Tekoälyllä on uskomatonta potentiaalia, mutta siinä on joitain vakavia haittoja, jotka on otettava huomioon.
Tekoälykilpailun edistyessä nopeammin kuin koskaan, monet ovat huolissaan siitä, kuinka nämä tekniikat vaikuttavat ekosysteemiin. Tekoälyn käyttöönotto lisääntyy edelleen. Yhdessä sen hiilijalanjälki vain pahenee, jos kehittäjät, loppukäyttäjät ja sääntelyelimet vähentävät olkapäitään sen ympäristövaikutuksia.
Kestävä massa adoptio on kuitenkin edelleen mahdollista. Mutta yksilöiden ja organisaatioiden on tehtävä yhteistyötä ratkaistakseen, miten tekoäly vahingoittaa ympäristöä.
Key Takeaways
- AI-laskenta kuluttaa valtavia määriä energiaa, mikä lisää sen suurta hiilijalanjälkeä. Kehittäjien ja käyttäjien tulee olla tietoisia ympäristövaikutuksista ja harkita kestävämpiä käytäntöjä.
- Tekoälyn nopeatempoinen kehitys ylläpitää kertakäyttökulttuuria, mikä johtaa resurssien tuhlaavaan kulutukseen. Kuluttajien tulee välttää tarpeettomia ostoksia ja yritysten tulee priorisoida mielekkäät innovaatiot.
- Tällä hetkellä ei ole keskeistä hallintoelintä, joka säätelee tekoälyn käyttöä ja kehittämistä, joten ekologiset huolenaiheet jäävät prioriteettilistan alapuolelle. Hallituksen ja ympäristöryhmien välinen yhteistyö on välttämätöntä tekoälyn ympäristövaikutusten minimoimiseksi.
1. AI-laskenta vaatii valtavasti energiaa
Generatiivisen tekoälyn suuren hiilijalanjäljen pääsyyllinen on sen virrankulutus. Otetaan esimerkiksi chatbotit. ChatGPT: n yläraja ja nopea panosten käsittely vaativat valtavasti energiaa. Useimmat käyttäjät eivät ymmärrä jokaisen hakukyselyn vaatimia resursseja – he tulvivat mielettömästi chatbotteja satunnaisilla kehotteilla.
Semianalyysi teki kustannusmallin ChatGPT: stä. He sanovat, että OpenAI käyttää 3 617 HGX A100 -palvelinta vastatakseen miljooniin kehotteisiin, joita ChatGPT vastaanottaa päivittäin.
Jokainen palvelin kuluttaa 3 000 wattituntia, jos ne ovat samanlaisia Nvidia HGX A100. Jotta 3 617 yksikköä voisi toimia 24/7, ne tarvitsevat huimat 95 054 760 000 wattituntia tai 95 054,76 megawattituntia vuodessa. Viitteeksi New York City käyttää 5 500 - 10 000 megawattituntia päivittäin.
Tekoälyn nopea kasvu ylläpitää kertakäyttökulttuuria. Tekniikan kuluttajia painostetaan hankkimaan uusimmat järjestelmät markkinoille riippumatta siitä, tarvitsevatko he niitä vai eivät. Jotkut tuskin edes ymmärtävät näitä vempaimia. He tavoittelevat "seuraavaa suurta asiaa", koska yritykset lupaavat uusia ja häiritseviä ominaisuuksia.
Alistumalla tälle kestämättömälle elämäntavalle kuluttajat antavat teknologiajohtajille mahdollisuuden hallita tekoälyalustojen kysyntää. Resursseja tuhlataan tarpeettomiin työkaluihin, jotka tuottavat mitätöntä hyötyä.
Otetaan esimerkiksi ChatGPT. Miljoonat kehittäjät hyötyivät sen noususuhdanteesta julkaisemalla tekoälypohjaiset chatbotit. Vaikka teknologiajohtajat, kuten Microsoft, Meta ja Google, rakensivat innovatiivisia kielimalleja, useimmat yritykset vain hyppäsivät trendiin.
