Двойная природа ИИ в изменении климата
ИИ представляет собой одновременно потенциал и проблему в борьбе с изменением климата. Зависимость от интенсивных вычислительных ресурсов и энергетической инфраструктуры приводит к значительным экологическим издержкам, особенно по мере того, как модели становятся более сложными. Однако ИИ также может сыграть важную роль в борьбе с глобальным потеплением, предлагая решения по контролю выбросов, оптимизации ресурсов и созданию более эффективных систем. Эта двойственность требует эффективного управления ИИ, которое согласует технологическую эволюцию с устойчивыми и этическими практиками, обеспечивая снижение воздействия на окружающую среду.
Как ИИ может способствовать изменению климата
Каким бы многообещающим ни был искусственный интеллект, он оказывает влияние на изменение климата. Спрос на вычислительную мощность и работу крупномасштабных центров обработки данных напрямую связан с увеличением выбросов углекислого газа. Крупномасштабные модели искусственного интеллекта требуют огромного объема обработки, которая потребляет большое количество электроэнергии и вызывает нагрев серверов, что требует систем охлаждения.
Центры обработки данных, например, являются важной инфраструктурой для ИИ, но они также являются энергоемкими: на их долю приходится более 1% мирового потребления электроэнергии, и эта цифра продолжает расти. Экологические издержки возрастают еще больше, если принять во внимание жизненный цикл электронных устройств, от добычи сырья до их утилизации.
Еще один актуальный вопрос — «алгоритмический след» моделей ИИ. Разработка и обучение сложных алгоритмов приводят к значительным выбросам, при этом некоторые крупномасштабные модели оказывают предполагаемое воздействие на окружающую среду в пять раз больше, чем воздействие автомобиля 1 за весь срок его службы. В условиях быстрого роста сектора углеродный след , связанный с алгоритмами и инфраструктурой искусственного интеллекта, стал центральной темой в дебатах о технологической устойчивости.
ИИ как инструмент смягчения последствий изменения климата
Несмотря на негативное воздействие на окружающую среду, ИИ также предлагает многочисленные возможности для борьбы с изменением климата. ИИ может оптимизировать промышленные процессы, прогнозировать погодные условия и следить за состоянием экосистем, способствуя тем самым устойчивому развитию. При мониторинге выбросов ИИ позволяет анализировать данные в реальном времени для контроля выбросов в таких секторах, как промышленность, сельское хозяйство и транспорт.
В управлении и сохранении природных ресурсов ИИ способствует устойчивому управлению такими ресурсами, как вода и почва. Например, в точном земледелии это позволяет оптимизировать орошение и использование удобрений, сокращая отходы и загрязнение. ИИ также применяется для повышения энергоэффективности и оптимизации сетей, особенно в зданиях и электрических сетях. Интеллектуальные системы управления энергопотреблением отслеживают и корректируют потребление электроэнергии в режиме реального времени, способствуя более эффективному использованию и сокращая ненужное потребление.
Воздействие ИИ на окружающую среду
Эволюция ИИ обещает преобразовать отрасли и добиться заметных успехов в нескольких областях, но его воздействие на окружающую среду вызывает обеспокоенность. От высокого энергопотребления до проблем в цепочке поставок оборудования, ИИ создает множество экологических проблем, которые требуют внимания и регулирования.
Потребление энергии и воды при обучении моделей ИИ
Обучение сложных моделей ИИ, особенно основанных на глубоком обучении , потребл номера телефонов в нидерландах яет значительное количество энергии. Согласно проведенному исследованию, с которым можно ознакомиться здесь 2 , предполагается, что обучение ChatGPT-3, одного из наиболее используемых в мире приложений генеративного искусственного интеллекта, потребляло количество энергии, эквивалентное тому, которое необходимо для электроснабжения 121 дома. в течение года в США. Кроме того, этот процесс привел к выбросам углекислого газа, эквивалентным 33 полетам между Австралией и Соединенным Королевством. Учитывая, что следующая версия, GPT-4, обучалась с в 570 раз большим количеством параметров, необходимое энергопотребление, несомненно, было еще выше. Важно подчеркнуть, что воздействие на окружающую среду продолжается во время использования этих технологий, выходя далеко за рамки этапа обучения.
Помимо энергопотребления ИИ, необходимость охлаждения серверов приводит к значительному потреблению воды в регионах, где центры обработки данных используют системы охлаждения на водной основе. Такое потребление представляет собой дополнительную проблему, поскольку ИИ может усугубить нехватку воды, иногда в и без того уязвимых регионах.
Углеродный след крупных центров обработки данных
Центры обработки данных — это основа искусственного интеллекта, обрабатывающая, хранящая и передающая огромные объемы данных. Эти центры потребляют большое количество электроэнергии, которое продолжает быстро расти. По данным Bloomberg , число дата-центров, работающих по всему миру, сейчас превышает 7000, что является значительным увеличением по сравнению с 3600, зарегистрированными в 2015 году. Эти дата-центры потребляют ежегодное количество электроэнергии, эквивалентное общему потреблению такой страны, как Италия. Хотя некоторые технологические компании добились прогресса в использовании возобновляемых источников энергии, многие по-прежнему зависят от электросетей, использующих ископаемое топливо, что усугубляет углеродный след ИИ.
