Jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia ekologię i dlaczego budzi to niepokój

Dynamiczny wzrost generatywnej sztucznej inteligencji budzi entuzjazm naukowców i biznesu, ale towarzyszą mu niepokojące sygnały dla ekologii. Potężne modele, zdolne generować teksty, obrazy i muzykę, wymagają ogromnych zasobów, co wpływa na energetykę, zasoby wodne i przyrodę jako całość.

Jak daleko może się posunąć ten postęp technologiczny i do jakich konsekwencji doprowadzi dla środowiska? W tym materiale przeanalizujemy, dlaczego generatywna SI jest tak zasobożerna, co dzieje się z centrami danych i zasobami wodnymi, a także jakie wyzwania stawia produkcja sprzętu. W następnej części serii przyjrzymy się, co proponują eksperci, aby złagodzić te skutki.

Dlaczego generatywna SI jest tak zasobożerna

Współczesne generatywne SI, takie jak GPT-4 czy DALL-E, działają na podstawie bardzo złożonych architektur z miliardami parametrów. Parametrami w tym przypadku nazywa się ustawienia wewnątrz modelu, które określają jego zdolność do rozpoznawania i odtwarzania tekstów lub obrazów. Do trenowania tych systemów potrzebna jest ogromna ilość obliczeń, realizowana poprzez długotrwałe i energochłonne procesy.

Proces uczenia to etap, w którym system analizuje duże ilości danych i dostosowuje własne parametry, aby osiągnąć jak najlepsze wyniki. Inference to zastosowanie modelu w praktyce: generowanie tekstu na żądanie, przetwarzanie obrazów i inne. Oprócz pierwotnego uczenia, modele regularnie przechodzą dalsze szkolenie, aby poprawić dokładność i dostosować się do nowych zadań.

Moc obliczeniowa potrzebna do takich operacji jest porównywalna z potrzebami dużych przedsiębiorstw przemysłowych. Na przykład, tylko do trenowania GPT-3 zużyto ponad 1 200 megawatogodzin energii elektrycznej, co odpowiada rocznemu zużyciu energii przez około sto domów w USA. Wraz z pojawieniem się nowych, jeszcze bardziej złożonych modeli, koszty energetyczne nadal rosną.

Eksplozja wzrostu centrów danych i ich zużycia energii

Centra danych stały się kluczowym elementem ery cyfrowej, zwłaszcza po wdrożeniu generatywnej SI. To ogromne kompleksy z tysiącami serwerów, zapewniające funkcjonowanie usług chmurowych, aplikacji SI i przechowywania danych. Jeśli w latach 40. XX wieku pierwsze centrum danych zbudowano do obsługi jednego komputera, to dziś wiodące firmy posiadają całe sieci takich kompleksów na całym świecie.

Według danych Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD), w 2022 roku centra danych na świecie zużyły 460 terawatogodzin energii elektrycznej. Dla porównania, to pomiędzy rocznym zużyciem Arabii Saudyjskiej a Francji. Już do 2026 roku popyt może osiągnąć 1 050 terawatogodzin, co zbliży centra danych do grona największych światowych konsumentów energii.

Eksperci zauważają, że wzrost liczby centrów danych nie może być zapewniony wyłącznie ze źródeł odnawialnych. Jak podkreśla Noman Bashir, badacz MIT, większość nowych centrów jest zmuszona korzystać z energii z elektrowni opalanych paliwami kopalnymi. To prowadzi do zauważalnego wzrostu emisji dwutlenku węgla. Na przykład samo trenowanie modelu na poziomie GPT-3 powoduje emisję setek ton CO2.

Zużycie energii nie ogranicza się tylko do etapu uczenia. Za każdym razem, gdy użytkownik korzysta z usługi takiej jak ChatGPT, serwery zużywają energię elektryczną. Według szacunków badaczy, jedno takie zapytanie wymaga pięć razy więcej energii niż zwykłe wyszukiwanie w internecie. Wraz ze wzrostem popularności SI te wartości tylko rosną.

Problem ten jest szczególnie aktualny, ponieważ dziś coraz więcej branż aktywnie wykorzystuje sztuczną inteligencję. Przede wszystkim oczywiście jest to sektor sztuki cyfrowej i technologii informacyjnych, ale zastosowanie SI nie ogranicza się tylko do nich. W obecnych warunkach jest ona używana w marketingu, finansach, medycynie, a nawet w grach hazardowych.

Generatywna SI tworzy elementy wizualne, takie jak tekstury, postacie, tła czy animacje do slotów i innych gier. SI generuje ścieżki dźwiękowe i efekty dźwiękowe, które odpowiadają tematyce gry, zwiększając zaangażowanie.

