Искусственный интеллект (ИИ) существует уже недолго, но уже считается переломным моментом из-за своего преобразующего потенциала. Однако его разработка, обслуживание и утилизация оставляют большой углеродный след. Это заставляет людей беспокоиться о влиянии ИИ на окружающую среду. В этом блоге мы подробно рассмотрим эту скрытую дилемму.
Реальное воздействие искусственного интеллекта на окружающую среду: отрицательное и положительное
За любым ИИ стоит энергоемкий процесс с огромным углеродным следом. Сегодня центры обработки данных ИИ работают круглосуточно и без выходных использовать энергию, полученную в основном из ископаемого топлива. Они составляют почти 2.5 в 3.7% выбросов парниковых газов в мире.
Вы будете шокированы, узнав, что согласно Исследователи OpenAI, вычислительная мощность, необходимая для обучения лучших моделей ИИ, удваивается каждые 3.4 месяца с 2012 года. Недавнее исследование экспертами из Массачусетского университета в Амхерсте также рассматривалось воздействие на окружающую среду обучения различных крупных моделей ИИ. Они обнаружили, что это процесс может произвести более 626,000 XNUMX фунтов углекислого газа. Это почти в 5 раз превышает выбросы среднестатистического американского автомобиля за весь срок его службы.
В таблице ниже представлены основные положительные и отрицательные воздействия ИИ:
| Положительные воздействия | Отрицательные воздействия |
| Помогает бороться с вырубкой лесов, лесными пожарами, болезнями диких животных и контролировать биоразнообразие. | Высокое потребление электроэнергии во время тренировок. |
| Поощряет инициативы в области экономики замкнутого цикла. | Потенциальное увеличение потребления ресурсов, таких как вода и сырье. |
| Оптимизирует процессы сельского хозяйства, транспорта и управления отходами. | Способствует образованию электронных отходов. |
| Прогнозирует модели потребления энергии и повышает энергоэффективность. | Может усугубить существующие экологические проблемы. |
| Улучшает производительность возобновляемых источников энергии. | Длительные вычисления, необходимые для обучения, увеличивают выбросы ИИ. |
| Управляет подачей электроэнергии и повышает надежность. | Предвзятость обучающих данных может привести к необъективным решениям алгоритмов ИИ. |
| Анализирует почву, прогнозирует урожайность и выявляет вредителей для устойчивого земледелия. | Рост спроса на энергию по мере роста использования ИИ. |
| Способствует эффективному реагированию на стихийные бедствия. | Интенсивное использование пресной воды приводит к ее нехватке. |
| Облегчает создание новых материалов. | Выбросы CO2 сопоставимы с выбросами авиации, что влияет на маргинализированные сообщества. |
| Поддерживает усилия по сохранению биоразнообразия. | Потребление энергии приводит к загрязнению воздуха. |
Негативное влияние искусственного интеллекта на окружающую среду
Его главный недостаток связан с центрами обработки данных, поскольку они потребляют много энергии для поддержания моделей ИИ. По сравнению с обычными зданиями, они используют около 10 - 50 раз больше энергии на этаж. С ростом больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, Потребление энергии этими центрами обработки данных продолжает растиДавайте обсудим некоторые экологические проблемы, связанные с ИИ.
1. Рост потребления энергии
Модели обучения ИИ потребляют огромное количество электроэнергии, которая в основном производится из ископаемого топлива. Все это приводит к увеличению выбросов парниковых газов.
Согласно Управление по энергоэффективности и возобновляемым источникам энергии СШАна центры обработки данных, в том числе используемые для ИИ, приходится почти 2% от общего потребления электроэнергии в США.
2. Увеличение потребления ресурсов
Использование ИИ в таких отраслях, как производство, может привести к увеличению потребления ресурсов, включая воду и сырье. Это может нанести вред окружающей среде.
Обучение ИИ также опирается на Графические процессоры (Графические процессоры). Для их производства, необходимы редкие металлы и значительное потребление воды.
