Скрытая цена удобства: почему воздействие ИИ на окружающую среду должно быть видно

Мы регулярно полагаемся на ИИ для помощи, будь то суммирование, генерация или решение проблем. Это быстро, легко и все больше интегрируется в нашу работу. Но в нашей спешке сделать вещи проще, мы упустили из виду ключевую часть истории: экологическую стоимость цифрового удобства.

Каждое взаимодействие с ИИ зависит от того, что мы никогда не видим и редко учитываем – центров данных, чипов, энергосетей, систем охлаждения и глобальных логистических сетей. Эта “невидимая инфраструктура” делает ИИ похожим на что-то безвесное. Но экологический ущерб совсем не таков.

Пора сделать эту стоимость видимой. По мере того, как ИИ становится более центральным для бизнес-операций, так же растет его воздействие на энергию, воду и выбросы. Вопрос не только в том, насколько мощной будет следующая модель, но и в том, готовы ли мы взять на себя ответственность за то, что необходимо для ее работы.

ИИ имеет проблему с оптикой. В отличие от дыма на фабрике или трафика на шоссе, выбросы при обучении или запросе модели происходят за закрытыми дверями в климат-контролируемых серверных залах. Это не делает их менее реальными.

Запуск передовых моделей требует значительного количества электроэнергии. Например, обучение GPT-3 потребляет столько же энергии, сколько 130 американских домов используют годовое. И это не все. Инференция, процесс генерации ответов, суммирований или изображений, использует значительную мощность. Один запрос в ChatGPT использует примерно в пять раз больше электроэнергии, чем типовой веб-поиск, а генерация одного изображения ИИ может потребовать столько же энергии, сколько зарядка смартфона.

Потребление воды является значительной частью этой картины. Каждый раз, когда ChatGPT генерирует короткое 100-словное письмо с помощью модели GPT-4, оно потребляет приблизительно объем стандартной бутылки с водой. Эта вода используется для охлаждения серверов в центрах данных, которые генерируют интенсивное тепло во время работы. Масштабируйте это до одного недельного использования 10% работающих американцев, и годовое потребление воды будет равно дневному потреблению каждого домохозяйства в Род-Айленде, за день и половину.

По мере расширения рабочих нагрузок ИИ растут и требования к мощности центров данных. Всемирный банк оценивает, что более широкая категория информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), включая ИИ, в настоящее время составляет не менее 1,7% глобальных выбросов парниковых газов. Хотя это число может показаться скромным, оно отражает только текущие уровни внедрения. С продолжающимся ростом ИИ – вместе с растущим глобальным доступом к интернету, расширенным облачным хранилищем, устройствами IoT и даже технологиями блокчейна – коллективное воздействие может значительно увеличиться, даже если некоторые эффективности будут достигнуты.

Этот разрыв между тем, насколько легко использовать ИИ, и тем, насколько ресурсоемким он является, делает проблему легко игнорировать.

Но он также указывает на решение. Нам не нужно замедлять инновации. Нам нужно быть более намеренными в том, как мы проектируем и развертываем их. Это означает задавание лучших вопросов, привлечение поставщиков к ответственности и учет устойчивости при каждом решении об ИИ.

Эти системы становятся только более мощными. Если мы хотим, чтобы они помогли решить проблемы климата, мы должны обеспечить, чтобы они не тихо ухудшали ситуацию.

От инфраструктуры к ответственности

Воздействие ИИ на окружающую среду не ограничивается моментом, когда пользователь нажимает “ввод”. За ним стоит целая цепочка поставок: добыча, производство чипов, транспортировка оборудования и строительство центров данных. Эта реальность создает новый тип проблемы ответственности для компаний. В отличие от традиционных источников выбросов, где воздействие можно связать с сожженным топливом или пройденными милями, стоимость ИИ распределена по системам и поставщикам. Легко думать, что ответственность лежит на “облаке” или “поставщике”.

