фото: www.phys.org
Искусственный интеллект угрожает природным ресурсам миллиардов людей: он добавляет выбросы, истощает водные ресурсы, ведет к исчезновению земель. К такому выводу пришли в United Nations University Institute for Water, Environment and Health. Согласно расчетам, к 2030 году расходование воды ИИ будет равно потребностям в этом ресурсе 1,3 млрд человек, а потребление энергии – в 3 раза превысит этот показатель для 650 млн человек. Необходимо сделать использование ИИ устойчивым и справедливым, пока не поздно, уверены ученые.
Ранее влияние ИИ природу оценивали лишь с точки зрения объемов эмиссии СО2 центрами обработки данных (ЦОД), обеспечивающими их работу. Исследование показало, что на вещи нужно смотреть шире.
Ведь каждый киловатт-час электроэнергии, используемой для обучения или работы системы ИИ, приводит к сбросам воды охлаждающих установок и выработки электроэнергии, а также к использованию земли для размещения энергетической инфраструктуры и работы цепочек поставок.
Посчитаем?
В 2025 г. глобальные ЦОД потребляли около 448 ТВт-часов электроэнергии. Это меньше, чем Франция, но больше, чем Саудовская Аравия. А к 2030 г. они будут потреблять 945 ТВт-часов электроэнергии, что в три раза больше суммарного годового потребления Пакистана, Бангладеш и Нигерии, где в общей сложности проживают более 650 млн человек. Водный след ЦОД будет равен годовым потребностям в воде 1,3 млрд человек в Африке южнее Сахары, а земельный след превысит 14 500 кв. км – это в 2 раза больше площади столичного округа Джакарты с населением более 32 млн человек. К 2030 году инфраструктура ИИ принесет до 2,5 млн тонн электронных отходов в год. Большая их часть будет перерабатываться в странах с низким уровнем дохода и ограниченными мерами защиты окружающей среды, а это опасно.
Профессор Kaveh Madani из United Nations University уверен: «У нас есть совсем немного времени на то, чтобы основа технологической революции нашей эпохи развивалась в рамках возможностей нашей планеты, а сообщества, которые добывают важнейшие полезные ископаемые для развития ИИ, а также те, кто обеспечивает инфраструктуру и утилизацию электронных отходов, получали от этого выгоду».
В ходе исследования прояснилась одна неочевидная для пользователей ИИ вещь: одновременно экономить электроэнергию, воду и землю не получится! Можно сократить углеродный след от сжигаемого угля на 70%, перейдя на биоэнергетику. Но при этом более чем в 30 раз увеличится водный след и более чем в 100 раз – земельный. Таким образом, оценка степени устойчивости развития ИИ должна проводиться с учетом не одного, а трех как минимум показателей – электроэнергии, воды и земли.
Ранее влияние ИИ природу оценивали лишь с точки зрения объемов эмиссии СО2 центрами обработки данных (ЦОД), обеспечивающими их работу. Исследование показало, что на вещи нужно смотреть шире.
Ведь каждый киловатт-час электроэнергии, используемой для обучения или работы системы ИИ, приводит к сбросам воды охлаждающих установок и выработки электроэнергии, а также к использованию земли для размещения энергетической инфраструктуры и работы цепочек поставок.
Посчитаем?
В 2025 г. глобальные ЦОД потребляли около 448 ТВт-часов электроэнергии. Это меньше, чем Франция, но больше, чем Саудовская Аравия. А к 2030 г. они будут потреблять 945 ТВт-часов электроэнергии, что в три раза больше суммарного годового потребления Пакистана, Бангладеш и Нигерии, где в общей сложности проживают более 650 млн человек. Водный след ЦОД будет равен годовым потребностям в воде 1,3 млрд человек в Африке южнее Сахары, а земельный след превысит 14 500 кв. км – это в 2 раза больше площади столичного округа Джакарты с населением более 32 млн человек. К 2030 году инфраструктура ИИ принесет до 2,5 млн тонн электронных отходов в год. Большая их часть будет перерабатываться в странах с низким уровнем дохода и ограниченными мерами защиты окружающей среды, а это опасно.
Профессор Kaveh Madani из United Nations University уверен: «У нас есть совсем немного времени на то, чтобы основа технологической революции нашей эпохи развивалась в рамках возможностей нашей планеты, а сообщества, которые добывают важнейшие полезные ископаемые для развития ИИ, а также те, кто обеспечивает инфраструктуру и утилизацию электронных отходов, получали от этого выгоду».
