AI "wypije" naszą wodę? ONZ ostrzega przed groźnym scenariuszem

Autorzy raportu ONZ, na który powołuje się ScienceAlert, opisują, że postęp w tworzeniu bardziej wydajnych modeli AI nie musi automatycznie oznaczać ulgi dla środowiska. Gdy narzędzia stają się sprawniejsze i tańsze w użyciu, rośnie skłonność do wdrażania ich na coraz większą skalę - a to może finalnie przełożyć się na wyższe łączne zużycie energii, wody i innych zasobów.

W raporcie przywołano paradoks Jevonsa, opisany w XIX wieku przez ekonomistę Williama Stanleya Jevonsa na przykładzie węgla w Anglii. Mechanizm był prosty: poprawa efektywności i spadek kosztów nie ograniczały konsumpcji surowca, tylko ją zwiększały. W ocenie autorów podobnie może działać rynek AI - im łatwiej i taniej korzysta się z modeli, tym szybciej znajdują one nowe zastosowania.

Skala samej infrastruktury już dziś ma być znacząca. W tekście wskazano, że w ubiegłym roku centra danych zużyły tyle energii elektrycznej, co Arabia Saudyjska, co plasowałoby je na pozycji 11. największego odbiorcy prądu na świecie. Jeśli prognozowane podwojenie zapotrzebowania do 2030 r. się potwierdzi, to zrównoważenie dodatkowego śladu węglowego - według przytoczonych szacunków - wymagałoby posadzenia 6,7 mld drzew w ciągu 10 lat.

Energia to jednak tylko część rachunku. Raport szacuje, że centra danych mogą potrzebować nawet 9,3 bln litrów wody (m.in. do chłodzenia), a także terenów o powierzchni niemal 10 razy większej niż Meksyk. Zwrócono przy tym uwagę, że wpływ środowiskowy zależy nie tylko od liczby wdrożeń, lecz także od rodzaju obliczeń: generowanie tekstu, kodu, obrazów czy wideo wiąże się z różnym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową, a poszczególne modele różnią się kosztami energetycznymi i zasobowymi.

W raporcie zaakcentowano też kwestię nierównego rozkładu korzyści i obciążeń. Specjalistyczną infrastrukturą chmurową przeznaczoną dla AI mają dysponować jedynie 32 państwa, a 90 proc. dostępnej mocy koncentruje się w Stanach Zjednoczonych i Chinach. Autorzy ostrzegają, że taki układ może pogłębiać cyfrową przepaść między krajami projektującymi i kontrolującymi systemy AI a tymi, które w praktyce głównie z nich korzystają.

W praktyce część regionów może ponosić relatywnie większe koszty środowiskowe, związane m.in. z wydobyciem minerałów potrzebnych do produkcji sprzętu oraz z narastającym problemem elektroodpadów. Dlatego raport postuluje nadzór obejmujący cały łańcuch wartości: od pozyskiwania surowców, przez działanie modeli i infrastrukturę, aż po recykling oraz bezpieczną utylizację urządzeń.

W raporcie opisano również przykłady działań administracji publicznej w Nowej Zelandii i Australii, gdzie rządy rozwijają zastosowania AI w usługach publicznych. W Aotearoa Nowej Zelandii uruchomiono krajową strategię AI oraz ramy dla sektora publicznego oparte na wartościach OECD, w tym na idei rozwoju inkluzywnego i zrównoważonego. Jednocześnie - jak zaznaczono - nie wprowadzono obowiązku ujawniania wpływu środowiskowego ani instytucji odpowiedzialnej za zbieranie danych o zużyciu energii i emisjach.

Australia także uwzględnia modernizację usług publicznych w krajowym planie rozwoju AI. W raporcie wskazano m.in. system Bowerbird, przygotowany przez National Film and Sound Archive of Australia do masowej transkrypcji nagrań audio i wideo oraz narzędzie testowe opracowane przez Department of Veterans Affairs, które ma przyspieszać obsługę wniosków. Autorzy raportu oceniają, że oba kraje stawiają na ostrożne, "zasadnicze" podejście regulacyjne - ale w tej formule łatwo pominąć rosnący koszt środowiskowy ekspansji AI.

W odpowiedzi ONZ proponuje plan odpowiedzialnego korzystania z AI oparty na przejrzystości, projektowaniu efektywności od początku, równości, odpowiedzialności za cały cykl życia, współpracy międzynarodowej oraz zrównoważonym użyciu. W raporcie wskazano, że raportowanie wpływu środowiskowego powinno stać się stałym elementem tworzenia modeli i wdrożeń, a przewidywany popyt na usługi AI należy uwzględniać w planowaniu energetycznym i klimatycznym.