष्यों के तहत, इसका उद्देश्य 2030 तक कार्बन उत्सर्जन में कमी लाना है।

7. टिकाऊ कृषि में मदद करना

सतत कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक बड़ा सहारा बन सकती है। आप जानना चाहेंगे कि कैसे? दरअसल, यह मिट्टी के आंकड़ों का विश्लेषण करके फसल की पैदावार का पूर्वानुमान लगा सकती है। यह कीटों और बीमारियों के प्रकोप का भी पता लगा सकती है। इससे किसानों को अपनी फसल का अधिकतम उत्पादन करने में मदद मिल सकती है। यह उर्वरकों और कीटनाशकों के न्यूनतम उपयोग को बढ़ावा देती है।

फार्मवाइज, टिकाऊ खेती में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग का एक उदाहरण है। यह खेतों से खरपतवारों की सटीक पहचान करने और उन्हें हटाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित रोबोटों का उपयोग कर रहा है। इससे रासायनिक खरपतवारनाशकों की आवश्यकता कम हो जाती है और टिकाऊ खेती के तरीकों को बढ़ावा मिलता है।

8. आपदा प्रतिक्रिया में सहायता करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकी प्रगति को गति दे सकती है। यह आपदा प्रबंधन में क्रांतिकारी बदलाव ला सकती है। एआई उपकरण मौसम परिवर्तन, कटाव और भूस्खलन जैसी प्रमुख पर्यावरणीय घटनाओं के बारे में सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं । यदि हमें किसी आपदा के घटित होने के बारे में अधिक सटीक जानकारी होगी, तो हम उससे निपटने के लिए बेहतर रूप से तैयार होंगे।

9. नई सामग्री बनाना

यह तकनीक पर्यावरण के अनुकूल सामग्री बनाने में भी सहायक हो सकती है। इन्हें हल्के वजन या मजबूती जैसी विशिष्ट विशेषताओं के साथ डिजाइन किया जा सकता है। हम ऐसी सामग्रियों का उपयोग निर्माण या अंतरिक्ष क्षेत्र में कर सकते हैं।

अगर हम नवीकरणीय स्रोतों से सामग्री बना सकते हैं, तो हम जीवाश्म ईंधन पर अपनी निर्भरता भी कम कर देंगे। इससे सामग्री उत्पादन से जुड़े पर्यावरणीय नुकसान भी कम होंगे।

10. जैव विविधता को बढ़ावा देना

यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रमुख सकारात्मक पर्यावरणीय प्रभावों में से एक है। यह विभिन्न पारिस्थितिक तंत्रों और प्रजातियों के संरक्षण में सहायक है। यह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकती है। यह अपनी इस क्षमता का उपयोग विभिन्न पारिस्थितिक तंत्रों और प्रजातियों से संबंधित जनसंख्या, आवास और खतरों के बारे में डेटा का विश्लेषण करने के लिए करती है।

अब, आइए AI और पर्यावरणीय स्थिरता के बीच संबंधों पर चर्चा करें। इससे हमें यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि क्या वे एक साथ रह सकते हैं।

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क्या AI के माध्यम से पर्यावरणीय स्थिरता संभव है? 

जी हां, पर्यावरण स्थिरता को बेहतर बनाने में एआई बहुत मददगार साबित हो सकता है। पर्यावरण स्थिरता को संभव बनाने के कुछ तरीके नीचे दिए गए हैं।

• कृषि के लिए, इसका उपयोग पर्यावरण की स्थिति और फसल की पैदावार की निगरानी के लिए किया जा सकता है। यह पानी और उर्वरकों के उपयोग को कम करने में भी मदद कर सकता है।
• यह जल उपयोग को अनुकूलित कर सकता है और प्रदान कर सकता है कुशल जल संसाधन प्रबंधनयह प्रबंधन की लागत और पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने का प्रयास करता है।
• विनिर्माण में, यह मदद कर सकता है सटीक सिस्टम डिज़ाइन बनाएंइससे उत्पादन में अपशिष्ट और ऊर्जा के उपयोग को कम करने में मदद मिल सकती है।
• गर्मी को पुनःचक्रित करके और अधिभोग पर नज़र रखकर, यह इमारतों में ऊर्जा के उपयोग को अनुकूलित कर सकता है। इस प्रकार यह सुविधा प्रबंधन के लिए बहुत बढ़िया.
• उपग्रह इमेजरी के साथ एआई मदद करता है भूमि उपयोग और फसल रोगों में परिवर्तन का पता लगाना इससे भूमि के टिकाऊ उपयोग में मदद मिलती है।
• यह वायु प्रदूषण पर नज़र रखें स्तर को नियंत्रित करना तथा शहरी निवासियों को प्रदूषण के स्रोतों के बारे में चेतावनी देना।
• यह करने में सक्षम है ऊर्जा आपूर्ति का कुशलतापूर्वक प्रबंधन करें और नवीकरणीय ऊर्जा उत्पादन के पूर्वानुमान में सुधार हुआ है।
• यह प्रदूषण का पहले ही पता लगा लेता है और इस प्रकार ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करता है वाहनों से.
• यह मदद कर सकता है प्राकृतिक संसाधनों का संरक्षण करेंयह कृषि इनपुट को सुव्यवस्थित करके, विनिर्माण में अपशिष्ट को कम करके, तथा भवनों में ऊर्जा के उपयोग को अनुकूलित करके ऐसा करता है।

