Sztuczna inteligencja (AI) istnieje od niedawna, ale już teraz jest uważana za przełomową ze względu na swój potencjał transformacyjny. Jednak jej rozwój, konserwacja i utylizacja są odpowiedzialne za duży ślad węglowy. To sprawia, że ludzie martwią się o wpływ AI na środowisko. W tym blogu zagłębimy się w ten ukryty dylemat.
Rzeczywisty wpływ sztucznej inteligencji na środowisko: negatywny i pozytywny
Za każdą sztuczną inteligencją kryje się energochłonny proces, który generuje ogromny ślad węglowy. Obecnie centra danych AI działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i zużywają energię pochodzącą głównie z paliw kopalnych . Odpowiadają one za prawie 2.5–3.7% globalnej emisji gazów cieplarnianych.
Będziecie zaskoczeni, gdy dowiecie się, że według badaczy z OpenAI , moc obliczeniowa potrzebna do trenowania najlepszych modeli sztucznej inteligencji podwaja się co 3.4 miesiąca od 2012 roku. Niedawne badanie przeprowadzone przez ekspertów z Uniwersytetu Massachusetts w Amherst przyjrzało się również wpływowi trenowania różnych dużych modeli sztucznej inteligencji na środowisko. Odkryli, że proces ten może wygenerować ponad 626 000 funtów dwutlenku węgla . To prawie 5 razy więcej niż emisja przeciętnego amerykańskiego samochodu w całym okresie jego eksploatacji.
Poniższa tabela przedstawia najważniejsze pozytywne i negatywne skutki sztucznej inteligencji:
| Pozytywne skutki | Negatywne skutki |
| Pomaga w walce z wylesianiem, pożarami lasów, chorobami dzikich zwierząt i monitorowaniu różnorodności biologicznej. | Wysokie zużycie prądu podczas treningu. |
| Wspiera inicjatywy dotyczące gospodarki o obiegu zamkniętym. | Potencjalny wzrost zużycia zasobów, takich jak woda i surowce. |
| Optymalizacja procesów w rolnictwie, transporcie i gospodarce odpadami. | Przyczynia się do wytwarzania odpadów elektronicznych. |
| Prognozuje wzorce zużycia energii i zwiększa efektywność energetyczną. | Może zaostrzyć istniejące problemy środowiskowe. |
| Poprawia wydajność odnawialnych źródeł energii. | Długi czas obliczeniowy poświęcany na szkolenie zwiększa emisję AI. |
| Zarządza dostawami energii elektrycznej i zwiększa jej niezawodność. | Błędy w danych treningowych mogą prowadzić do podejmowania przez algorytmy sztucznej inteligencji błędnych decyzji. |
| Analizuje glebę, prognozuje plony i identyfikuje szkodniki, co pozwala na zrównoważone rolnictwo. | Większe zapotrzebowanie na energię w miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji. |
| Pomaga w skutecznym reagowaniu na katastrofy. | Treningi intensywnie korzystające z wody słodkiej przyczyniają się do niedoborów wody. |
| Ułatwia tworzenie nowych materiałów. | Powoduje emisję CO2 porównywalną do emisji w transporcie lotniczym, co ma negatywny wpływ na społeczności marginalizowane. |
| Wspiera działania na rzecz ochrony różnorodności biologicznej. | Zużycie energii powoduje zanieczyszczenie powietrza. |
Negatywny wpływ sztucznej inteligencji na środowisko
Jego główną wadą są centra danych, które zużywają dużo energii na utrzymanie modeli AI. W porównaniu ze standardowymi budynkami, zużywają one od 10 do 50 razy więcej energii na piętro. Wraz ze wzrostem liczby dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-4, zużycie energii w tych centrach danych stale rośnie . Omówmy niektóre wyzwania środowiskowe związane ze sztuczną inteligencją.
1. Zwiększenie zużycia energii
Modele szkoleniowe AI zużywają ogromne ilości energii elektrycznej, która jest w większości wytwarzana z paliw kopalnych. Wszystko to powoduje zwiększoną emisję gazów cieplarnianych.
