Sztuczna inteligencja (AI) jest jedną z najważniejszych technologii XXI wieku, napędzającą innowacje w niemal każdej dziedzinie – od medycyny i edukacji po biznes i przemysł. Generatywne modele AI przekształcają sposób, w jaki pracujemy i komunikujemy się, oferując coraz bardziej zaawansowane możliwości analizy i tworzenia treści. Jednak za postępem technologicznym stoi także rosnąca presja na środowisko. Wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową, intensywne zużycie energii, a także wpływ na zasoby wodne i produkcję sprzętu elektronicznego to aspekty, które często są pomijane w publicznej debacie na temat AI.

Na podstawie badań i raportów, m.in. Massachusetts Institute of Technology oraz Programu Środowiskowego ONZ, przyjrzymy się wpływowi rozwoju sztucznej inteligencji na środowisko naturalne, analizując kluczowe problemy związane z emisją gazów cieplarnianych, zużyciem wody i eksploatacją surowców. Omówimy również potencjalne rozwiązania, które mogą ograniczyć negatywne skutki rozwoju tej technologii.

Wysokie zużycie energii i emisja dwutlenku węgla

Jednym z najpoważniejszych problemów związanych z AI jest jej intensywne zapotrzebowanie na energię. Modele językowe i wizualne wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych. Trening jednego dużego modelu AI może pochłonąć tyle energii, co przeciętne gospodarstwo domowe przez dekady. Jak wskazuje MIT, szacuje się, że szkolenie modelu GPT-3 wygenerowało ponad 500 ton dwutlenku węgla i zużyto do tego ponad 1200 megawatogodzin energii, co wystarczyłoby do zasilania około 120 amerykańskich gospodarstw domowych przez rok.

Problemem jest także fakt, że wiele serwerowni zasilanych jest energią pochodzącą z paliw kopalnych. Mimo że niektóre firmy technologiczne deklarują przejście na odnawialne źródła energii, to wciąż duża część globalnej infrastruktury AI działa w oparciu o węgiel i gaz ziemny. Centra danych najprawdopodobniej będą odpowiadały za coraz wyższy odsetek emisji dwutlenku węgla w nadchodzących latach.

Wpływ AI na zasoby wodne

Sztuczna inteligencja ma również ogromny wpływ na zużycie wody. Chłodzenie serwerów w centrach danych wymaga milionów litrów wody rocznie, co w niektórych regionach świata stanowi istotne zagrożenie dla lokalnych ekosystemów. Według raportu UNEP, w niedalekiej przyszłości sprzęt wykorzystywany do rozwoju sztucznej inteligencji może zużywać 6 razy więcej wody niż cała Dania.

Dodatkowo, według badań przeprowadzonych na Uniwersytecie Teksasu, szkolenie dużych modeli AI może pochłaniać nawet kilka milionów litrów wody na jedno uruchomienie. Problem staje się jeszcze bardziej istotny w rejonach dotkniętych suszą, gdzie każde dodatkowe wykorzystywanie zasobów wodnych może prowadzić do poważnych konsekwencji środowiskowych i społecznych.

Eksploatacja surowców i odpady elektroniczne

Sztuczna inteligencja opiera się na zaawansowanych procesorach, takich jak układy GPU, które są niezbędne do przeprowadzania skomplikowanych obliczeń. Ich produkcja wymaga jednak wykorzystania metali ziem rzadkich. Proces ich wydobycia jest niezwykle energochłonny i często wiąże się z degradacją środowiska, wylesianiem oraz zanieczyszczeniem wód gruntowych.

Ponadto szybki rozwój AI przyczynia się do rosnącej liczby odpadów elektronicznych. Procesory stosowane w centrach danych mają ograniczoną żywotność i często są wymieniane co kilka lat, co prowadzi do ogromnych ilości elektrośmieci. Obecnie recykling takich komponentów jest niezwykle kosztowny i skomplikowany, a wiele z nich trafia na wysypiska lub do krajów o słabych regulacjach środowiskowych.

Jak ograniczyć wpływ AI na środowisko?

Mimo że rozwój sztucznej inteligencji wiąże się z wieloma wyzwaniami ekologicznymi, możliwe są działania, które mogą ograniczyć jej negatywne skutki. MIT wskazuje kilka kluczowych strategii, które mogą przyczynić się do zmniejszenia wpływu rozwoju sztucznej inteligencji na środowisko.

Po pierwsze, firmy technologiczne mogą skupić się na tworzeniu bardziej energooszczędnych algorytmów. Nowe modele mogą być szkolone przy użyciu mniejszych zbiorów danych lub w sposób bardziej zoptymalizowany pod kątem zużycia energii. Coraz częściej stosowane są także techniki pozwalające na ponowne wykorzystanie wcześniej wytrenowanych modeli zamiast ich budowania od podstaw.

Po drugie, ważnym rozwiązaniem jest inwestowanie w odnawialne źródła energii. Idealnie byłoby, gdyby centra danych w przyszłości były w pełni neutralne pod względem emisji dwutlenku węgla. Jednak aby te zobowiązania miały realny wpływ, konieczne jest globalne wdrożenie ekologicznych standardów w przemyśle IT.

Nie można także zapominać o odpowiedzialnym gospodarowaniu surowcami. UNEP zaleca, aby rozwijać technologie umożliwiające recykling oraz wydłużanie cyklu życia sprzętu komputerowego. Kluczowe jest także ograniczenie produkcji niepotrzebnych modeli AI, które nie wnoszą istotnej wartości, a generują ogromne koszty środowiskowe.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja stała się fundamentem nowoczesnych technologii, ale jej rozwój niesie ze sobą poważne konsekwencje dla środowiska. Wysokie zużycie energii, eksploatacja zasobów wodnych oraz rosnąca liczba odpadów elektronicznych to wyzwania, z którymi branża AI musi się zmierzyć.

Choć niektóre firmy podejmują kroki w kierunku bardziej ekologicznej AI, to prawdziwa zmiana wymaga globalnych regulacji oraz świadomych decyzji konsumentów i przedsiębiorstw. Przyszłość AI powinna być nie tylko bardziej inteligentna, ale i bardziej zrównoważona – aby technologia mogła służyć ludzkości bez destrukcyjnych konsekwencji dla naszej planety.