- Tehisintellektil on tohutu ökoloogiline mõju andmekeskuste elektritarbimise ja nende jahutamiseks vajaliku tohutu veekoguse tõttu.
- On olemas tehniline dilemma, mida tuntakse täpsuse ja jätkusuutlikkuse vahelise tasakaaluna, kus kõige täpsemad mudelid kipuvad olema kõige saastavamad.
- Algoritmide optimeerimiseks ja taastuvatel energiaallikatel põhinevate energiainfrastruktuuride suunas liikumiseks rakendatakse rohelise tehisintellekti strateegiaid.
Tänapäeval tundub tehisintellekt olevat midagi peaaegu maagilist, mis pilves hõljub, aga tegelikkuses on sellel väga mahukas füüsiline infrastruktuur . Alates telesarja soovitamisest kuni meile e-kirja saatmiseni töötab kulisside taga tohutu masin ja sellega kaasneb keskkonnamõju, mida me algoritmide mugavust nautides sageli ei arvesta.
Asi pole ainult veidi suuremas elektritarbimises; me räägime globaalsest serveriinfrastruktuurist , mis tarbib ressursse peadpööritava kiirusega. Selles mõttes on tehisintellekti süsiniku jalajälje mõõtmise ja leevendamise mõistmine ülioluline, kui me ei taha, et tehnoloogiline areng muutuks meie planeedi tervisele koormaks.
Kust tuleb tehisintellekti tekitatud reostus?
Asja juurde asumiseks peame eristama kahte võtmemomenti: treenimist ja järelduste tegemist. Treenimine on kõige nõudlikum etapp , kus mudel töötleb õppimiseks miljoneid andmepunkte, mis nõuab tohutut arvutusvõimsust. Näiteks GPT-3 treenimine paiskas õhku ligikaudu 552 tonni CO₂-d, mis on võrreldav mitme auto heitkogustega kogu nende eluea jooksul.
Seejärel on meil järeldamine, mis toimub põhimõtteliselt siis, kui esitame vestlusrobotile küsimuse. Kuigi üksik päring kasutab vähe energiat, on maht nii tohutu, et mõju kuhjub. Hinnanguliselt võib genereeriva süsteemiga suhtlemine tarbida kümme korda rohkem elektrit kui tavaline Google'i otsing, kasutades kuni 3 Wh vastuse kohta.
See energiavajadus on koondunud andmekeskustesse, mis on tööstushooned, mis on täis päeval ja öösel töötavaid graafikaprotsessoreid ja servereid. 2022. aastal moodustas see sektor juba 2% ülemaailmsest elektrienergia nõudlusest ning prognoosid näitavad, et tarbimine võib 2030. aastaks hüppeliselt kasvada, eriti sellistes riikides nagu Ameerika Ühendriigid, kus elektrivõrgu koormus on juba väga ilmne.
Nähtamatu probleem: vesi ja riistvara
Kuigi CO₂ on peamine fookus, on vesi unustatud element. Serverid tekitavad tohutul hulgal soojust ja vajavad pidevat jahutamist. Paljudel juhtudel kasutatakse seadmete ülekuumenemise vältimiseks tohutul hulgal värsket vett . Hinnanguliselt võib iga tarbitud kWh kohta aurustuda umbes 2 liitrit vett, mis tekitab murettekitava veestressi piirkondades, mis on juba niigi põuaohtlikud.
Lisaks ei saa me unustada, et tehisintellekt ei ole ainult tarkvara; see vajab kiipe. Graafikaprotsessorite tootmine sõltub kriitiliste mineraalide ja haruldaste muldmetallide kaevandamisest , mis jätab endast maha mürgiste jäätmete ja keemiliste heitmete jälje. Lisaks kiireneb vananemine: seadmeid vahetatakse iga paari aasta tagant, et need vastaksid jõudlusnõuetele, tekitades elektroonikajäätmete mäe, mida on raske taaskasutada.
Täpsuse ja ökoloogia dilemma
Siin lähevad asjad keeruliseks. On olemas nähtus, mida nimetatakse täpsuse ja jätkusuutlikkuse kompromissiks . Põhimõtteliselt, kui soovite, et tehisintellekt oleks äärmiselt täpne ja arutlev, vajate miljardite parameetritega mudelit, mis suurendab energiatarbimist hüppeliselt. Kokkuvõtlikumad mudelid on palju keskkonnasõbralikumad, kuid teevad rohkem vigu või annavad vähem detailseid vastuseid.
Hiljutine uuring näitas, et mõned keerulised ülesanded, näiteks abstraktse algebra ülesannete lahendamine, võivad tekitada kuni 50 korda rohkem heitkoguseid kui lihtne ajalooülesanne. See näitab, et mitte kõik tehisintellektid ei ole võrdselt saastavad; see sõltub täielikult mudeli arhitektuurist ja sellest, mida me sellelt palume.
Rohelisema tehisintellekti strateegiad
Selle katastroofi vältimiseks on tekkinud rohelise tehisintellekti kontseptsioon . Erinevalt „punasest tehisintellektist”, mis taotleb ainult maksimaalset täpsust olenemata kuludest, keskendub roheline tehisintellekt tõhususele. See hõlmab kergemate algoritmide kavandamist, mudeli destilleerimise tehnikate kasutamist ja koodi optimeerimist, et see nõuaks vähem matemaatilisi toiminguid.
Teine lahendus on andmekeskuste ümberpaigutamine. Töötlemise viimine jahedama kliimaga piirkondadesse või taastuvate energiaallikatega piirkondadesse (näiteks tuuleenergia Iirimaal või päikeseenergia Hispaanias) vähendab drastiliselt süsiniku jalajälge. Katsetatakse isegi äärmuslikke lahendusi, näiteks serverite uputamist veekogudesse või heitsoojuse rakendamist linnahoonete kütmiseks.
Energia osas on trendiks täielik dekarboniseerimine . Sellised hiiglased nagu Microsoft ja Google püüavad saavutada 2030. aastaks netoheitmeid, kasutades puhta energia ostulepinguid või uurides tuumaenergia kasutamist väikeste modulaarsete reaktorite (SMR) abil, et toita oma serverifarme ilma kasvuhoonegaase tekitamata.
Tehisintellekt kui keskkonna liitlane
See pole sugugi halb. On kummaline, et sama tehnoloogia, mis saastab, võib olla tööriist meid päästa. Tehisintellekt on protsesside optimeerimisel suurepärane. Näiteks kasutatakse seda nutivõrkude haldamiseks , mis tasakaalustavad pakkumist ja nõudlust reaalajas, kasutades tuule- või päikeseenergiat tipptootmise perioodidel paremini.
Põllumajanduses võimaldavad algoritmid täppispõllunduse abil täpselt vett ja väetist kasutada , vältides raiskamist. Transpordis vähendab tehisintellektil põhinev marsruudi optimeerimine logistikapargi kütusekulu. Põhimõtteliselt aitab tehisintellekt targalt kasutades vähendada globaalseid heitkoguseid kümnendi lõpuks 5–10%.
Üleminek jätkusuutlikule tehnoloogiale sõltub ettevõtete läbipaistvusest oma andmete osas ja meie, kasutajatena, teadlikumaks muutumisest. Lõppkokkuvõttes on arvutusvõimsuse ja loodusvarade austamise vahelise tasakaalu leidmine ainus viis, kuidas tehisintellekt saab olla tõeliselt intelligentne ja mitte lihtsalt järjekordne koorem Maale.