3. Добавление к электронным отходам
Эти отходы состоит из вредных химических веществ включая свинец, ртуть и кадмий. Помимо загрязнения воды и почвы, они также могут нанести значительный вред человеку и природе.
По 2050, Всемирный экономический форум предсказывает, мы будем производят более 120 миллионов тонн электронных отходов каждый год. Чтобы этого не произошло, нам нужно улучшить управление электронными отходами и их переработку.
Перекрестная ссылка: Современное управление электронными отходами с использованием методов искусственного интеллекта
4. Воздействие на природные экосистемы
Искусственный интеллект, такой как беспилотные автомобили и беспилотные летательные аппараты может нанести вред животным и природе. Это может привести к росту отходов и потребления, особенно в электронной коммерции, где товары доставляются быстро и часто.
ИИ в сельском хозяйстве также может использовать слишком много удобрений и пестицидов. Это может нанести вред воде, почве и биоразнообразию. Использование ИИ для окружающей среды также вызывает этические проблемы. Мы должны сбалансировать преимущества ИИ с защитой природы, чтобы они могли сосуществовать.
5. Увеличение выбросов углерода
Поскольку операции ИИ потребляют много энергии, они являются основными виновниками увеличения выбросов углерода. Миллионы часов вычислительного времени тратятся на обучение новых поколений моделей ИИ. Это еще больше увеличивает потребление энергии.
Часто производство этой энергии также зависит от природного газа, нефти, уголь или гидроэлектроэнергия, которые все основные источники выбросов ИИ.
6. Содействие предвзятости в принятии решений
Основная проблема каждого анти-ИИ связана с вероятностью принятия ИИ предвзятых решений. Алгоритмы ИИ в значительной степени полагаются на данные, на которых они обучены. Предвзятые решения могут привести к искажениям в этих данных.
Использование ИИ для контроля окружающей среды вызывает ряд этических проблем. Если его алгоритм обучен на данных, которые благоприятствуют экономическому росту, а не заботе об окружающей среде, он может отдать приоритет краткосрочным экономическим выгодам, а не долгосрочному экологическому здоровью.
Перекрестная ссылка: Что нам делать с предвзятостью ИИ?
7. Растущий спрос на энергию
Текущие тенденции показывают, как ИИ постепенно занял место в нашей жизни в качестве инструмента помощи. Со временем его использование будет расти, а вместе с ним и потребность в энергии. Таким образом, это является основным источником выбросов парниковых газов.
Например, если текущие тенденции в области ИИ сохранятся, к 2027 году NVIDIA может поставлять около 1.5 млн единиц ИИ-серверов в год. Эти серверы могут использовать около 85.4 тераватт-часов электроэнергии в год. Это даже превысит потребление энергии многих малых стран.
8. Увеличивает потери воды и загрязнение воздуха
Вы могли не знать, что модели обучения ИИ требуют много пресной воды. Это также может способствовать потере воды. Недавнее исследование предполагает, что ChatGPT требует около 500 мл воды на каждые 20-50 вопросов и ответы на охлаждение своих дата-центров. Эта вода может быть загрязнена химикатами и отходами. Поэтому для ее повторного использования может потребоваться дополнительная очистка.
Исследование также показало, что обучение GPT-3 может иметь потреблено более 700,000 XNUMX литров чистой воды. К сожалению, вода испаряется во время использования и не может быть использована повторно. Это усугубляет проблему нехватки воды. Энергия, используемая ИИ, также может способствовать загрязнению воздуха, особенно если он использует невозобновляемые источники энергии.
Кроме того, проверьте Как сократить углеродный след, будучи студентом школы или колледжа
9. Недостаток подотчетности и прозрачности
Часто разработка и использование ИИ непрозрачны и не подотчетны. Многие компании отдавать приоритет своей финансовой выгоде и конкурентоспособности, а не потенциальному вреду для окружающей среды вызванные технологиями ИИ.