Według amerykańskiego Biura ds. Efektywności Energetycznej i Energii Odnawialnej centra danych, w tym te wykorzystywane do celów sztucznej inteligencji, odpowiadają za prawie 2% całkowitego zużycia energii elektrycznej w USA
2. Zwiększenie zużycia zasobów
Wykorzystanie AI w takich branżach jak produkcja może zwiększyć zużycie zasobów, w tym wody i surowców. Może to zaszkodzić środowisku.
Szkolenia AI również opierają się na procesorach graficznych ( GPU ). Do ich produkcji potrzebne są metale rzadkie i znaczne zużycie wody.
3. Dodawanie do odpadów elektronicznych
Odpady te zawierają szkodliwe substancje chemiczne, takie jak ołów, rtęć i kadm. Oprócz zanieczyszczania wody i gleby, mogą one również wyrządzać poważne szkody zarówno ludziom, jak i środowisku naturalnemu.
Światowe Forum Ekonomiczne prognozuje, że do 2050 roku będziemy produkować ponad 120 milionów ton elektrośmieci rocznie. Aby temu zapobiec, potrzebujemy lepszego zarządzania elektrośmieciami i ich recyklingu.
Odnośnik: Aktualne zarządzanie odpadami elektronicznymi z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji
4. Wpływ na ekosystemy naturalne
Sztuczna inteligencja, taka jak samochody autonomiczne i drony dostawcze, może szkodzić zwierzętom i przyrodzie. Może to prowadzić do wzrostu ilości odpadów i konsumpcji, zwłaszcza w handlu elektronicznym, gdzie towary są dostarczane szybko i często.
Sztuczna inteligencja w rolnictwie może również stosować zbyt dużo nawozów i pestycydów. Może to szkodzić wodzie, glebie i bioróżnorodności. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w środowisku budzi również wątpliwości etyczne. Musimy znaleźć równowagę między korzyściami płynącymi ze sztucznej inteligencji a ochroną przyrody, aby mogły one współistnieć.
5. Zwiększenie emisji dwutlenku węgla
Ponieważ operacje AI są odpowiedzialne za zużycie dużej ilości energii, są głównymi winowajcami zwiększonej emisji dwutlenku węgla. Miliony godzin czasu obliczeniowego są poświęcane na szkolenie nowych generacji modeli AI. To dodatkowo zwiększa zużycie energii.
Często produkcja tej energii zależy także od gazu ziemnego, ropy naftowej, węgla lub energii wodnej, które stanowią główne źródła emisji AI.
6. Promowanie stronniczości w podejmowaniu decyzji
Główny problem, z jakim boryka się każda inteligencja anty-AI, wiąże się z prawdopodobieństwem podejmowania przez nią stronniczych decyzji. Algorytmy AI w dużym stopniu opierają się na danych, na których są trenowane. Stronnicze decyzje mogą powodować stronniczość w tych danych.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do kontrolowania środowiska budzi szereg obaw natury etycznej. Jeśli algorytm zostanie wytrenowany na danych, które faworyzują wzrost gospodarczy nad troską o środowisko, może on nadać priorytet krótkoterminowym zyskom ekonomicznym nad długoterminowym zdrowiem środowiska.
Odnośnik: Co zrobić z uprzedzeniami w sztucznej inteligencji?
7. Rosnące zapotrzebowanie na energię
Obecne trendy pokazują, jak AI stopniowo zdobywa miejsce w naszym życiu jako narzędzie wspomagające. Z czasem jej wykorzystanie będzie wzrastać, podobnie jak zapotrzebowanie na energię. Jest to zatem główny czynnik przyczyniający się do emisji gazów cieplarnianych.
Na przykład, jeśli obecne trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji się utrzymają, do 2027 roku NVIDIA mogłaby dostarczać prawie 1.5 miliona serwerów AI rocznie. Serwery te mogłyby zużywać około 85.4 terawatogodzin energii elektrycznej rocznie . To przekroczy nawet zużycie energii w wielu małych krajach.