Vältä lataamasta vahvistamattomia AI-chatbotteja verkosta. Hakkerit käyttävät väärennetyt ChatGPT-sovellukset huijata käyttäjiä paljastamaan henkilökohtaisia tietoja ja maksamaan kohtuuttomia tilausmaksuja.
3. Mikään keskushallintoelin ei säätele tekoälyn käyttöä ja kehittämistä
Tekoälyn nopeat edistysaskeleet ylittävät säännökset ja rajoitukset. Jopa maailmanlaajuiset teknologiajohtajat pitävät Sam Altman, OpenAI: n toimitusjohtaja, vaatii tiukempaa tekoälyn sääntelyä ohjata tehokkaita malleja. Toistaiseksi yksikään viranomainen ei valvo ja säätele tekoälyn toimintaa.
Mutta vaikka valtion elimet alkavat puuttua tekoälyyn liittyviin riskeihin, ekologiset vahingot ovat heidän luettelonsa lopussa. He todennäköisesti asettavat etusijalle tekoälyhalusinaatiot, eettiset loukkaukset ja tietosuojauhat. Vaikka nämä asiat ovat yhtä tärkeitä, ne eivät saa varjostaa tekoälyn kielteisiä ekologisia vaikutuksia.
Hallituksen on tehtävä yhteistyötä ympäristöryhmien kanssa valvoakseen teknologiayrityksiä. Ne voisivat minimoida tekoälykehittäjien hiilijalanjäljen säätelemällä heidän virrankulutustaan, hävitysmenetelmiään ja mineraalien talteenottoa.
4. Tekoälyyn perustuvassa maataloustyössä tuotto on etusijalla ekosysteemin terveyteen nähden
Maatalousalat tutkivat tapoja integroida tekoälyyn perustuvia järjestelmiä maatalouteen. Strateginen toteutus voisi auttaa maksimoimaan sadon kasvun, automatisoimaan käsityötä ja torjumaan luonnononnettomuuksia samalla kun minimoidaan yleiskustannukset. Maatalouden tekoäly on kasvava toimiala. Market.us jopa ennustaa maailmanlaajuisten markkinoiden koon ylittävän 10,2 miljardia dollaria vuoteen 2032 mennessä.
Näistä eduista huolimatta maatalouden tekoäly jättää silti huomiotta koulutuksen ja näiden järjestelmien rakentamisen valtavan virrankulutuksen. Korkeiden satojen priorisointi ja tehokkaat sadonkorjuumenetelmät vaarantavat myös ekosysteemin. Tällä vauhdilla tekoäly voisi vahingossa edistää intensiivisiä viljelykäytäntöjä, jotka tuhoavat ja kuivattavat maata.
5. Tekoälyn harjoittelu vaatii kokeilua ja virhettä
Tekoälypohjaisten alustojen kouluttaminen miljardeilla parametreilla vaatii valtavia resursseja. Prosessi voi helposti tyhjentää miljoonia wattitunteja, kun valmistellaan datajoukkoja kaapimista varten ja syötetään ne tekoälymalleihin.
Myös tietojen testaus koostuu tiukasta yritys- ja erehdyksestä. Kehittäjät kuluttavat jatkossakin valtavia energiaresursseja kehittäessään mallien iteraatioita, etsiessään ongelmia ja korjaaessaan epätarkkuuksia.
Otetaan esimerkkinä ChatGPT. A Cornellin yliopiston tutkimus osoittaa, että OpenAI kulutti 405 V100 GPU-vuotta energiaa GPT-3:n kouluttamiseen 175 miljardilla parametrilla. Yksinkertaisemmin sanottuna yhden V100 GPU: n ChatGPT: n rakentaminen kestäisi 405 vuotta.
Olettaen, että OpenAI käyttää jotain vastaavaa Nvidia V100 GPU: t, jotka kuluttavat 300 wattituntia, 405 vuoden virrankulutus vastaa 1 064 340 000 wattituntia. Useimmat kotitaloudet kuluttavat 30 000 wattituntia päivässä. Joten energia, jota OpenAI käytti alun perin ChatGPT: n kouluttamiseen, pystyi toimittamaan 35 478 taloa 24 tunnin ajan.
