A mesterséges intelligencia hihetetlen potenciállal rendelkezik, de van néhány komoly hátrány, amelyeket figyelembe kell venni.
Mivel a mesterséges intelligencia versenye minden eddiginél gyorsabban halad előre, sokan aggódnak amiatt, hogy ezek a technológiák milyen hatással lesznek az ökoszisztémára. A mesterséges intelligencia alkalmazása tovább növekszik. Ezzel együtt a szénlábnyoma csak romlani fog, ha a fejlesztők, a végfelhasználók és a szabályozó szervek folyamatosan vállat vonnak a környezeti hatásaitól.
Ennek ellenére a fenntartható tömeges örökbefogadás továbbra is lehetséges. De az egyéneknek és a szervezeteknek együtt kell működniük annak megoldásában, hogy a mesterséges intelligencia hogyan károsítja a környezetet.
Kulcs elvitelek
- A mesterséges intelligencia számítástechnika hatalmas mennyiségű energiát fogyaszt, ami hozzájárul a nagy szénlábnyomhoz. A fejlesztőknek és a felhasználóknak tisztában kell lenniük a környezeti hatásokkal, és fontolóra kell venniük a fenntarthatóbb gyakorlatokat.
- A mesterséges intelligencia gyors ütemű fejlesztései állandósítják az eldobható kultúrát, ami az erőforrások pazarló felhasználásához vezet. A fogyasztóknak kerülniük kell a szükségtelen vásárlásokat, a vállalatoknak pedig előnyben kell részesíteniük az értelmes innovációkat.
- Jelenleg nincs központi irányító testület, amely szabályozná a mesterséges intelligencia használatát és fejlesztését, így az ökológiai szempontok a prioritási lista végén maradnak. A kormány és a környezetvédelmi csoportok együttműködése szükséges a mesterséges intelligencia környezeti hatásainak minimalizálásához.
1. Az AI számítástechnika hatalmas energiát igényel
A generatív mesterséges intelligencia nagy szénlábnyomának fő felelőse az energiafogyasztás. Vegyük például a chatbotokat. A ChatGPT magas tokenkorlátja és a gyors bemeneti feldolgozás hatalmas energiaigénnyel jár. A legtöbb felhasználó nem veszi észre az egyes keresési lekérdezésekhez szükséges erőforrásokat – esztelenül árasztja el a chatbotokat véletlenszerű felszólításokkal.
Félelemzés elkészítette a ChatGPT költségmodelljét. Azt mondják, hogy az OpenAI 3617 HGX A100 szervert futtat, hogy válaszoljon a ChatGPT által naponta kapott több millió kérdésre.
Minden szerver 3000 wattórát fogyaszt, ha hasonló a Nvidia HGX A100. Tehát ahhoz, hogy 3617 egység a hét minden napján, 24 órában üzemelhessen, óriási évi 95 054 760 000 wattórára vagy 95 054,76 megawattórára van szükségük. Tájékoztatásul New York City napi 5500-10.000 megawattórát használ.
Az AI gyors növekedése állandósítja az eldobható kultúrát. A technológiai fogyasztókat arra kényszerítik, hogy a legújabb rendszereket szerezzék be a piacon, függetlenül attól, hogy szükségük van-e rá. Vannak, akik alig értik ezeket a kütyüket. A „következő nagy dologra” törekszenek, mert a vállalatok új és zavaró funkciókat ígérnek.
Ennek a fenntarthatatlan életmódnak engedve a fogyasztók lehetővé teszik a technológiai vezetők számára, hogy ellenőrizzék az AI-platformok iránti keresletet. Az erőforrásokat felesleges eszközökre pazarolják, amelyek elhanyagolható hasznot hoznak.
Vegyük például a ChatGPT-t. Fejlesztők milliói kamatoztatták a fellendülést az AI-vezérelt chatbotok kiadásával. Míg a technológiai vezetők, mint például a Microsoft, a Meta és a Google innovatív nyelvi modelleket építettek, a legtöbb vállalat csak ugrott a trenden.