8. Przyczynianie się do marnotrawstwa wody i zanieczyszczenia powietrza
Być może nie wiesz, że modele sztucznej inteligencji do trenowania wymagają dużej ilości świeżej wody. Może to również przyczyniać się do jej marnotrawstwa. Niedawne badanie sugeruje, że ChatGPT zużywa prawie 500 ml wody na każde 20–50 pytań i odpowiedzi, aby schłodzić swoje centra danych. Woda ta może zostać zanieczyszczona chemikaliami i odpadami. Dlatego jej ponowne wykorzystanie może wymagać dodatkowego uzdatniania.
Badanie wykazało również, że trening GPT-3 mógł pochłonąć ponad 700 000 litrów czystej wody . Niestety, woda paruje podczas użytkowania i nie nadaje się do ponownego wykorzystania. To pogłębia problem niedoboru wody. Energia zużywana przez sztuczną inteligencję może również przyczyniać się do zanieczyszczenia powietrza, zwłaszcza jeśli korzysta z nieodnawialnych źródeł energii.
Sprawdź także, jak zmniejszyć ślad węglowy jako student w szkole lub na studiach
9. Brak odpowiedzialności i przejrzystości
Rozwój i użytkowanie sztucznej inteligencji często nie są transparentne ani rozliczalne. Wiele firm przedkłada zyski finansowe i konkurencyjność nad potencjalne szkody dla środowiska powodowane przez technologie sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja jest również złożona, a z tego powodu użytkownicy mają trudności z określeniem swojego rzeczywistego śladu środowiskowego. Co więcej, ukryte dane i tajne metody szkolenia wykorzystywane w rozwoju sztucznej inteligencji utrudniają dokładną ocenę śladu węglowego lub wpływu na środowisko sztucznej inteligencji. Aby upewnić się, że sztuczna inteligencja jest zgodna z troską o środowisko, musimy opracować i wdrożyć przejrzyste procedury i przepisy.
10. Może zaszkodzić historycznie marginalizowanym społecznościom
Technologia ta jest wykorzystywana w różnych sektorach i generuje emisję dwutlenku węgla podobną do tej generowanej przez przemysł lotniczy. Te zwiększone emisje są szczególnie szkodliwe dla historycznie marginalizowanych społeczności zamieszkujących silnie zanieczyszczone obszary. Są one bardziej podatne na zagrożenia zdrowotne związane z zanieczyszczeniem.
Przeczytaj także: Pragnące wody centra danych ChatGPT wyczerpują zasoby wody
Pozytywny wpływ sztucznej inteligencji na środowisko
Nie obciążaj się tylko jego negatywnymi aspektami, ma też wiele pozytywnych. Ma zdolność analizowania ogromnych ilości danych, takich jak te z satelitów pogodowych. Inne pozytywne skutki z nim związane są omówione poniżej:
1. Łagodzenie zmian klimatycznych
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, aby pomóc nam chronić przyrodę i walczyć z nią. Pomaga w szybszym i szerszym monitorowaniu zmian klimatu. Jej dane mogą pomóc nam precyzyjnie przewidywać klęski żywiołowe . To nie tylko ułatwia sprawną ewakuację, ale także minimalizuje szkody. Oto kilka sposobów, w jakie pomaga ona w łagodzeniu zmian klimatu:
- Walka z wylesianiem: Analizując zdjęcia satelitarne, pomaga organizacjom takim jak WWF użyj sztucznej inteligencji, takiej jak Przewidywanie lasu wykrywać i zapobiegać nielegalnej wycince lasów.
- Zwalczanie pożarów lasów: Analizując dane, takie jak nagrania z kamer, można zlokalizować i przewidzieć wzrost pożarów lasów. Dzięki temu strażacy mogą reagować skuteczniej.
