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 искусственным интеллектом стоит энергоемкий процесс с огромным углеродным следом. Сегодня центры обработки данных для ИИ работают круглосуточно и используют энергию, в основном получаемую из ископаемого топлива . На них приходится от 2.5 до 3.7% глобальных выбросов парниковых газов.
Вы будете шокированы, узнав, что, по данным исследователей OpenAI , вычислительная мощность, необходимая для обучения лучших моделей ИИ, удваивается каждые 3.4 месяца с 2012 года. Недавнее исследование экспертов из Массачусетского университета в Амхерсте также рассматривало воздействие обучения различных крупных моделей ИИ на окружающую среду. Они обнаружили, что этот процесс может привести к выбросу более 626 000 фунтов углекислого газа . Это почти в 5 раз больше, чем выбросы среднего 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
Главный недостаток связан с центрами обработки данных, поскольку они потребляют много энергии для поддержания моделей ИИ. По сравнению с обычными зданиями, они используют примерно в 10-50 раз больше энергии на этаж. С увеличением размеров больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, энергопотребление этих центров обработки данных продолжает расти . Давайте 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 данным Управления по энергоэффективности и возобновляемым источникам энергии США , на центры обработки данных, в том числе используемые для искусственного интеллекта, 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 ( GPU ). Для их производства необходимы редкие металлы и значительное потребление воды.
3. Добавление к электронным отходам
Эти отходы содержат вредные химические вещества, в том числе свинец, ртуть и кадмий. Помимо загрязнения воды и почвы, они могут нанести значительный вред как человеку, так и природе.
По прогнозам Всемирного экономического форума , к 2050 году мы будем производить более 120 миллионов метрических тонн электронных отходов ежегодно. Чтобы предотвратить это, нам необходимы более эффективные методы управления и переработки электронных отходов.
Перекрестная ссылка: Современное управление электронными отходами с использованием методов искусственного интеллекта
4. Воздействие на природные экосистемы
Искусственный интеллект, такой как беспилотные автомобили и дроны-доставщики, может нанести вред животным и природе. Это может привести к увеличению отходов и потребления, особенно в электронной коммерции, где товары доставляются быстро и часто.
Использование ИИ в сельском хозяйстве также может привести к чрезмерному применению удобрений и пестицидов. Это может нанести вред воде, почве и биоразнообразию. Использование ИИ в интересах окружающей среды также вызывает этические проблемы. Для их сосуществования необходимо найти баланс между преимуществами ИИ и защитой природы.
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.
Зачастую производство этой энергии также зависит от природного газа, нефти, угля или гидроэлектроэнергии, которые являются основными источниками выбросов ИИ.
6. Содействие предвзятости в принятии решений
Главная проблема всех противников ИИ связана с вероятностью принятия ИИ предвзятых решений. Алгоритмы ИИ в значительной степени зависят от данных, на которых они обучаются. 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 в 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 нынешние тенденции в области ИИ сохранятся, к 2027 году NVIDIA сможет ежегодно поставлять около 1.5 миллиона серверов для ИИ. Эти серверы могут потреблять около 85.4 тераватт-часов электроэнергии в год . Это даже превысит энергопотребление многих небольших стран.
8. Увеличивает потери воды и загрязнение воздуха
Возможно, вы не знаете, что для обучения моделей ИИ требуется много пресной воды. Это также может способствовать её расточительству. Недавнее исследование показало, что ChatGPT использует около 500 мл воды на каждые 20-50 вопросов и ответов для охлаждения своих центров обработки данных. Эта вода может загрязняться химическими веществами и отходами. Поэтому для её повторного использования может потребоваться дополнительная очистка.
Исследование также показало, что обучение GPT-3 могло потребовать более 700 000 литров чистой воды . К сожалению, вода испаряется во время использования и не может быть использована повторно. Это усугубляет проблему нехватки воды. Энергопотребление ИИ также может способствовать загрязнению воздуха, особенно если используются невозобновляемые источники энергии.
Также ознакомьтесь с информацией о том, как уменьшить углеродный след, будучи студентом школы или колледжа.
9. Недостаток подотчетности и прозрачности
Зачастую разработка и использование ИИ не отличаются прозрачностью и подотчетностью. Многие компании ставят свою финансовую выгоду и конкурентоспособность выше потенциального вреда окружающей среде, причиняемого технологиями ИИ.
Искусственный интеллект также сложен, и из-за этой сложности пользователям трудно определить его реальное воздействие на окружающую среду. Более того, скрытые данные и секретные методы обучения, используемые при разработке ИИ, препятствуют точной оценке углеродного следа или воздействия ИИ на окружающую среду. Чтобы гарантировать соответствие ИИ экологическим требованиям, нам необходимо разработать и внедрить прозрачные процедуры и законы.
10. Может нанести вред исторически маргинализированным сообществам
Эта технология используется в различных секторах и приводит к выбросам углекислого газа, сопоставимым с выбросами авиационной промышленности. Увеличение выбросов особенно вредно для исторически маргинализированных сообществ, проживающих в сильно загрязненных районах. Они более восприимчивы к рискам для здоровья, связанным с загрязнением.