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प्रौद्योगिकी सीईओ और बिजनेस स्कूलों द्वारा जनरेटिव एआई स्थिरता पर विचार

यह एक और तरह की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो इमेज, साउंड, टेक्स्ट और सिंथेटिक डेटा सहित विभिन्न प्रकार की सामग्री बना सकती है। इसके इर्द-गिर्द हाल ही में जो उत्साह है, वह इसके उपयोग में आसान इंटरफेस के कारण है, जो उपयोगकर्ताओं को शीर्ष-स्तरीय टेक्स्ट, ग्राफिक्स और वीडियो जल्दी से बनाने देता है। 

प्रसिद्ध तकनीकी सीईओ, कंपनियों और बिजनेस स्कूलों का जनरेटिव एआई के बारे में कहना है:

1. एक्सेंचर के मुख्य प्रौद्योगिकी और नवाचार अधिकारी पॉल डॉघर्टी के अनुसार , उनकी कंपनी जनरेटिव एआई के साथ सक्रिय रूप से जुड़ने की वकालत करती है। उनका कहना है कि कंपनियों को इसमें पूरी तरह से उतरना चाहिए, इसका उपयोग करना चाहिए, प्रयोग करना चाहिए और प्रत्यक्ष अनुभव प्राप्त करना चाहिए । एक्सेंचर में भी आंतरिक रूप से इसी दृष्टिकोण का पालन किया जाता है।

2. आईबीएम के अनुसार , जनरेटिव एआई व्यावसायिक संसाधनों की दक्षता बढ़ा सकता है। यह वास्तविक समय में ऊर्जा वितरण के लिए डेटा का विश्लेषण करके, लागत और उत्सर्जन को कम कर सकता है। यह सीईओ को टिकाऊ उद्यमों को डिजाइन करने में मदद करता है। इससे यह सुनिश्चित होता है कि आदर्श क्रियाशील रणनीतियों और मापने योग्य परिणामों में परिवर्तित हों। इससे प्रबंधन को हितधारकों की अपेक्षाओं को प्रभावी ढंग से पूरा करने में मदद मिलेगी।

3. हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू का कहना है कि जनरेटिव एआई कर्मचारियों और ग्राहकों की रचनात्मकता को बढ़ा सकता है। यह नए विचारों को उत्पन्न करने और पहचानने तथा उनकी गुणवत्ता बढ़ाने में सहायक हो सकता है। यह भिन्न सोच को बढ़ावा दे सकता है, विशेषज्ञता पूर्वाग्रह का मुकाबला कर सकता है, विचारों का मूल्यांकन कर सकता है, उन्हें परिष्कृत कर सकता है और सहयोग को प्रोत्साहित कर सकता है।

4. ईवाई ने एक और रोचक तथ्य बताया है। उसने पाया कि लगभग 70% सीईओ प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए जनरेटिव एआई (GenAI) को अपनाने की तात्कालिकता को समझते हैं। लेकिन 68% सीईओ इस तकनीक को लेकर काफी अनिश्चित भी हैं। अनिश्चितता की यह कमी उनकी त्वरित कार्रवाई करने की क्षमता में बाधा डाल रही है।

5. डेलॉयट के विश्लेषण के अनुसार , प्रभावी डिजिटल परिवर्तन से बाजार मूल्य में 1.25 ट्रिलियन डॉलर तक की वृद्धि हो सकती है । और, जनरेशनल एआई इस बदलाव को लाने में एक प्रमुख उत्प्रेरक की भूमिका निभाएगी। जनरेशनल एआई बाजार में हर दूसरे वर्ष दोगुनी वृद्धि के साथ, अनुमान है कि एआई-संचालित उत्पादकता वृद्धि अगले दशक में वैश्विक जीडीपी में 7 ट्रिलियन डॉलर का इजाफा कर सकती है।

इसलिए, जनरेटिव AI अभी भी नया है, लेकिन निश्चित रूप से इसकी क्षमताओं के लिए इसकी प्रशंसा की जाती है। यह आपकी रचनात्मकता को बढ़ा सकता है, संसाधन दक्षता को बढ़ा सकता है और यहां तक ​​कि डिजिटल परिवर्तनों को भी आगे बढ़ा सकता है। हालाँकि, AI के वास्तविक पर्यावरणीय प्रभाव को पहचाना जाता है, लेकिन CEO अभी भी इसके अपनाने के बारे में थोड़ा अनिश्चित हैं। ऐसी और जानकारीपूर्ण सामग्री के लिए, हमारी वेबसाइट पर बने रहें।

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