Nie wspominając już o tym, że podobne technologie są wykorzystywane do obsługi klientów, co widać na przykładzie tej samej branży iGaming. Nasi eksperci sprawdź tutaj informacje o kasynach online, które oferują nowym graczom bonusy bez depozytu. Podobne promocje uczyniły te platformy niezwykle popularnymi. Aby poradzić sobie ze wzrostem liczby klientów, wiele z tych kasyn zaczęło wykorzystywać SI w obsłudze technicznej. I to tylko niewielka część licznych przykładów udanego wykorzystania SI.

Wszystkie te procesy znacznie zwiększają zużycie energii – nawet w ramach branży kasyn online będzie ono wysokie. Łącznie zużycie energii osiąga bardzo wysokie wartości – i stale rośnie.

Wpływ na zasoby wodne i ekosystemy

Centra danych nie tylko pochłaniają dużo energii elektrycznej, ale także wymagają dużych ilości wody do chłodzenia sprzętu. Woda jest używana do odprowadzania ciepła z pracujących serwerów i utrzymania odpowiedniego reżimu temperaturowego. Według obliczeń Bashira, na każdy kilowatogodzinę zużytą przez centrum danych potrzeba około dwóch litrów wody do chłodzenia.

W regionach z ograniczonymi zasobami wodnymi staje się to poważnym wyzwaniem. Liczne miasta, a nawet całe ekosystemy znajdują się pod presją z powodu konkurencji o zasoby wodne między obiektami przemysłowymi a przyrodą. Pojawiają się zagrożenia dla bioróżnorodności, zwłaszcza na obszarach z wrażliwymi ekosystemami. Centrum danych pod względem zużycia wody może rywalizować z dużą fabryką, co wpływa na stan rzek i jezior.

Oprócz bezpośredniego wpływu na miasta, pośrednie szkody ponoszą także dzikie zwierzęta. Zmiana bilansu temperaturowego i poziomu wody wpływa na stan okolicznych lasów, łąk i bagien, zmniejszając odporność ekosystemów.

Produkcja sprzętu i ukryte koszty ekologiczne

Generatywna SI wymaga nie tylko energii elektrycznej i wody. Do jej działania potrzebne są potężne procesory graficzne (GPU), zdolne do wykonywania miliardów operacji na sekundę. GPU to wyspecjalizowane układy scalone, które są wykorzystywane do rozwiązywania złożonych zadań obliczeniowych, takich jak modelowanie dużych sieci neuronowych.

Produkcja tych urządzeń wiąże się z szeregiem problemów ekologicznych. Po pierwsze, pozyskiwanie surowców do produkcji GPU wymaga zakrojonych na szeroką skalę prac górniczych, często z użyciem toksycznych substancji. Po drugie, sama produkcja chipów pochłania znaczne ilości energii i wody. Ponadto transport gotowych produktów na całym świecie zwiększa pośrednie emisje dwutlenku węgla.

Według szacunków firmy analitycznej TechInsights, w 2023 roku najwięksi producenci dostarczyli centrom danych prawie cztery miliony nowych GPU, a ta liczba nadal rośnie. Wzrost popytu na sprzęt obliczeniowy prowadzi do dodatkowego obciążenia dla środowiska – od zanieczyszczenia gleby i wody po wzrost kosztów utylizacji odpadów.

W ten sposób ślad ekologiczny generatywnej SI powstaje nie tylko podczas jej eksploatacji, ale także na etapach wydobycia surowców, produkcji i transportu sprzętu.

Jak eksperci proponują zmniejszyć szkody i czy można zachować równowagę?

Naukowcy z MIT podkreślają, że do obiektywnej oceny wpływu generatywnej SI należy uwzględnić cały cykl życia technologii – od tworzenia chipów po utylizację sprzętu. Tylko kompleksowa analiza pozwoli określić słabe punkty i zaproponować skuteczne rozwiązania.

Wśród możliwych strategii często wymienia się przejście na odnawialne źródła energii, udoskonalanie technologii chłodzenia, optymalizację algorytmów i ograniczenie nadmiernego zużycia energii. Jednak, jak twierdzi Elsa Olivetti, rozwój technologii wyprzedza możliwości ich regulacji i szczegółowej oceny szkód. Rynek wymusza szybkie aktualizacje modeli, w wyniku czego rosną koszty energii i zasobów.

Noman Bashir podkreśla, że dla zrównoważonego rozwoju konieczna będzie zmiana nie tylko standardów technicznych, ale także podejścia do oceny wartości samej SI: „Musimy brać pod uwagę nie tylko korzyści, ale i wszystkie społeczne oraz ekologiczne koszty”. Czy możliwe jest osiągnięcie równowagi między innowacjami a ochroną przyrody w warunkach gwałtownego postępu?

W kolejnym materiale szczegółowo przyjrzymy się innowacjom i konkretnym środkom zmniejszającym szkody ekologiczne generatywnej SI. Odpowiedzialność za technologiczne jutro spoczywa nie tylko na twórcach, ale i na każdym użytkowniku. Warto pamiętać: za wygodą i nowymi możliwościami kryją się poważne wyzwania dla naszej planety.