Kerülje a nem ellenőrzött AI chatbotok online letöltését. A hackerek használják hamis ChatGPT alkalmazások hogy rávegyék a felhasználókat személyes adatok kiszolgáltatására és túlzott előfizetési díjak megfizetésére.
3. Nincs központi irányító testület, amely szabályozza a mesterséges intelligencia használatát és fejlesztését
Az AI gyors fejlődése felülmúlja az irányadó irányelveket és korlátozásokat. Még a globális technológiai vezetők is szeretik Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója szigorúbb mesterségesintelligencia-szabályozási beavatkozást kér erős modellek irányításához. Jelenleg egyetlen hatóság sem figyeli és szabályozza az AI-tevékenységeket.
De még ha A kormányzati szervek megkezdik az AI-val kapcsolatos kockázatok kezelését, az ökológiai károk a listájuk végén lesznek. Valószínűleg előnyben részesítik a mesterséges intelligencia hallucinációit, az etikai megsértéseket és az adatvédelmi fenyegetéseket. Noha egyformán fontosak, ezek a kérdések nem árnyékolhatják be a mesterséges intelligencia negatív ökológiai hatásait.
A kormánynak együtt kell működnie a környezetvédelmi csoportokkal a technológiai vállalatok megfigyelése érdekében. Minimalizálhatnák a mesterséges intelligencia fejlesztőinek szénlábnyomát azáltal, hogy szabályozzák energiafogyasztásukat, ártalmatlanítási módszereiket és ásványkinyerésüket.
4. A mesterséges intelligencia által vezérelt mezőgazdasági erőfeszítések a hozamokat helyezik előtérbe az ökoszisztéma egészségével szemben
A mezőgazdasági ágazatok azt vizsgálják, hogyan lehet mesterséges intelligencia-alapú rendszereket integrálni a gazdálkodásba. A stratégiai megvalósítás segíthet a termésnövekedés maximalizálásában, a kézi munka automatizálásában és a természeti csapások leküzdésében, miközben minimalizálja a rezsiköltséget. A mezőgazdasági mesterséges intelligencia növekvő iparág. Market.us sőt azt jósolja, hogy a globális piac mérete 2032-re meghaladja a 10,2 milliárd dollárt.
Azonban ezen előnyök ellenére a mezőgazdasági mesterséges intelligencia még mindig figyelmen kívül hagyja az ilyen rendszerek képzésének és felépítésének hatalmas energiafogyasztását. A magas terméshozam és a hatékony betakarítási módszerek előnyben részesítése szintén veszélyezteti az ökoszisztémát. Ilyen ütemben a mesterséges intelligencia akaratlanul is elősegítheti az intenzív gazdálkodási gyakorlatokat, amelyek elpusztítják és kiszárítják a földet.
5. A mesterséges intelligencia betanításához próba és hiba szükséges
A mesterséges intelligencia által vezérelt platformok több milliárd paraméterre vonatkozó betanítása hatalmas erőforrásokat igényel. Az adatkészletek kaparásra való előkészítése és az AI-modellekbe való bevitele között a folyamat könnyen lemeríthet több millió wattórát.
Ezenkívül az adattesztelés szigorú próbálkozásokból és hibákból áll. A fejlesztők továbbra is hatalmas energiaforrásokat fognak fogyasztani a modell iterációinak fejlesztése, a problémák elhárítása és a pontatlanságok kijavítása során.
Vegyük például a ChatGPT-t. A a Cornell Egyetem tanulmánya azt mutatja, hogy az OpenAI 405 V100 GPU-év energiát fogyasztott a GPT-3 betanítására 175 milliárd paraméteren. Egyszerűbben fogalmazva, egy V100-as GPU-nak 405 évbe telne a ChatGPT felépítése.
