Як штучний інтелект впливає на довкілля: інтервʼю з ChatGPT
Штучний інтелект — це технологія, що здатна змінити майбутнє. Він може згенерувати майже все: від зображень до складної аналітики. Очікується, що ринок ШІ сягне $407 млрд до 2027-го з річним темпом зростання 37,3% з 2023 по 2030 рік. Потенціал технології величезний, але чи впливає її використання на довкілля?
Хто краще відповість на це запитання, окрім як сам штучний інтелект? Поговоримо про вплив ШІ на довкілля з ChatGPT. Подивимось, що він скаже та чи насправді це відповідає результатам наукових досліджень.
Привіт, ШІ! Як вважаєш, чи впливає твоя робота на довкілля?
Привіт! Моя робота здебільшого зосереджена на наданні інформації та допомозі людям у вирішенні їхніх завдань та запитань. Як програма штучного інтелекту я працюю у віртуальному середовищі, тому не маю прямого впливу на фізичне середовище. Однак робота на комп'ютері та збереження даних в інтернеті можуть впливати на довкілля через енерговитрати та використання ресурсів серверів.
А як щодо обсягів енергії, яка необхідна для оброблення інформації у центрах оброблення даних (ЦОД)?
Так, центри оброблення даних (ЦОД) вимагають значних обсягів енергії для своєї роботи. Це пов'язано з живленням серверів та охолодженням обладнання. За останні роки багато зроблено для покращення енергоефективності ЦОД: використання ефективніших систем охолодження і відновлювальних джерел енергії, оптимізація роботи серверів.
Скільки енергії потрібно для навчання такої моделі ШІ, як ти?
Точну кількість енергії, яка потрібна для навчання моделей штучного інтелекту, важко визначити, оскільки це залежить від різних факторів, таких як розмір моделі, тривалість навчання, використовуване обладнання та інфраструктура.
Chat GPT говорить правду: у дослідженні 2019 року вчені з Массачусетського університету підрахували, що «навчання» одного великого пристрою штучного інтелекту може призвести до викиду 284 тонн CO2-еквіваленту. Це майже вп'ятеро більше СО2, ніж викиди середньостатистичного автомобіля за весь термін його виробництва та експлуатації. І хоча у Массачусетському університеті досліджували особливо енергоємну модель ШІ, результати демонструють тенденцію: що складніший алгоритм роботи штучного інтелекту та поставлене завдання, то більшим є викид вуглекислого газу в атмосферу.
Після завершення «етапу навчання» подальші викиди відбуваються під час роботи системи, що може відбуватися мільярди разів на день, наприклад, щоразу, коли чатбот відповідає на запитання. На думку вчених з німецької неурядової організації Algorithmwatch, на цей етап може припадати до 90% викидів за весь життєвий цикл ШІ.
А скільки енергії потрібно для роботи твоєї системи?
Моя система, яка розгорнута на серверах, використовує електроенергію для живлення та підтримання функціонування. Однак споживання енергії може варіюватися залежно від числа запитів, які я отримую, а також від того, чи відбувається оптимізація енергоспоживання. При використанні системи мільйонами користувачів споживання енергії може бути значним.
Твоя робота призводить до викиду парникових газів. Звідки беруться ці гази?
Парникові гази, які асоціюються з діяльністю ЦОД, в основному походять від використання електроенергії для живлення серверів та підтримки їхньої роботи. Основними джерелами цих газів є електростанції, які працюють на паливі, такому як вугілля, газ або нафта. При спалюванні цих палив викидаються парникові гази, зокрема вуглекислий газ (CO2), метан (CH4) та оксид азоту (NOx).
За даними дослідників OpenAI, з 2012 року кількість обчислювальної потужності, необхідної для навчання передових моделей штучного інтелекту, подвоюється кожні 3,4 місяця. Очікується, що до 2040 року викиди від індустрії інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) сягнуть 14% світових викидів.
Дослідження також показали, що викиди, які виникають під час навчання ШІ, пов’язані з розташуванням навчального сервера та енергетичної мережі, яку він використовує, тривалістю процедури навчання та обладнанням, на якому відбувається навчання. Вчені навіть розробили спеціальний калькулятор викидів для оцінювання споживання енергії та супутнього впливу на довкілля від тренувальних моделей для ШІ.
Як можна зменшити кількість парникових газів, що виділяються під час твоєї роботи?
Для цього потрібно: використання відновлюваних джерел енергії, енергоефективність, оптимізація інфраструктури, а також постійний моніторинг енергоспоживання та викидів парникових газів.
Також відомо, що під час роботи ти використовуєш дуже багато води. Для чого і скільки її потрібно?
Вибач, але ця інформація є неточною. Як програма штучного інтелекту, я не використовую воду у своїй роботі. Можливо, ти маєш на увазі, що деякі процеси, пов'язані з виробництвом та підтримкою обладнання, яке використовується для моєї роботи, можуть вимагати води. Наприклад, для охолодження серверів. Однак точна кількість води, яка потрібна для цих цілей, буде залежати від конкретних технічних характеристик обладнання та умов експлуатації, і може значно варіюватися.