В ходе исследования прояснилась одна неочевидная для пользователей ИИ вещь: одновременно экономить электроэнергию, воду и землю не получится! Можно сократить углеродный след от сжигаемого угля на 70%, перейдя на биоэнергетику. Но при этом более чем в 30 раз увеличится водный след и более чем в 100 раз – земельный. Таким образом, оценка степени устойчивости развития ИИ должна проводиться с учетом не одного, а трех как минимум показателей – электроэнергии, воды и земли.
фото: Охлаждающие установки дата-центра
источник: www.phys.org
Как правильно учесть энергозатраты?
Ранее учитывалось количество энергии, необходимой для обучения больших языковых моделей. Для GPT-3 требовалось 1,3 ГВт·ч, для GPT-4 - 50-70 ГВт·ч. Но теперь основная статья расходования электроэнергии - непрерывная работа моделей для ответов на повседневные запросы пользователей. На это уходит 80-90 % энергии, потребляемой ИИ. ChatGPT обрабатывает около 2,5 млрд запросов в день – это 383 ГВт·ч электроэнергии в год.
Ученые оценили: для компенсации выбросов СО2, связанных с работой ChatGPT, потребовалось бы 10 лет выращивать 2,6 млн саженцев деревьев на участке земли, равном по площади Манхэттену. Водный след от годового использования ChatGPT эквивалентен минимальным годовым потребностям в воде 500 тыс человек в странах Африки южнее Сахары, а земельный след – превышает по площади 800 футбольных полей.
Энергопотребление при выполнении запросов различно в зависимости от типа задачи, длины запроса, формата и разрешения вывода. Так, классификация текста требует энергии в 200 раз меньшей, чем запрос в диалоговом чате. А создание изображения требует в 1450 раз больше энергии, чем для классификации текста.
Kaveh Madani спорит с общепринятым мнением: «Многие считают, что воздействие искусственного интеллекта на окружающую среду снижается по мере совершенствования технологий и повышения эффективности процессов. Но это лишь часть общей проблемы. Более эффективный и доступный ИИ и энергия означают большее его потребление, что приводит к гораздо большему воздействию на окружающую среду, чем то, что мы экономим за счет повышения эффективности».
ЦОД: серьезная нагрузка на жизнь людей
В 2023 году в Ирландии на ЦОД приходился 21% от общего объема использованной электроэнергии. Это больше, чем потребляли все городские домохозяйства. Это ненормально. Выдача новых лицензий на сооружение мощностей приостановлена до 2028 года: рост инфраструктуры ИИ опережает энергетическое планирование.
В Мексике (г. Керетаро) расширение инфраструктуры ИИ ведет к истощению запасов воды на фоне продолжительной засухи.
В Уругвае планы по строительству ЦОД совпали с засухой 2023 года, когда запасы пресной воды в Монтевидео истощились и резко ухудшилось ее качество.
Доктор Mir Matin из United Nations University видит проблему неравенства в размещении мощностей ИИ: «Если сопоставить места, где строятся центры обработки данных, с местами, где наблюдается наибольший дефицит воды, то в некоторых случаях это одни и те же регионы. И не факт, что сообщества, живущие рядом с этими объектами, используют ИИ, который там внедряется. Если ничего не менять, мы просто будем повторять прежние схемы, при которых одни регионы несут расходы, а другие получают прибыль».
Но преимущества, которые дает ИИ, мотивируют к расширению его инфраструктуры. ЦОД есть в 32 странах, но 90% их сосредоточены в 2-х. А более 150 стран мира не имеют доступа к вычислительным центрам ИИ, хотя именно там добывают критически важные для развития отрасли полезные ископаемые и утилизируют электронные отходы. Это несправедливо, считает профессор Tshilidzi Marwala из United Nations University: «Концентрированное развитие инфраструктуры ИИ в привилегированных регионах мира приводит к значительному цифровому неравенству. Это создает серьезные проблемы для справедливого развития отрасли. ИИ, безусловно, может способствовать процветанию и благополучию людей».
Что же теперь делать?
Устойчивое развитие ИИ и социальная справедливость – два ключевых параметра, в которых нужно оценивать работу всей этой в целом удобной для человечества системы, считают в United Nations University.
