Piilokustannukset: Miksi tekoälyn ympäristövaikutukset on nähtävä

Käytämme tekoälyä säännöllisesti apuna, olipa kyseessä sitten tiivistäminen, generointi tai ongelmanratkaisu. Se on nopeaa, helppoa ja yhä enemmän sisäänrakennettua työtapaamme. Mutta kiireessämme tehdä asiat helpommaksi, olemme ohittaneet tarinan tärkeän osan: digitaalisen mukavuuden takana olevat ympäristökustannukset.

Jokainen tekoälyvuorovaikutus perustuu siihen, mitä emme näe ja harvoin mietimme – tietokeskukset, sirut, sähköverkot, jäähdytysjärjestelmät ja globaalit logistiikka-verkostot. Tämä “näkymätön infrastruktuuri” tekee tekoälystä kevyen tuntuista. Mutta ympäristövaikutus on mitä vain.

On aika tehdä tämä kustannus näkyväksi. Kun tekoäly muuttuu keskeisemmäksi liiketoiminnan osaksi, kasvaa myös sen vaikutus energian, veden ja päästöjen suhteen. Kyse ei ole vain siitä, kuinka voimakas seuraava malli on, vaan myös siitä, olemmeko valmiit ottamaan vastuun siitä, mitä sen pyörittäminen vaatii.

Tekoälyllä on näkökulman ongelma. Toisin kuin tehtaan savu tai liikenne moottoritiellä, mallin koulutuksen tai kyselyjen päästöt tapahtuvat suljettujen ovien takana ilmastoiduissa palvelimihuoneissa. Se ei tee niistä vähemmän todellisia.

Edistyneiden mallien suorittaminen vaatii merkittävän määrän sähköä. Esimerkiksi GPT-3:n koulutus kuluttaa yhtä paljon energiaa kuin 130 Yhdysvaltain kotitaloutta vuosittain. Ja se ei lopu siihen. Päätöksen tekemisen prosessi, joka tuottaa vastauksia, tiivistelmiä tai kuvia, käyttää merkittävää määrää energiaa. Yksittäinen ChatGPT-kysely käyttää noin viisi kertaa enemmän sähköä kuin tyypillinen verkkohaku, ja yhden tekoälykuvan generointi voi kuluttaa yhtä paljon energiaa kuin älypuhelimen lataaminen.

Vesikulutus on myös merkittävä osa kuvaa. Jokaisella kertaa, kun ChatGPT luo lyhyen 100-sanaisen sähköpostin GPT-4-mallin avulla, se kuluttaa noin yhden standardin vesipulloa. Tämä vesi käytetään tietokeskuksissa olevien palvelinten jäähdyttämiseen, jotka tuottavat voimakasta lämpöä toiminnan aikana. Jos skaalaa tämän ylös vain yhden viikon käyttöön 10 prosentilla työskentelevistä amerikkalaisista, vuotuinen vesikulutus olisi sama kuin jokaisen Rhode Islandin kotitalouden päivittäinen kulutus ja puoli päivää.

Kun tekoälytyökuorma laajenee, laajenevat myös tietokeskusten sähköntarpeet. Maailmanpankki arvioi, että laajempi tieto- ja viestintätekniikka (ICT) -luokka, johon kuuluu myös tekoäly, vastaa tällä hetkellä vähintään 1,7 prosenttia maailmanlaajuisista kasvihuonekaasupäästöistä. Vaikka tämä luku saattaa vaikuttaa vaatimattomalta, se heijastaa vain nykyisiä käyttöasteita. Tekoälyn jatkuva kasvu yhdessä kasvavan globaalin internet-yhteyden, pilvitallennuksen, IoT-laitteiden ja jopa blockchain-tekniikoiden kanssa voi kasvattaa yhteisvaikutusta merkittävästi, vaikka jotkut tehokkuusparannukset saavutetaan.

Tämä ero siitä, kuinka helppoa tekoäly on käyttää, ja kuinka resursseja se vaatii, tekee ongelman helposti ohittamisen.

Mutta se osoittaa myös ratkaisun. Emme tarvitse hidastaa innovaatioita. Tarvitsemme olla tarkemmin suunnittelemassa ja toteuttamassa niitä. Se tarkoittaa parempien kysymysten esittämistä, toimittajien vastuun ottamista ja kestävyyden huomioon ottamista jokaisessa tekoälypäätöksessä.

Nämä järjestelmät ovat vain voimakkaampia. Jos haluamme, että ne auttavat ratkaisemaan ilmastonmuutoksen haasteita, meidän on varmistettava, etteivät ne ole hiljaisesti pahentamassa tilannetta.

Infrastruktuurista vastuuseen

Tekoälyn ympäristövaikutus ei rajoitu siihen hetkeen, kun käyttäjä painaa “lähetä”-nappia. Taustalla on koko toimintaketju: kaivostoiminta, sirun valmistus, laitteiden toimitus ja tietokeskusten rakentaminen. Tämä todellisuus luo uudenlaisen vastuun haasteen yrityksille. Toisin kuin perinteisissä päästölähteissä, joissa vaikutus voidaan kytkeä polttoaineen palamiseen tai ajettuihin mailiin, tekoälyn kustannus on jakautunut järjestelmiin ja toimittajiin. On helppo ajatella, että vastuu kuuluu “pilvelle” tai “toimittajalle”.

