Искусственный интеллект может к 2030 году заметно увеличить нагрузку на мировую энергетику и природные ресурсы. Такой вывод содержится в новом докладе ООН, посвященном экологическим последствиям развития ИИ. Авторы считают, что повышение эффективности моделей не обязательно приведет к снижению общего потребления ресурсов.
Согласно оценкам, к 2030 году системы искусственного интеллекта могут потреблять до 3% всей электроэнергии в мире. Их выбросы могут приблизиться к объему выбросов Великобритании, а потребность в воде для охлаждения — превысить годовой объем питьевой воды, необходимый населению планеты. Об этом говорится в докладе ООН.
Эксперты связывают возможный рост потребления с так называемым парадоксом Джевонса. Суть явления заключается в том, что удешевление и повышение эффективности технологии нередко ведут не к сокращению расходов ресурсов, а к расширению ее использования. По мнению авторов, более доступные модели ИИ будут применяться чаще и для большего числа задач.
В прошлом году центры обработки данных уже использовали столько же электроэнергии, сколько Саудовская Аравия. Если прогнозируемое удвоение потребления подтвердится, для компенсации связанного с ним углеродного следа потребуется 6,7 млрд деревьев, выращиваемых в течение 10 лет. Кроме того, дата-центрам может понадобиться 9,3 трлн литров воды и площадь земли, почти в 10 раз превышающая территорию Мехико.
В докладе также указано на неравномерное распределение инфраструктуры ИИ. Специализированные облачные мощности имеются лишь в 32 странах, при этом 90% их объема сосредоточено в США и Китае. Авторы предупреждают, что государства, не контролирующие такие системы, могут сталкиваться с последствиями добычи сырья и накопления электронных отходов.
Для снижения экологических рисков предлагается учитывать воздействие ИИ на всем жизненном цикле технологий — от добычи материалов до переработки оборудования. В числе необходимых мер названы прозрачность данных о потреблении энергии и выбросах, рациональное проектирование моделей и учет будущего спроса на ИИ в энергетическом и климатическом планировании. Авторы считают, что развитие цифровых решений должно сочетаться с бережным отношением к окружающей среде.