Читайте также: «Прожорливые центры обработки данных ChatGPT 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
Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для сохранения природы и борьбы с ней. Он способствует более быстрому и широкому мониторингу изменения климата. Полученные данные могут помочь нам точно прогнозировать стихийные бедствия . Это не только облегчает эффективную эвакуацию, но и минимизирует ущерб. Вот несколько способов, которыми он помогает смягчить последствия изменения 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 ИИ 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, компания GE Renewable Energy использует искусственный интеллект в своих ветротурбинах. Эти турбины оснащены датчиками и алгоритмами ИИ, которые могут прогнозировать изменения ветровых условий . Затем они соответствующим образом корректируют работу турбины. Эта способность к прогнозированию не только увеличивает выработку энергии, но и обеспечивает эффективную работу турбин.
6. Помощь интеллектуальным сетям
Искусственный интеллект помогает сделать энергетические сети более интеллектуальными. Он анализирует информацию с датчиков и счетчиков. Эта информация помогает коммунальным предприятиям управлять спросом и предложением электроэнергии. Это, в свою очередь, снижает потери энергии и повышает надежность.
Microsoft также использует ИИ для повышения энергоэффективности своих центров обработки данных. В рамках своих целей в области устойчивого развития компания стремится к достижению отрицательного уровня выбросов углерода к 2030 году.
7. Помощь устойчивому сельскому хозяйству
Искусственный интеллект может оказать огромную поддержку устойчивому сельскому хозяйству. Как именно — вам, должно быть, интересно. Он может анализировать данные о почве и прогнозировать урожайность. Он также может обнаруживать вспышки вредителей и болезней. Он может помочь фермерам максимизировать урожайность. Он способствует минимальному использованию удобрений и пестицидов.
FarmWise — один из примеров использования ИИ в устойчивом сельском хозяйстве. Компания использует роботов с искусственным интеллектом для точного выявления и удаления сорняков с полей. Это снижает потребность в химических гербицидах и способствует внедрению устойчивых методов ведения сельского хозяйства.
8. Помощь в ликвидации последствий стихийных бедствий
Искусственный интеллект может ускорить технологический прогресс. Это может кардинально изменить ситуацию в реагировании на стихийные бедствия. Инструменты ИИ могут давать точные прогнозы крупных экологических явлений, таких как изменения погоды, эрозия и оползни. Если мы будем обладать более точными знаниями о возникновении стихийных бедствий, мы будем лучше подготовлены к борьбе с ними.
9. Создание новых материалов
Эта технология также может быть полезна при создании экологически чистых материалов. Их можно проектировать с учетом определенных качеств, таких как легкость или прочность. Мы можем использовать такие материалы в строительстве 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 главных позитивных экологических последствий применения ИИ. Он способствует защите различных экосистем и видов. Он способен анализировать большие объемы данных. Эта способность используется для анализа данных о популяциях, 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.
См. также: Urtopia представила первый в мире электровелосипед, интегрированный с ChatGPT.
Возможна ли экологическая устойчивость с помощью ИИ?
Да, искусственный интеллект может быть очень полезен для повышения экологической устойчивости. Ниже описаны некоторые способы, с помощью которых он может способствовать обеспечению экологической устойчивости.
- 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.
См. также: Топ-15+ стартапов, разрабатывающих ИИ для повышения 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. По словам Пола Доэрти , директора по технологиям и инновациям компании Accenture, их компания выступает за активное взаимодействие с генеративным искусственным интеллектом. Он говорит, что компаниям следует погрузиться в него, использовать, экспериментировать и получать непосредственный опыт . Этот подход также применяется внутри Accenture.
2. По данным IBM , генеративный ИИ может повысить эффективность использования ресурсов предприятия. Он может сделать это за счет анализа данных для распределения энергии в режиме реального времени, снижения затрат и выбросов. Он помогает руководителям создавать устойчивые предприятия. Это гарантирует, что идеалы преобразуются в действенные стратегии и измеримые результаты. Это поможет руководству эффективно удовлетворять ожидания заинтересованных сторон.
3. Harvard Business Review утверждает, что генеративный ИИ может повысить креативность сотрудников и клиентов. Он может помочь в генерации и выявлении новых идей, а также в улучшении их качества. Он также может способствовать дивергентному мышлению, противодействовать предвзятости экспертного мнения, оценивать идеи, дорабатывать их и способствовать сотрудничеству.
4. Компания EY приводит еще один интересный факт. Она обнаружила, что почти 70% генеральных директоров осознают необходимость срочного внедрения генеративного искусственного интеллекта (GenAI) для сохранения конкурентоспособности. Но 68% также испытывают значительную неуверенность в отношении этой технологии. Эта неуверенность препятствует их способности действовать оперативно.
5. Согласно анализу Deloitte , эффективная цифровая трансформация может увеличить рыночную стоимость до 1.25 триллиона долларов . И Gen AI станет основным катализатором этих изменений. Поскольку рынок Gen AI удваивается каждые два года, прогнозы говорят о том, что повышение производительности за счет ИИ может добавить 7 триллионов долларов к мировому ВВП в течение следующего десятилетия.
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.
Рекомендуем: 20+ изобретений, которые необходимо изобрести, чтобы помочь миру
