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 stoi energochłonny proces z ogromnym śladem węglowym. Obecnie centra danych AI działają 24/7 i wykorzystują energię pochodzącą głównie z paliw kopalnychStanowią one prawie 2.5 do 3.7% globalnej emisji gazów cieplarnianych.
Będziesz w szoku, gdy dowiesz się, że zgodnie z Badacze OpenAImoc obliczeniowa niezbędna do trenowania najlepszych modeli sztucznej inteligencji podwaja się co 3.4 miesiąca od 2012 r. Ostatnie badania eksperci z University of Massachusetts, Amherst, przyjrzeli się również wpływowi na środowisko szkolenia różnych dużych modeli AI. Odkryli, że to proces może wytworzyć ponad 626,000 XNUMX funtów dwutlenku węglaTo 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 jest powiązanie z centrami danych, ponieważ zużywają one dużo energii do utrzymywania modeli AI. W porównaniu do zwykłych budynków, zużywają około 10 do 50 razy więcej energii na piętro. Wraz ze wzrostem dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-4, zużycie energii w tych centrach danych nadal rośnieOmówmy 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 Biuro ds. efektywności energetycznej i energii odnawialnej USAcentra danych, w tym te wykorzystywane do sztucznej inteligencji, odpowiadają za prawie 2% całkowitego zużycia energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych
2. Zwiększenie zużycia zasobów
Wykorzystanie AI w takich branżach jak produkcja może zwiększyć zużycie zasobów, w tym wody i surowców. Może to zaszkodzić środowisku.
Szkolenie AI opiera się również na GPU (Jednostki przetwarzania grafiki). Do ich produkcji, potrzebne są metale rzadkie i znaczne zużycie wody.
3. Dodawanie do odpadów elektronicznych
Te odpady składa się ze szkodliwych substancji chemicznych w tym ołów, rtęć i kadm. Oprócz zanieczyszczania wody i gleby, mogą one również powodować znaczne szkody dla ludzi, jak i dla przyrody.
Według 2050, Światowe Forum Ekonomiczne przewiduje, będziemy wytworzyć ponad 120 milionów ton metrycznych odpadów elektronicznych każdego roku. Aby temu zapobiec, potrzebujemy lepszego zarządzania odpadami elektronicznymi i recyklingu.
Odsyłacz: Aktualne zarządzanie odpadami elektronicznymi przy użyciu technik sztucznej inteligencji
4. Wpływ na ekosystemy naturalne
Sztuczna inteligencja, np. samochody autonomiczne i drony dostawcze mogą 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 zaszkodzić wodzie, glebie i bioróżnorodności. Wykorzystanie AI dla środowiska również budzi obawy etyczne. Musimy zrównoważyć korzyści AI z 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 również od gazu ziemnego, ropy naftowej, węgiel lub energia wodna, które są główne źródła emisji AI.
6. Promowanie stronniczości w podejmowaniu decyzji
Główny problem każdego anty-AI jest związany z prawdopodobieństwem podejmowania przez AI stronniczych decyzji. Algorytmy AI w dużym stopniu opierają się na danych, na których są trenowane. Stronnicze decyzje mogą powodować błędy w 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.
Odsyłacz: 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 zakresie sztucznej inteligencji utrzymają się, do 2027 r. NVIDIA mogłaby dostarczać rocznie prawie 1.5 miliona jednostek serwerów AI. Te serwery mogą wykorzystywać 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 Training AI wymagają dużo świeżej wody. Może to również przyczyniać się do marnotrawstwa wody. Ostatnie badania sugeruje, że ChatGPT wymaga około 500 ml wody na każde 20-50 pytań i odpowiedzi na chłodzenie centrów danych. Woda ta może zostać zanieczyszczona chemikaliami i odpadami. Aby ją ponownie wykorzystać, może być konieczne dodatkowe uzdatnianie.
Badanie wykazało również, że trening GPT-3 może mieć zużyto ponad 700,000 XNUMX litrów czystej wody. Niestety, woda paruje podczas użytkowania i nie może być ponownie wykorzystana. To pogarsza problem niedoboru wody. Energia, której używa AI, może również przyczyniać się do zanieczyszczenia powietrza, zwłaszcza jeśli wykorzystuje nieodnawialne źródła energii.
Sprawdź też Jak zmniejszyć ślad węglowy jako student w szkole lub na studiach
9. Brak odpowiedzialności i przejrzystości
Często rozwój i użytkowanie AI nie są przejrzyste ani rozliczalne. Wiele firm stawiać na pierwszym miejscu zyski finansowe i konkurencyjność, a nie potencjalne szkody dla środowiska spowodowane przez technologie AI.
Sztuczna inteligencja jest również złożona, a ze względu na tę złożoność użytkownicy mają trudności z ustaleniem swojego rzeczywistego śladu środowiskowego. Ponadto ukryte dane i tajne metody szkolenia stosowane w rozwoju sztucznej inteligencji utrudniają dokładną ocenę śladu węglowego lub wpływu na środowisko sztucznej inteligencji. Aby mieć pewność, że sztuczna inteligencja jest zgodna z obawami dotyczącymi środowiska, konieczność opracowania i wdrożenia przejrzystych procedur i przepisów.
10. Może zaszkodzić historycznie marginalizowanym społecznościom
Ta technologia jest wykorzystywana w różnych sektorach i generuje emisje dwutlenku węgla podobne do emisji w przemyśle lotniczym. Te zwiększone emisje są szczególnie szkodliwe dla historycznie marginalizowanych społeczności żyjących na silnie zanieczyszczonych obszarach. Są one bardziej podatni na zagrożenia dla zdrowia związane z zanieczyszczeniem.