ИИ также сложны, и из-за этой сложности пользователи испытывают трудности с определением своего реального экологического следа. Более того, скрытые данные и секретные методы обучения, используемые для разработки ИИ, мешают точной оценке углеродного следа ИИ или воздействия на окружающую среду. Чтобы убедиться, что ИИ соответствует экологическим проблемам, мы необходимо разработать и внедрить прозрачные процедуры и законы.
10. Может нанести вред исторически маргинализированным сообществам
Эта технология используется в различных секторах и генерирует выбросы углекислого газа, аналогичные выбросам в авиационной промышленности. Эти повышенные выбросы особенно вредны для исторически маргинализированных сообществ, проживающих в сильно загрязненных районах. Они более восприимчивы к рискам для здоровья, связанным с загрязнением.
Читайте также: Центры обработки данных ChatGPT, испытывающие жажду, истощают водные ресурсы
Положительное влияние искусственного интеллекта на окружающую среду
Не перегружайте себя только его негативными аспектами, у него есть и много позитивных. Он способен анализировать огромные объемы данных, например, от метеорологических спутников. Другие позитивные воздействия, связанные с ним, обсуждаются ниже:
1. Смягчение последствий изменения климата
ИИ имеет огромный потенциал, чтобы помочь нам сохранить природу и бороться с ней. Он помогает в более быстром и широком мониторинге изменения климата. Его данные могут помочь нам точно предсказывать стихийные бедствия. Это не только способствует эффективной эвакуации, но и минимизирует минимизацию ущерба. Вот несколько способов, которыми это помогает смягчить изменение климата:
- Борьба с вырубкой лесов: Анализируя спутниковые снимки, он помогает таким организациям, как WWF использовать ИИ, например Лесное Предвидение выявлять и предотвращать незаконную вырубку лесов.
- Борьба с лесными пожарами: Анализируя данные, такие как кадры с камер, он может помочь обнаружить и предсказать рост лесных пожаров. Это позволяет пожарным реагировать более эффективно.
- Выявление болезней диких животных: Он быстро определяет признаки заболеваний в дикой природе. Это очень полезно для раннего обнаружения, а также профилактики.
- Отслеживание биоразнообразия: Когда ИИ сочетается с дронами и спутниковыми кадрами, он может эффективно отслеживать изменения в поведении животных. Он может не только отслеживать различные популяции животных, но и выявлять угрозы биоразнообразию.
- Предотвращение чрезмерного вылова рыбы: Инструменты ИИ, такие как Инициатива «Умные лодки» может помочь нам контролировать практику рыболовства и предотвращать незаконную рыболовную деятельность.
Перекрестная ссылка: Мониторинг на основе искусственного интеллекта помогает выявлять заболевания на фермах
2. Вклад в круговую экономику
Они могут внести свой вклад в развитие экономики замкнутого цикла:
- Выявление и восстановление вторсырья: Роботы с искусственным интеллектом быстрее и эффективнее сортируют вторсырье. Они способствуют переработке и сокращению выбросов парниковых газов.
- Переработка и повторное использование воды: Вы можете использовать инструменты ИИ для мониторинга качества воды. Они помогают обнаружить загрязнение на ранней стадии, а также помогают в процессах очистки воды.
3. Оптимизация операций
Они оптимизируют операции в самых разных секторах:
- Сельское хозяйство: В этом секторе инструменты ИИ используются для получения данных о почве и погоде. Это не только помогает улучшить точное земледелие, но и повышает урожайность.
- Транспорт: Его инструменты могут использоваться для оптимизации маршрутов и снижения заторов на дорогах. В целом они минимизируют выбросы, вызванные транспортировкой.
- Управление отходами: ИИ можно использовать для прогнозирования спроса и оптимизации запасов. Это может улучшить процессы управления отходами, чтобы сократить отходы и повысить эффективность.