Tekoälyohjelmien rakentamisessa, koulutuksessa ja kaupallistamisessa käytettävä laitteisto koostuu erilaisista maametalleista. Otetaan esimerkkinä GPU: t. Niiden valmistus vaatii muiden raaka-aineiden ohella kuparia, tinaa, hopeaa ja sinkkiä, ja teknologiayritykset tarvitsevat tuhansia grafiikkasuorituksia tekoälyjärjestelmien ylläpitämiseen.
Kehittäjien tulisi etsiä vaihtoehtoisia menetelmiä raaka-aineiden hankintaan. Muuten haitallinen kaivostoiminta vain lisääntyy, kun tekoälyyn liittyvien laitteiden kysyntä kasvaa. Jopa suurimmat kaivokset kuivuisivat useiden vuosikymmenten jälkeen.
7. Mahdollinen liikenneruuhka
Tekoäly voi rakentaa energiatehokkaamman, autoteollisuuden älykäs tulevaisuus. Tutkimus, jonka on tehnyt International Journal of Environmental Research and Public Health toteaa, että itseajavat autot tuottavat 50-100 prosenttia vähemmän hiilidioksidipäästöjä kuin perinteiset ajoneuvot. Autonvalmistajat maailmanlaajuisesti integroivat asteittain tekoälyn yksikköihinsä.
Vaikka tekoälyohjatut autot ovatkin polttoainetehokkaita, ne lisäävät myös liikenneruuhkia tiheästi asutuissa kaupungeissa. Yksityisautoja tulee jatkossakin enemmän kuin joukkoliikenteen solmukohtia. A Adelaiden yliopiston pitkittäistutkimus sanoo, että kuluttajat ostaisivat mieluummin kuljettajattomia autoja kuin työmatkoja tai ajoneuvojen yhteiskäyttöä.
8. AI Evolution lisää sähköistä jätettä
Tekoäly kehittyy nopeasti, koska kehittäjät julkaisevat jatkuvasti uusia laitteisto- ja ohjelmistotuotteita. He kaikki haluavat ensin hallita globaaleja markkinoita. Valitettavasti häiritsevien teknologioiden tavoittelu lisää yhteiskunnan kasvavaa sähköisen jätteen ongelmaa. Muista: tekoälyjärjestelmien ylläpito vaatii tuhansia GPU: ita ja palvelimia, joista suurinta osaa ei voida kierrättää.
Maailmalla on merkitystä raportoi, että 85 prosenttia sähköisestä jätteestä menee kaatopaikoille ja polttolaitoksille ja 70 prosenttia sisältää myrkyllisiä elementtejä. Tekoälykehittäjien tulisi tutkia kestävämpiä hävitysmenetelmiä. Ekologiset käytännöt, kuten fossiilisten polttoaineiden kulutuksen vähentäminen, laitteiston elinkaaren pidentäminen ja kierrätysmenetelmien suunnittelu, uudistavat alaa.
Onko tekoäly haitallista ympäristölle?
Tekoälyn haitallisista ympäristövaikutuksista huolimatta se ei ole luonnostaan kestämätöntä. Suurin osa yllä olevista ongelmista johtuu siitä, kuinka ihmiset suunnittelevat, ohjelmoivat, toteuttavat ja hallitsevat tekoälyyn perustuvia teknologioita. Teknologiayritysten tulisi lakata uhraamasta ekologisia käytäntöjä nopean edistymisen eteen. Edes yleisen tekoälyn huipun saavuttaminen ei oikeuta maapallon luonnonvarojen ehtymistä.
Yritysten on myös asetettava etusijalle ympäristöystävällinen teknologia. Tekoälyn liiketoiminnalliset, kaupalliset ja teolliset sovellukset varjostavat sen mahdollisuudet auttaa ympäristöä. Ala on jo täynnä satunnaisia tekoälysovelluksia ja -työkaluja. Mutta tarpeeksi kehittäjät eivät ole kiinnostuneita tekoälyn hyödyntämisestä luonnonvarojen säilyttämisessä ja ilmastonmuutoksessa.