Feltéve, hogy az OpenAI valami hasonlót használ Nvidia V100 GPU-k, amelyek 300 wattórát fogyasztanak, 405 év energiafogyasztása 1 064 340 000 wattórát jelent. Referenciaként a legtöbb háztartás napi 30 000 wattórát fogyaszt. Tehát az az energia, amelyet az OpenAI a ChatGPT képzéséhez kezdetben használt, 35 478 házat tudott 24 órán keresztül ellátni.
Az AI-programok felépítéséhez, képzéséhez és kereskedelmi forgalomba hozatalához használt hardver különféle földfémekből áll. Vegyük például a GPU-kat. Előállításukhoz többek között rézre, ónra, ezüstre és cinkre van szükség, a technológiai cégeknek pedig több ezer GPU-ra van szükségük az AI-rendszerek karbantartásához.
A fejlesztőknek alternatív nyersanyag-beszerzési módszereket kell feltárniuk. Ellenkező esetben a káros bányászati tevékenységek csak fokozódni fognak, ahogy az AI-val kapcsolatos hardverek iránti kereslet növekszik. Még a legnagyobb bányák is kiszáradnának több évtized után.
7. Lehetséges forgalmi torlódás
A mesterséges intelligencia energiahatékonyabb, intelligens jövő az autóipar számára. Egy tanulmány a International Journal of Environmental Research and Public Health kijelenti, hogy az önvezető autók 50-100 százalékkal kevesebb szén-dioxid-kibocsátást termelnek, mint a hagyományos járművek. Az autógyártók világszerte fokozatosan integrálják az AI-t egységeikbe.
Bár üzemanyag-hatékonyak, az AI-vezérelt autók megjelenése a sűrűn lakott városokban is növeli a forgalmi torlódásokat. Az egyéni járművek száma továbbra is meghaladja a tömegközlekedési csomópontokat. A az Adelaide-i Egyetem longitudinális felmérése azt mondja, hogy a fogyasztók szívesebben vásárolnak vezető nélküli autókat, mint az ingázást vagy a közös járművet.
8. Az AI Evolution növeli az e-pazarlást
Az AI gyorsan fejlődik, mert a fejlesztők folyamatosan új hardver- és szoftvertermékeket adnak ki. Mindannyian először a globális piacot akarják uralni. Sajnos a bomlasztó technológiák követése tovább növeli a társadalom növekvő e-hulladék-problémáját. Ne feledje: az AI-rendszerek karbantartásához több ezer GPU-ra és szerverre van szükség, amelyek többsége nem hasznosítható újra.
A Világ számít jelentése szerint az e-hulladék 85 százaléka hulladéklerakókba és égetőkbe kerül, és 70 százaléka mérgező elemeket tartalmaz. A mesterséges intelligencia fejlesztőinek fenntarthatóbb ártalmatlanítási módszereket kell felfedezniük. Az ökológiai gyakorlatok, mint például a fosszilis tüzelőanyag-fogyasztás csökkentése, a hardverek életciklusának meghosszabbítása és az újrahasznosítási módszerek megtervezése, átalakítják az ipart.
A mesterséges intelligencia káros a környezetre?
A mesterséges intelligencia káros környezeti hatásai ellenére nem eleve fenntarthatatlan. A fenti problémák többsége abból adódik, hogy az emberek hogyan tervezik, programozzák, implementálják és kezelik az AI-vezérelt technológiákat. A technológiai vállalatoknak fel kell hagyniuk az ökológiai gyakorlatok feláldozásával a gyors fejlődés érdekében. Még az általános mesterséges intelligencia csúcsának elérése sem indokolja a Föld természeti erőforrásainak kimerítését.
A vállalatoknak a környezetbarát technológiát is előtérbe kell helyezniük. Az AI üzleti, kereskedelmi és ipari alkalmazásai beárnyékolják a környezet védelmében rejlő lehetőségeket. Az ipart már most elárasztják a véletlenszerű AI-alkalmazások és -eszközök. De nem elég fejlesztő érdeklődik a mesterséges intelligencia kiaknázásában az erőforrások megőrzésében és az éghajlatváltozásban.