- Wykrywanie chorób dzikich zwierząt: Szybko identyfikuje oznaki chorób u dzikich zwierząt. Jest to bardzo pomocne we wczesnym wykrywaniu, jak również zapobieganiu.
- Monitorowanie różnorodności biologicznej: Gdy AI jest połączona z dronami i nagraniami satelitarnymi, może ona skutecznie monitorować zmiany w zachowaniu zwierząt. Może nie tylko śledzić różne populacje zwierząt, ale także identyfikować zagrożenia dla bioróżnorodności.
- Zapobieganie nadmiernym połowom: Narzędzia AI, takie jak Inicjatywa Smart Boat może nam pomóc monitorować praktyki połowowe i zapobiegać nielegalnym połowom.
Odniesienie: monitorowanie oparte na sztucznej inteligencji wspomaga wykrywanie chorób w gospodarstwie
2. Wkład w gospodarkę o obiegu zamkniętym
Mogą przyczynić się do gospodarki o obiegu zamkniętym poprzez:
- Identyfikacja i odzyskiwanie materiałów nadających się do recyklingu: Roboty sterowane przez AI są szybsze i wydajniejsze w sortowaniu materiałów nadających się do recyklingu. Pomagają promować recykling i zmniejszać emisję gazów cieplarnianych.
- Recykling i ponowne wykorzystanie wody: Możesz używać narzędzi AI do monitorowania jakości wody. Pomagają one wcześnie wykrywać zanieczyszczenia, a także wspomagają procesy uzdatniania wody.
3. Optymalizacja operacji
Optymalizują działania w wielu sektorach:
- Rolnictwo: W tym sektorze narzędzia AI są wykorzystywane do posiadania danych o glebie i pogodzie. Pomaga to nie tylko udoskonalić rolnictwo precyzyjne, ale także zwiększa plony.
- Transport: Jego narzędzia mogą być używane do optymalizacji tras i zmniejszania korków ulicznych. Ogólnie rzecz biorąc, minimalizują emisje spowodowane transportem.
- Gospodarowanie odpadami: AI może być używana do przewidywania popytu i optymalizacji zapasów. Może to usprawnić procesy zarządzania odpadami, aby zmniejszyć ilość odpadów i poprawić wydajność.
4. Poprawa efektywności energetycznej
Poniższe punkty pokazują, w jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić tę wydajność:
- Prognozowanie zużycia energii: Jest w stanie przewidzieć wzorce zużycia energii i wskazać obszary, w których można ją oszczędzać.
- Optymalizacja systemów chłodzenia: Firmy takie jak Google wykorzystują AI do optymalizacji systemów chłodzenia. To nie tylko zmniejsza zużycie energii, ale także emisję dwutlenku węgla.
5. Wspieranie odnawialnych źródeł energii
Wspiera również rozkwit odnawialnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna i wiatrowa. Robi to poprzez prognozowanie ich produkcji energii, poprawę ich wydajności i usprawnienie ich konserwacji.
Na przykład firma GE Renewable Energy wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) w swoich turbinach wiatrowych. Turbiny te posiadają czujniki i algorytmy AI, które potrafią przewidywać zmiany warunków wiatrowych . Następnie odpowiednio dostosowują pracę turbin. Ta zdolność predykcyjna nie tylko zwiększa produkcję energii, ale także zapewnia wydajną pracę turbin.
6. Wspomaganie inteligentnych sieci
Sztuczna inteligencja pomaga usprawnić sieci energetyczne. Analizuje dane z czujników i liczników. Informacje te pomagają przedsiębiorstwom energetycznym zarządzać dostawami i popytem na energię elektryczną. To z kolei dodatkowo zmniejsza straty energii i zwiększa jej niezawodność.
Microsoft wykorzystuje również sztuczną inteligencję do poprawy efektywności energetycznej w swoich centrach danych. W ramach swoich celów w zakresie zrównoważonego rozwoju firma dąży do osiągnięcia ujemnej emisji dwutlenku węgla do 2030 roku.