Насправді ШІ споживає дуже багато води: тільки під час навчання GPT-3 витратили 700 000 л води для охолодження датацентрів.
А скільки електронних відходів породжує твоя робота щорічно?
Як програма штучного інтелекту, я не породжую електронних відходів у звичайному розумінні, оскільки моя діяльність відбувається у віртуальному середовищі. Однак існує певна інфраструктура, яка підтримує мою роботу, така як сервери та обчислювальне обладнання, які можуть створювати електронні відходи під час їхнього виробництва, використання та відновлення. Кількість електронних відходів, які породжуються цією інфраструктурою, буде залежати від різних факторів, таких як технологічний прогрес, обсяги використання обладнання та ефективність процесів управління життєвим циклом.
ChatGPT такого не скаже, але, за прогнозами Всесвітнього економічного форуму, якщо нічого не робити, то до 2050 року загальна кількість утворених електронних відходів (не лише від діяльності ШІ) збільшиться більш ніж удвічі та сягне 120 млн тонн на рік.
Як вважаєш, що потрібно робити, щоб вплив ШІ на довкілля був меншим?
Для цього потрібно використовувати відновлювані джерела енергії, вдосконалювати алгоритми обчислень, зменшувати кількість фізичного обладнання, розробляти та впроваджувати ефективні системи управління відходами, а також постійно досліджувати нові технології та методи, спрямовані на зменшення впливу ШІ на довкілля.
Попри все, якщо штучний інтелект використовувати розумно, то він здатен принести більше користі, ніж шкоди. Що для цього потрібно? Робота центрів оброблення даних у регіонах, де використовують відновлювані джерела енергії та не потрібно багато води для охолодження, може знизити вуглецевий слід ШІ.
Наприклад, величезні ЦОД у США або Австралії, де викопне паливо становить основну частину енергобалансу, виробляють більше викидів, ніж центри в Ісландії, де використовують геотермальну енергію, а нижчі температури зовнішнього повітря полегшують охолодження серверів. Також варто встановлювати ЦОД у регіонах без дефіциту води, й проєктувати так, щоб уже нагрітою водою після їх охолодження можна було опалювати робочі чи житлові приміщення. Це дозволить ощадливо використовувати ресурси та отримувати неочевидну вигоду.
Як вважаєш, чи є перспективним використання ШІ для подолання екологічних проблем?
Так. Системи штучного інтелекту можуть аналізувати дані про виробництво, споживання й утилізацію матеріалів для ефективного управління відходами та ресурсами. ШІ може використовуватися для аналізу великих обсягів даних, зокрема з супутників та датчиків, для виявлення та моніторингу змін у довкіллі, таких як забруднення повітря та води, втрата біорізноманіття. Також системи ШІ можуть аналізувати дані про споживання енергії та оптимізувати процеси для зменшення витрат енергії та викидів парникових газів. ШІ помічний у прогнозуванні та аналізі змін клімату, а також визначенні стратегій адаптації до них. А ще ШІ може бути використаний у процесі дослідження та розробки нових екологічно чистих технологій та матеріалів.
Дійсно, використання ШІ може бути корисним. Наприклад, компанія GE Renewable Energy використовує штучний інтелект у своїх вітрових турбінах, щоб покращити їхню продуктивність. Ці турбіни оснащені датчиками та алгоритмами штучного інтелекту, які передбачають зміни швидкості вітру та відповідно корегують роботу турбіни. Також ШІ вже активно використовується для аналізу даних про ґрунт, прогнозування врожайності, виявлення спалахів шкідників і хвороб на полях та навіть для видалення бур’янів з посівів.
Оціни, будь ласка, скільки енергії та води ми з тобою витратили під час цього спілкування?
На жаль, я не можу точно визначити кількість енергії та води, які були витрачені під час нашого спілкування.
Можливо, ШІ не може або просто не навчений оцінювати свій вплив на довкілля. Звісно, лише від одного діалогу великої шкоди не сталося, але коли таких діалогів тисячі, вплив стає вагомим. Проте головне, що проблеми споживання води, енергії, викидів парникових газів та електронних відходів стосуються не лише ШІ, а й усієї галузі.
Замість післямови
Безперечно, штучний інтелект — це нові можливості та ризики. У перспективі правильно навчені моделі штучного інтелекту здатні допомогти людству сповільнити зміну клімату, стати більш енергоефективним, сталим у сільському господарстві та навіть врятувати тисячі видів тварин і рослин.
Попри те що ШІ запевняє, що він віртуальний і не може впливати на реальний світ, це не так. Використання ШІ матиме сенс лише за умови, що його вплив на довкілля буде максимально низьким. Тому ми повинні думати над тим, як цифрова сфера впливає на довкілля та активно оптимізувати її роботу.