Przeczytaj także: Pragnące 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
AI ma ogromny potencjał, aby pomóc nam zachować naturę i zwalczać naturę. Pomaga w szybszym, jak i szerszym monitorowaniu zmian klimatycznych. Jej dane mogą nam pomóc dokładnie przewidzieć klęski żywiołowe. To nie tylko ułatwia skuteczną ewakuację, ale także minimalizuje minimalizowanie szkód. Oto kilka sposobów, w jakie pomaga łagodzić zmiany klimatyczne:
- 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.
Odsyłacz: 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, GE Energia odnawialna wykorzystuje AI w swoich turbinach wiatrowych. Turbiny te mają czujniki i algorytmy AI, które mogą przewidywać zmiany warunków wietrznychNastępnie odpowiednio dostosowują działanie turbiny. Ta zdolność predykcyjna nie tylko zwiększa produkcję energii, ale także zapewnia wydajną pracę turbin.
6. Wspomaganie inteligentnych sieci
AI pomaga uczynić sieci energetyczne inteligentniejszymi. analizuje informacje z czujników i mierników. Informacje te pomagają przedsiębiorstwom użyteczności publicznej zarządzać podażą i popytem na energię elektryczną. To dodatkowo zmniejsza marnotrawstwo energii i zwiększa niezawodność.
Microsoft wykorzystuje również sztuczną inteligencję do zwiększenia efektywności energetycznej w swoich centrach danych. W ramach swoich celów zrównoważonego rozwoju firma dąży do osiągnięcia ujemnej emisji dwutlenku węgla do 2030 r.
7. Pomaganie zrównoważonemu rolnictwu
AI może być świetnym wsparciem w zrównoważonym rolnictwie. Jak, musisz być ciekawy. Cóż, może analizować dane dotyczące gleby i prognozować plony. Potrafi również wykrywać szkodniki i choroby. Mogą pomóc rolnikom zmaksymalizować produkcję upraw. Promują minimalne stosowanie nawozów i pestycydów.
FarmWise jest jednym z przykładów wykorzystania AI w zrównoważonym rolnictwie. Polega na wykorzystaniu robotów napędzanych AI do dokładnego identyfikowania i usuwania chwastów z pól. Zmniejsza to potrzebę stosowania chemicznych herbicydów i pomaga wspierać zrównoważone metody rolnicze.
8. Pomoc w reagowaniu na katastrofy
AI może przyspieszyć postęp technologiczny. Może to być przełom w reagowaniu na katastrofy. Narzędzia AI mogą podawać dokładne prognozy dotyczące głównych zdarzeń środowiskowych jak zmiany pogody, erozja i osuwiska. Jeśli będziemy mieć dokładniejszą wiedzę o wystąpieniu katastrofy, będziemy lepiej przygotowani do walki z nią.
9. Tworzenie nowych materiałów
Tę technologię można również pomocne w tworzeniu materiałów przyjaznych dla środowiska. Mogą być zaprojektowane tak, aby miały pewne cechy, takie jak lekkość lub wytrzymałość. Możemy używać takich materiałów w budownictwie lub lotnictwie kosmicznym.
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 dla środowiska, jakie ma sztuczna inteligencja. Pomaga chronić różne ekosystemy i gatunki. Może analizować duże ilości danych. Wykorzystuje tę możliwość 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, AI może być bardzo pomocna w poprawie zrównoważonego rozwoju środowiska. Poniżej omówiono niektóre sposoby, w jakie może 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 Paweł Córka, który jest Chief Technology and Innovation Officer w Accenture, ich firma opowiada się za aktywnym angażowaniem się w generatywną sztuczną inteligencję. Mówi, że firmy powinny się w to zagłębić, wykorzystać, poeksperymentować i zdobyć doświadczenie z pierwszej rękiTakie podejście jest również stosowane w Accenture wewnętrznie.
2. Według IBM, generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć efektywność zasobów biznesowych. Może to zrobić poprzez analizowanie danych w celu bieżącego podziału energii, obniżanie kosztów i emisji. Pomaga CEO projektować zrównoważone przedsiębiorstwa. Zapewnia to, że ideały przekładają się na wykonalne strategie i mierzalne wyniki. Pomoże to kierownictwu skutecznie spełniać oczekiwania interesariuszy.
3. Harvard Business Review stwierdza, że generatywny Sztuczna inteligencja może zwiększyć kreatywność pracowników i klientów. Może pomóc w generowaniu i dostrzeganiu nowych pomysłów oraz poprawianiu ich jakości. Może również promować myślenie rozbieżne, przeciwdziałać stronniczości eksperckiej, oceniać pomysły, udoskonalać je i wspierać współpracę.
4. EY stwierdza inny interesujący fakt. Odkryto, że prawie 70% dyrektorów generalnych dostrzega pilną potrzebę wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) aby pozostać konkurencyjnym. Ale 68% jest również dość niepewnych co do tej technologii. Ten brak pewności utrudnia im szybkie działanie.
5. Zgodnie z Analiza Deloitte’a, skuteczna transformacja cyfrowa może zwiększyć wartość rynku nawet o 1.25 biliona dolarów. A Gen AI będzie działać jako główny katalizator, aby wprowadzić tę zmianę. Wraz z podwajaniem się rynku Gen AI co dwa lata, prognozy mówią, że usprawnienia produktywności napędzane przez AI mogą dodać $ 7 biliona 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.
Polecamy: Ponad 20 wynalazków, które należy wynaleźć, aby pomóc światu