7. Pomaganie zrównoważonemu rolnictwu
Sztuczna inteligencja może być ogromnym wsparciem w zrównoważonym rolnictwie. Jak? Na pewno jesteście ciekawi. Potrafi analizować dane glebowe i prognozować plony. Potrafi również wykrywać szkodniki i choroby. Może pomóc rolnikom zmaksymalizować produkcję rolną. Promuje również minimalne zużycie nawozów i pestycydów.
FarmWise to jeden z przykładów zastosowania sztucznej inteligencji w zrównoważonym rolnictwie. System wykorzystuje roboty oparte na sztucznej inteligencji do precyzyjnej identyfikacji i usuwania chwastów z pól. Zmniejsza to potrzebę stosowania herbicydów chemicznych i wspiera zrównoważone metody rolnicze.
8. Pomoc w reagowaniu na katastrofy
Sztuczna inteligencja może przyspieszyć postęp technologiczny. Może to być przełomowe rozwiązanie w reagowaniu na katastrofy. Narzędzia sztucznej inteligencji mogą dawać dokładne prognozy dotyczące poważnych zdarzeń środowiskowych, takich jak zmiany pogody, erozja i osuwiska. Jeśli będziemy dysponować dokładniejszą wiedzą na temat wystąpienia katastrofy, będziemy lepiej przygotowani do walki z nią.
9. Tworzenie nowych materiałów
Technologia ta może być również pomocna w tworzeniu materiałów przyjaznych dla środowiska. Można je projektować tak, aby charakteryzowały się określonymi cechami, takimi jak lekkość lub wytrzymałość. Takie materiały można wykorzystać w budownictwie lub przemyśle lotniczym.
Jeśli będziemy mogli wytwarzać materiały ze źródeł odnawialnych, zmniejszymy również naszą zależność od paliw kopalnych. Zminimalizuje to również szkody dla środowiska związane z produkcją materiałów.
10. Promowanie różnorodności biologicznej
To jeden z głównych pozytywnych skutków oddziaływania sztucznej inteligencji na środowisko. Pomaga ona chronić różne ekosystemy i gatunki. Potrafi analizować duże ilości danych. Wykorzystuje tę zdolność do analizy danych dotyczących populacji, siedlisk i zagrożeń związanych z różnymi ekosystemami i gatunkami.
Teraz omówmy związek między AI a zrównoważonym rozwojem środowiska. Pomoże nam to ustalić, czy mogą one współistnieć.
Zobacz także: Urtopia prezentuje pierwszy na świecie rower elektryczny zintegrowany z ChatGPT
Czy zrównoważony rozwój środowiska jest możliwy dzięki sztucznej inteligencji?
Tak, sztuczna inteligencja może być bardzo pomocna w poprawie zrównoważonego rozwoju środowiska. Poniżej omówiono niektóre sposoby, w jakie może ona umożliwić zrównoważony rozwój środowiska.
- W rolnictwie może być stosowany do monitorowania warunków środowiskowych i plonów. Może nawet pomóc w zmniejszeniu zużycia wody i nawozów.
- Może optymalizować zużycie wody i zapewniać efektywne zarządzanie zasobami wodnymiPróbuje obniżyć koszty zarządzania i wpływ na środowisko.
- W produkcji może pomóc tworzyć precyzyjne projekty systemów. Może to pomóc ograniczyć ilość odpadów i zużycie energii w produkcji.
- Dzięki recyklingowi ciepła i śledzeniu zajętości może optymalizować zużycie energii w budynkach. Może zatem być świetne dla zarządzania obiektami.
- Sztuczna inteligencja z obrazami satelitarnymi pomaga wykrywać zmiany w użytkowaniu gruntów i choroby upraw wcześnie. Pomaga to w zrównoważonym użytkowaniu ziemi.
- Może monitorować zanieczyszczenie powietrza i ostrzegają mieszkańców miast o źródłach zanieczyszczeń.
