Umetna inteligenca se zdi v zadnjih letih najpogosteje uporabljana besedna zveza v poslovnih in akademskih krogih. Ob njenem trenutnem hitrem razvoju se zdi, da si življenja brez nje kmalu ne bomo znali več predstavljati. V ljudeh že od nastanka vzbuja mešane občutke – od fascinacije, upanja, pa vse do strahu. Redko pa pomislimo, da bi umetna inteligenca lahko usodno vplivala na podnebje.
Za potrebe intenzivnega delovanja umetne inteligence je potrebne veliko energije, obenem pa izčrpava še kritične vire, kot so voda, surovine in prostor. Raziskovalci navajajo, da bi na primer poraba električne energije, potrebne za usposabljanje enega od današnjih velikih modelov umetne inteligence, lahko povzročila onesnaževanje zraka, ki bi bilo enakovredno vožnji osebnega avtomobila na več kot 10.000 povratnih vožnjah med Los Angelesom in New Yorkom. Do leta 2030 bi lahko usposabljanje za strojno učenje in shranjevanje podatkov predstavljalo 3,5 odstotkov vse svetovne porabe električne energije.
Pred revolucijo umetne inteligence so podatkovni centri v kateremkoli danem letu porabili en odstotek celotnega svetovnega povpraševanja po električni energiji. V Združenih državah Amerike, kjer je veliko strežnikov, ki se uporabljajo za delovanje umetne inteligence, se 16 odstotkov električne energije še vedno pridobiva iz premoga – najbolj umazanega energenta. Usposabljanje GPT-3 modela je na ta način povzročilo 502 toni ogljikovega dioksida, toliko izpustov, kot bi jih nastalo pri vožnji avtomobila na razdalji do Lune in nazaj. Povedno je tudi dejstvo, da petina energijske porabe podatkovnih centrov služi učenju in uporabi algoritmov umetne inteligence, vsako leto pa se zahtevnost računanja modelov poveča za okoli petkrat. Konkretnih pristopov k zniževanju porabe elektrike je relativno malo, saj je sama kvantifikacija porabe energije podatkovnih centrov zahtevna.
V slogu poglabljanja podnebne krize zavoljo zaslužka so tudi fosilni giganti na vrh svojih prioritet postavili razvoj umetne inteligence, predvsem za optimizacijo izkoriščanja fosilnih goriv. Britanska mednarodna družba za nafto in plin Shell preizkuša uporabo umetne inteligence za natančnejše črpanje nafte. Specializiran model umetne inteligence želijo uporabiti tako, da bi upravljal z vrtinami, kar bi znižalo stroške črpanja fosilnih goriv. Tukaj glavni pomislek ni velika količina energije, ki jo bo umetna inteligenca porabljala za natančno črpanje nafte, temveč namera maksimizacije porabe fosilnih goriv.
Naraščajoči ogljični odtis umetne inteligence se je v zadnjem času znašel pod drobnogledom javnosti. Enako škodljiva za okolje je poraba vode za delovanje umetne inteligence, o kateri se ne govori veliko. Usposabljanje jezikovnega modela GPT-3 v Microsoftovih najsodobnejših podatkovnih centrih v ZDA lahko neposredno porabi 700.000 litrov čiste sladke vode. Te informacije so bile dolgo skrite javnosti. Svetovno povpraševanje po umetni inteligenci bo leta 2027 predvidoma zahtevalo 4,2–6,6 milijarde kubičnih metrov izčrpane vode, kar je več kot skupna letna poraba vode polovice Združenega kraljestva. To je še posebej zaskrbljujoče, če vemo, da je pomanjkanje sladke vode postalo eden najbolj perečih problemov današnjega sveta. Pred integracijo GPT-4 v ChatGPT so raziskovalci ocenili, da bi generativni klepetalni robot UI porabil 500 mililitrov vode na vsakih dvajset vprašanj in ustreznih odgovorov.
Nujno je torej poskrbeti, da vsaj nekaj elektrike za razvoj umetne inteligence prihaja iz vetrne, sončne ali drugih obnovljivih virov energije. Unija v svojih strateških dokumentih poudarja, da bo pomemben del sredstev usmerjen v razvoj energetsko učinkovitih algoritmov. Trenutna zakonodaja namreč od podjetij ne zahteva, da poročajo o količini in izvoru energije, ki jo porabijo njihovi podatkovni centri.
Ali se bomo ponovno zanašali na obljube mednarodnih tehnoloških podjetij o vzdržnem poslovanju, medtem ko se njihov apetit po energiji eksponentno povečuje? Dokler bo razvoj potekal le v smeri povečevanja zmogljivosti modelov UI, je znižanje energetske intenzivnosti podatkovnih centrov praktično nedosegljivo. Tehnološki sektor bo še naprej deloval, kot da planetarnih omejitev ni. V ospredju so interesi industrije, katere glavna usmeritev je tako imenovana čista gospodarska rast.
Umetno inteligenco se je začelo razvijati z radovednostjo in z obrambnimi motivi. Potencial umetne inteligence je zaznala ameriška vojska in njen razvoj financirala že od 50. let prejšnjega stoletja. Danes razvoj financirajo zasebna podjetja, predvsem zaradi želje po dobičku. Podnebno onesnaževanje umetne inteligence dokazuje, da tehnološke rešitve ne bodo čudežno odpravile družbene neenakosti, še manj podnebne krize.
Simon Smole