4. Повышение энергоэффективности
Ниже показано, как ИИ может повысить эту эффективность:
- Прогнозирование потребления энергии: Он способен прогнозировать модели потребления энергии и определять области для ее экономии.
- Оптимизация систем охлаждения: Такие компании, как Google, используют ИИ для оптимизации систем охлаждения. Это не только снижает потребление энергии, но и выбросы углерода.
5. Поддержка возобновляемых источников энергии
Он также поддерживает расцвет возобновляемых источников энергии, таких как солнечная и ветровая энергия. Он делает это, прогнозируя их производство энергии, улучшая их производительность и оптимизируя их обслуживание.
Например, Возобновляемая энергия GE использует ИИ в своих ветряных турбинах. Эти турбины имеют Датчики и алгоритмы искусственного интеллекта, которые могут предсказывать изменения ветровых условий. Затем они соответствующим образом корректируют работу турбин. Эта способность прогнозирования не только повышает выработку энергии, но и обеспечивает эффективную работу турбин.
6. Помощь интеллектуальным сетям
ИИ помогает сделать энергетические сети более умными. изучает информацию с датчиков и счетчиков. Эта информация помогает коммунальным службам управлять спросом и предложением электроэнергии. Это еще больше снижает потери энергии и повышает надежность.
Microsoft также использует ИИ для повышения энергоэффективности в своих центрах обработки данных. В рамках своих целей по устойчивому развитию, компания стремится стать компанией с отрицательным уровнем выбросов углерода к 2030 году.
7. Помощь устойчивому сельскому хозяйству
ИИ может быть большой поддержкой в устойчивом сельском хозяйстве. Как, вам должно быть любопытно. Ну, он может анализировать данные о почве и прогнозировать урожайность. Они также могут обнаруживать вспышки вредителей и болезней. Они могут помочь фермерам максимизировать урожайность. Они способствуют минимальному использованию удобрений и пестицидов.
Фармвайз является одним из примеров использования ИИ в устойчивом сельском хозяйстве. Он использует роботов, управляемых ИИ, для точного определения и удаления сорняков с полей. Это снижает потребность в химических гербицидах и помогает поддерживать их устойчивые методы ведения сельского хозяйства.
8. Помощь в ликвидации последствий стихийных бедствий
ИИ может ускорить технологический прогресс. Это может стать переломным моментом в реагировании на стихийные бедствия. Инструменты ИИ могут давать точные прогнозы относительно основных экологических событий как изменения погоды, эрозия и оползни. Если у нас будет более точное знание о возникновении катастрофы, мы будем более готовы бороться с ней.
9. Создание новых материалов
Эта технология также может быть помогает в создании экологически чистых материалов. Они могут быть разработаны с определенными качествами, такими как легкость или прочность. Мы можем использовать такие материалы для строительства или аэрокосмической отрасли.
Если мы сможем производить материалы из возобновляемых источников, мы также сократим нашу зависимость от ископаемого топлива. Это также минимизирует вред окружающей среде, связанный с производством материалов.
10. Содействие биоразнообразию
Это одно из основных положительных воздействий ИИ на окружающую среду. Он помогает защищать различные экосистемы и виды. Он может анализировать большие объемы данных. Эта возможность используется для анализа данных о популяции, среде обитания и угрозах, связанных с различными экосистемами и видами.
Теперь давайте обсудим связь между ИИ и экологической устойчивостью. Это поможет нам определить, могут ли они сосуществовать.
Также см: Urtopia представляет первый в мире электровелосипед, интегрированный с ChatGPT
Возможна ли экологическая устойчивость с помощью ИИ?
Да, ИИ может быть очень полезен в улучшении экологической устойчивости. Некоторые из способов, которыми он может сделать экологическую устойчивость возможной, обсуждаются ниже
- В сельском хозяйстве его можно использовать для мониторинга условий окружающей среды и урожайности. Он даже может помочь сократить использование воды и удобрений.
- Он может оптимизировать использование воды и обеспечить эффективное управление водными ресурсами. Он пытается снизить затраты на управление и воздействие на окружающую среду.