Власти должны учитывать инфраструктуру ИИ при планировании энергопотребления, управления водными ресурсами и землями, нужна отчетность о воздействии на окружающую среду. Разработчики ИИ должны понимать, что их детище влияет на природу негативно – и учитывать это в своих работах. А пользователи - выбирать наиболее подходящую для конкретной задачи модель и формат с наименьшим энергопотреблением. Точно так же должны поступать и инвесторы. Плюс контроль с стороны гражданского общества. ИИ, не наносящий вреда планете, вполне достижим: важна прозрачность и честность.
Ранее учитывалось количество энергии, необходимой для обучения больших языковых моделей. Для GPT-3 требовалось 1,3 ГВт·ч, для GPT-4 - 50-70 ГВт·ч. Но теперь основная статья расходования электроэнергии - непрерывная работа моделей для ответов на повседневные запросы пользователей. На это уходит 80-90 % энергии, потребляемой ИИ. ChatGPT обрабатывает около 2,5 млрд запросов в день – это 383 ГВт·ч электроэнергии в год.
Ученые оценили: для компенсации выбросов СО2, связанных с работой ChatGPT, потребовалось бы 10 лет выращивать 2,6 млн саженцев деревьев на участке земли, равном по площади Манхэттену. Водный след от годового использования ChatGPT эквивалентен минимальным годовым потребностям в воде 500 тыс человек в странах Африки южнее Сахары, а земельный след – превышает по площади 800 футбольных полей.
Энергопотребление при выполнении запросов различно в зависимости от типа задачи, длины запроса, формата и разрешения вывода. Так, классификация текста требует энергии в 200 раз меньшей, чем запрос в диалоговом чате. А создание изображения требует в 1450 раз больше энергии, чем для классификации текста.
Kaveh Madani спорит с общепринятым мнением: «Многие считают, что воздействие искусственного интеллекта на окружающую среду снижается по мере совершенствования технологий и повышения эффективности процессов. Но это лишь часть общей проблемы. Более эффективный и доступный ИИ и энергия означают большее его потребление, что приводит к гораздо большему воздействию на окружающую среду, чем то, что мы экономим за счет повышения эффективности».
ЦОД: серьезная нагрузка на жизнь людей
В 2023 году в Ирландии на ЦОД приходился 21% от общего объема использованной электроэнергии. Это больше, чем потребляли все городские домохозяйства. Это ненормально. Выдача новых лицензий на сооружение мощностей приостановлена до 2028 года: рост инфраструктуры ИИ опережает энергетическое планирование.
В Мексике (г. Керетаро) расширение инфраструктуры ИИ ведет к истощению запасов воды на фоне продолжительной засухи.
В Уругвае планы по строительству ЦОД совпали с засухой 2023 года, когда запасы пресной воды в Монтевидео истощились и резко ухудшилось ее качество.
Доктор Mir Matin из United Nations University видит проблему неравенства в размещении мощностей ИИ: «Если сопоставить места, где строятся центры обработки данных, с местами, где наблюдается наибольший дефицит воды, то в некоторых случаях это одни и те же регионы. И не факт, что сообщества, живущие рядом с этими объектами, используют ИИ, который там внедряется. Если ничего не менять, мы просто будем повторять прежние схемы, при которых одни регионы несут расходы, а другие получают прибыль».
Но преимущества, которые дает ИИ, мотивируют к расширению его инфраструктуры. ЦОД есть в 32 странах, но 90% их сосредоточены в 2-х. А более 150 стран мира не имеют доступа к вычислительным центрам ИИ, хотя именно там добывают критически важные для развития отрасли полезные ископаемые и утилизируют электронные отходы. Это несправедливо, считает профессор Tshilidzi Marwala из United Nations University: «Концентрированное развитие инфраструктуры ИИ в привилегированных регионах мира приводит к значительному цифровому неравенству. Это создает серьезные проблемы для справедливого развития отрасли. ИИ, безусловно, может способствовать процветанию и благополучию людей».
Что же теперь делать?
Устойчивое развитие ИИ и социальная справедливость – два ключевых параметра, в которых нужно оценивать работу всей этой в целом удобной для человечества системы, считают в United Nations University.
Власти должны учитывать инфраструктуру ИИ при планировании энергопотребления, управления водными ресурсами и землями, нужна отчетность о воздействии на окружающую среду. Разработчики ИИ должны понимать, что их детище влияет на природу негативно – и учитывать это в своих работах. А пользователи - выбирать наиболее подходящую для конкретной задачи модель и формат с наименьшим энергопотреблением. Точно так же должны поступать и инвесторы. Плюс контроль с стороны гражданского общества. ИИ, не наносящий вреда планете, вполне достижим: важна прозрачность и честность.