Jos käytät tekoälyä SaaS-alustalla, pilvipalvelussa tai sisäisissä työkaluissa, päästöt ja energiankulutus ovat osa yrityksesi toimintajalanjälkeä. Tämä on erityisen totta, kun tarkastelet Scope 3 -päästöjä, jotka kattavat päästöt, jotka syntyvät arvoketjussasi.

Hyviä uutisia on, että vastuu ei ole syytöksiä. Se on tietoisuutta, avoimuutta ja parempaa päätöksentekoa.

Tehdä näkymätön näkyväksi

Miten voimme paljastaa tekoälyn piilevän ympäristökustannuksen? Se alkaa siitä, että muutamme tapaa, jolla arvioidaan työkaluja, joita käytämme.

Hankintatiimit pitäisi kysyä toiminnallisuudesta, energianlähteistä, tietokeskusten tehokkuudesta ja päästöjen raportoinnista. Jos toimittaja ei voi kertoa, kuinka paljon energiaa heidän tekoälytyökalunsa kuluttavat tai ovatko he riippuvaisia uusiutuvasta energiasta, se on punainen lippu.

Tuote- ja insinööritiimit voivat tehdä suunnittelupäätöksiä, jotka vähentävät vaikutusta ilman, että se vaikuttaa tuloksiin. Se sisältää käytön pienempiä, hienostuneita malleja, kun mahdollista, ja välttämistä tarpeettomasta monimutkaisuudesta. Tehokkaampi malli ei ole vain nopeampi, se on myös vihreämpi.

Työntekijät voivat myös vaikuttaa. Koulutusjoukkueet kirjoittamaan selkeisiin, kohdennettuihin ohjauksiin vähentää kyselyjen määrää ja minimoi laskentaaikaa. Yksi hyvin rakennettu pyyntö voi tuottaa oikean tuloksen välittömästi, kun taas useat epämääräiset pyynnöt voivat haaskata energiaa jokaisella toistolla.

Johtajuus voi yhdistää innovaation ja kestävyyden. Tekoälyn omaksuminen tulisi olla linjassa ilmastoalueiden tavoitteiden kanssa, eikä sitä tulisi käsitellä erillisenä strategiana. Pienet muutokset alkavat kertyä, kun organisaatiot tekevät ympäristövaikutuksesta osan keskustelua jokaisella tasolla.

Miksi ISO 42001 tarjoaa hyödyllisen tienviitan

ISO 42001, uusi kansainvälinen standardi tekoälyjärjestelmien hallinnolle, esittelee avainasioita: kannustaa organisaatioita ottamaan huomioon ei vain sitä, miten tekoälyjärjestelmät suorittavat, vaan myös miten ne vaikuttavat ihmisiin ja planeettaan. Se ei käsittelä ilmastoa jälkikäteen; se käsitteli sen riskinä, jota on syytä hallita alusta alkaen.

Yrityksille, jotka jo työskentelevät kohti ISO 14001:ää (ympäristöjohtamiselle) tai nettonollatavoitteita, ISO 42001 tarjoaa sillan. Se auttaa tekoälyn hallintaa yhdistämään laajempiin kestävyyden strategioihin, päästöjen seurannasta vastuullisiin toimittajapartnereihin.

Mitä tekoäly voi antaa takaisin

On helppo keskittyä negatiivisiin seikkoihin, mutta tekoälyllä on myös todellinen potentiaali auttaa meitä ratkaisemaan ympäristöongelmia.

Jo nyt tekoäly auttaa sähkölaitoksia ennustamaan kysyntää ja sopeuttaa energiankäyttöä reaaliajassa paremmin uusiutuvien energialähteiden, kuten tuulen ja auringon, integroimiseksi. Maataloudessa sitä käytetään seuraamaan maan kosteutta ja sääolosuhteita ohjaamaan kasteluaikatauluja ja minimoi ravinnevuotoa. Logistiikkayritykset käyttävät tekoälyä suunnittelemaan tehokkaampia reittejä, vähentämällä polttoaineen kulutusta ja odotteluaikaa. Ja ehkä merkittävimpänä, tekoäly kiihdyttää päästöjen seurantaa analysoimalla hankintatietoja ja toimittajadataa, auttaen yrityksiä laskemaan vaikeasti mitattavissa olevia Scope 3 -päästöjä ja tunnistamaan, missä vähennykset ovat mahdollisia.

Jos tekoälyä käytetään huolella, se voi toimia ei vain resurssien kuluttajana, vaan myös älykkäiden ilmastosuunnitelmien ajureina.

Aika tarkastella tarkemmin

Tekoäly ei hidasta. Mutta meidän on aloitettava sen ympäristöjalanjäljen tekeminen näkyvämmäksi ja hallitumpi.

Se tarkoittaa:

• Valitsemaan kumppaneita, jotka raportoivat ja vähentävät päästöjään.
• Koulutusjoukkueiden kouluttamista tekoälyn tehokkaaseen ja tarkoituksenmukaiseen käyttöön.
• Käsittelyä ympäristövaikutusta arvoketjun osana, eikä vaihtoehtona.

Olemme tottuneet ajattelemaan tekoälyä näkymättömänä. Mutta se on vain havainto-ongelma, ei fyysinen. Palvelimet ovat todellisia, päästöt ovat mitattavissa, ja vesi on rajallista.

Nyt on aika luoda vastuullisia käyttäytymismalleja, jotta järjestelmät, joista riippumme, eivät vaikenevästi heikennä tulevaisuutta, jonka kaikki yritämme suojella.