Но если вы используете ИИ через платформу SaaS, облачного поставщика или внутренние инструменты, то выбросы и энергопотребление являются частью вашего операционного следа. Это особенно верно, когда речь идет о выбросах Scope 3, которые включают выбросы, генерируемые на протяжении всей вашей цепочки создания стоимости.

Хорошая новость заключается в том, что ответственность не означает обвинение. Это означает осведомленность, прозрачность и лучшее принятие решений.

Делая невидимое видимым

Итак, как мы можем выявить скрытую экологическую стоимость ИИ? Это начинается с переосмысления того, как мы оцениваем инструменты, которые мы используем.

Команды по закупкам должны спрашивать о функциональности, источниках энергии, эффективности центров данных и отчетности об выбросах. Если поставщик не может рассказать вам, сколько энергии потребляют его инструменты ИИ или полагаются ли они на возобновляемую энергию, это красный флаг.

Команды по продукту и инженерам можно принимать решения по проектированию, которые снижают воздействие без ущерба для результатов. Это включает использование меньших, точных моделей, когда это возможно, и избегание ненужной сложности. Более эффективная модель не только быстрее, но и более экологична.

Сотрудники также могут внести свой вклад. Обучение команд написанию четких, целевых запросов снижает количество необходимых запросов и минимизирует время вычислений. Одна хорошо сконструированная просьба может сразу дать правильный результат, в то время как несколько неясных может потратить энергию с каждой итерацией.

Руководство высшего уровня может соединить точки между инновациями и устойчивостью. Внедрение ИИ должно быть согласовано с климатическими целями, а не рассматриваться как отдельная стратегия. Небольшие изменения начинают складываться, когда организации делают экологическое воздействие частью разговора на каждом уровне.

Почему ISO 42001 предлагает полезную дорожную карту

ISO 42001, новый международный стандарт для систем управления ИИ, вводит ключевой фокус: поощрение организаций учитывать не только то, как системы ИИ работают, но и то, как они влияют на людей и планету. Он не рассматривает климат как после мысли; он рассматривает его как риск, который стоит управлять с самого начала.

Для компаний, которые уже работают над ISO 14001 (для управления окружающей средой) или целями нулевых выбросов, ISO 42001 предлагает мост. Он помогает согласовать управление ИИ с более широкими стратегиями устойчивости, от отслеживания выбросов до ответственных партнерств с поставщиками.

Что ИИ может вернуть

Легко сосредоточиться на негативе, но ИИ также имеет реальный потенциал помочь нам решить экологические проблемы.

Уже сейчас ИИ помогает коммунальным предприятиям прогнозировать спрос и корректировать энергопотребление в режиме реального времени, чтобы лучше интегрировать возобновляемые источники, такие как ветер и солнце. В сельском хозяйстве он используется для мониторинга влажности почвы и погодных условий, чтобы руководить графиками орошения и минимизировать выбросы удобрений. Логистические компании используют ИИ для планирования более эффективных маршрутов доставки, снижения потребления топлива и простоя. И, возможно, наиболее значимо, ИИ ускоряет отслеживание выбросов, анализируя данные закупок и поставщиков, помогая компаниям рассчитать трудноизмеримые выбросы Scope 3 и выявить, где возможны сокращения.

Если развертывать ИИ с осторожностью, он может действовать не только как потребитель ресурсов, но и как движущая сила более умных решений климатических проблем.

Пора принять более близкий взгляд

ИИ не будет замедляться, и он не должен. Однако нам нужно начать делать его экологический след более видимым и управляемым.

Это означает:

• Выбор партнеров, которые отчитываются и снижают свои выбросы.
• Обучение команд использовать ИИ эффективно и намеренно.
• Рассмотрение экологического воздействия как части ценности, а не компромисса.

Мы привыкли думать об ИИ как о чем-то невидимом. Но это проблема восприятия, а не физическая. Серверы реальны, выбросы измеримы, а вода ограничена.

Теперь время построить привычки ответственности, чтобы системы, на которые мы полагаемся, не тихо подрывали будущее, которое мы все пытаемся защитить.