- В производстве это может помочь делать точные проекты систем. Это может помочь сократить отходы и потребление энергии в производстве.
- Благодаря повторному использованию тепла и отслеживанию занятости он может оптимизировать использование энергии в зданиях. Таким образом, он может быть отлично подходит для управления объектами.
- ИИ со спутниковыми снимками помогает обнаружить изменения в землепользовании и заболевания сельскохозяйственных культур на ранней стадии. Это помогает в устойчивом использовании земли.
- Он может контролировать загрязнение воздуха уровни и предупреждать городских жителей об источниках загрязнения.
- Это в состоянии эффективно управлять энергоснабжением и улучшил прогнозы производства возобновляемой энергии.
- Он обнаруживает загрязнение на ранней стадии и, таким образом, снижает выбросы парниковых газов от транспортных средств.
- Это может помочь беречь природные ресурсы. Это достигается за счет оптимизации сельскохозяйственных ресурсов, сокращения отходов в производстве и оптимизации использования энергии в зданиях.
Также см: 15+ лучших стартапов, разрабатывающих ИИ для энергоэффективности
Размышления об устойчивости генеративного ИИ от руководителей технологических компаний и бизнес-школ
Это еще один вид искусственного интеллекта, который может создавать различные типы контента, включая изображения, звук, текст и синтетические данные. Недавний ажиотаж вокруг него вызван его простыми в использовании интерфейсами, которые позволяют пользователям быстро создавать первоклассный текст, графику и видео.
Вот что говорят известные руководители технологических компаний, компаний и бизнес-школ о генеративном ИИ:
1. В соответствии с Пол Догерти, который является директором по технологиям и инновациям Accenture, их компания выступает за активное взаимодействие с генеративным ИИ. Он говорит, что компании должны погрузиться в это, использовать это, экспериментировать и получать личный опыт. Этот подход также применяется в Accenture внутренне.
2. В соответствии с IBM, генеративный ИИ может повысить эффективность бизнес-ресурсов. Он может сделать это путем анализ данных для распределения энергии в реальном времени, сокращение затрат и выбросов. Это помогает генеральным директорам разрабатывать устойчивые предприятия. Это гарантирует, что идеалы будут воплощены в действенные стратегии и измеримые результаты. Это поможет руководству эффективно удовлетворять ожидания заинтересованных сторон.
3. Harvard Business Review утверждает, что генеративный ИИ может стимулировать креативность сотрудников и клиентов. Он может помочь в создании и обнаружении новых идей и повышении их качества. Он также может способствовать дивергентному мышлению, противодействовать предвзятости эксперта, оценивать идеи, совершенствовать их и способствовать сотрудничеству.
4. EY утверждает еще один интересный факт. Он обнаружил, что Почти 70% руководителей признают необходимость срочного внедрения генеративного ИИ (GenAI) чтобы оставаться конкурентоспособными. Но 68% также весьма не уверены в этой технологии. Это отсутствие уверенности мешает им действовать быстро.
5. Согласно Анализ Deloitte, эффективная цифровая трансформация может увеличить рыночную стоимость до 1.25 трлн долларов. И Gen AI будет выступать в качестве основного катализатора для осуществления этих изменений. Поскольку рынок Gen AI удваивается каждые два года, прогнозы говорят о том, что повышение производительности за счет ИИ может добавить $ 7 трлн к мировому ВВП в следующем десятилетии.
Итак, генеративный ИИ все еще новый, но, безусловно, хвалят за его возможности. Он может улучшить вашу креативность, повысить эффективность ресурсов и даже стимулировать цифровые преобразования. Хотя реальное воздействие ИИ на окружающую среду признано, генеральные директора все еще немного не уверены в его принятии. Для получения большего количества такого информативного контента следите за обновлениями на нашем веб-сайте.
Рекомендуется: 20+ изобретений, которые нужно придумать, чтобы помочь миру