- Jest w stanie zarządzać dostawami energii efektywnie i poprawiły prognozy dotyczące produkcji energii odnawialnej.
- Wykrywa zanieczyszczenia na wczesnym etapie, dzięki czemu zmniejsza emisję gazów cieplarnianych z pojazdów.
- To może pomóc chronić zasoby naturalne. Robi to poprzez usprawnienie nakładów rolnych, ograniczenie odpadów w produkcji i optymalizację zużycia energii w budynkach.
Zobacz także: 15+ najlepszych startupów rozwijających sztuczną inteligencję w celu zwiększenia efektywności energetycznej
Rozważania na temat zrównoważonego rozwoju AI generatywnej autorstwa CEO firm technologicznych i szkół biznesu
To kolejny rodzaj sztucznej inteligencji, który może tworzyć różne rodzaje treści, w tym obrazy, dźwięk, tekst i dane syntetyczne. Ostatnie emocje wokół niego wynikają z łatwych w użyciu interfejsów, które pozwalają użytkownikom szybko tworzyć najwyższej jakości tekst, grafikę i filmy.
Oto, co znani prezesi firm technologicznych, firmy i szkoły biznesu mają do powiedzenia na temat generatywnej sztucznej inteligencji:
1. Według Paula Daugherty'ego , dyrektora ds. technologii i innowacji w Accenture, firma opowiada się za aktywnym angażowaniem się w generatywną sztuczną inteligencję. Twierdzi on, że firmy powinny się w nią zagłębiać, wykorzystywać ją, eksperymentować i zdobywać doświadczenie z pierwszej ręki . To podejście jest również stosowane wewnętrznie w Accenture.
2. Według IBM , generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć efektywność wykorzystania zasobów w firmie. Może to zrobić poprzez analizę danych dotyczących dystrybucji energii w czasie rzeczywistym, co pozwala na redukcję kosztów i emisji. Pomaga prezesom firm projektować zrównoważone przedsiębiorstwa. Gwarantuje to, że ideały przekładają się na wykonalne strategie i mierzalne rezultaty. To z kolei pomoże kierownictwu skutecznie spełniać oczekiwania interesariuszy.
3. Harvard Business Review stwierdza, że generatywna sztuczna inteligencja może pobudzać kreatywność pracowników i klientów. Może pomagać w generowaniu i rozpoznawaniu nowych pomysłów oraz podnoszeniu ich jakości. Może również promować myślenie dywergencyjne, przeciwdziałać stronniczości eksperckiej, oceniać pomysły, udoskonalać je i wspierać współpracę.
4. EY podaje kolejny interesujący fakt. Odkryło, że prawie 70% prezesów firm dostrzega pilną potrzebę wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), aby utrzymać konkurencyjność. Jednak 68% ma również duże wątpliwości co do tej technologii. Ten brak pewności utrudnia im szybkie działanie.
5. Według analizy Deloitte , skuteczna transformacja cyfrowa może zwiększyć wartość rynku nawet o 1.25 biliona dolarów . Sztuczna inteligencja (Gen AI) będzie głównym katalizatorem tej zmiany. Biorąc pod uwagę, że rynek sztucznej inteligencji (Gen AI) podwaja się co dwa lata, prognozy wskazują, że usprawnienia produktywności oparte na sztucznej inteligencji mogą dodać 7 bilionów dolarów do globalnego PKB w ciągu następnej dekady.
Więc generatywna sztuczna inteligencja jest wciąż nowa, ale z pewnością jest chwalona za swoje możliwości. Może zwiększyć kreatywność, zwiększyć wydajność zasobów, a nawet napędzać transformacje cyfrowe. Chociaż rzeczywisty wpływ sztucznej inteligencji na środowisko jest znany, prezesi wciąż są nieco niepewni co do jej przyjęcia. Aby uzyskać więcej takich informacyjnych treści, bądź na bieżąco z naszą witryną.
Polecane: Ponad 20 wynalazków, które należy wynaleźć, aby pomóc światu
