ל-AI יש פוטנציאל מדהים, אבל יש כמה חסרונות רציניים שיש לקחת בחשבון.
מכיוון שמרוץ הבינה המלאכותית מתקדם מהר יותר מאי פעם, רבים מודאגים לגבי האופן שבו הטכנולוגיות הללו ישפיעו על המערכת האקולוגית. אימוץ AI ממשיך לעלות. יחד עם זה, טביעת הרגל הפחמנית שלו רק תחמיר אם מפתחים, משתמשי קצה וגופי רגולציה ימשיכו להתנער מההשפעה הסביבתית שלו.
עם זאת, אימוץ המוני בר קיימא עדיין אפשרי. אבל אנשים וארגונים חייבים לעבוד יחד כדי לפתור כיצד AI פוגע בסביבה.
טייק אווי מפתח
- מחשוב בינה מלאכותית צורך כמויות עצומות של אנרגיה, מה שתורם לטביעת הרגל הפחמנית הגדולה שלו. מפתחים ומשתמשים צריכים להיות מודעים להשפעה הסביבתית ולשקול שיטות קיימא יותר.
- התפתחויות מהירות בתחום הבינה המלאכותית מנציחות תרבות זריקה, מה שמוביל לצריכה בזבזנית של משאבים. צרכנים צריכים להימנע מרכישות מיותרות, וחברות צריכות לתעדף חידושים משמעותיים.
- נכון לעכשיו אין גוף שלטוני מרכזי המסדיר את השימוש והפיתוח של AI, מה שמותיר דאגות אקולוגיות בתחתית רשימת העדיפות. שיתוף פעולה בין ממשלה וקבוצות סביבתיות הכרחי כדי למזער את ההשפעה הסביבתית של AI.
1. מחשוב AI דורש אנרגיה מסיבית
האשם העיקרי מאחורי טביעת הרגל הפחמנית הגדולה של הבינה המלאכותית הגנרטיבית היא צריכת החשמל שלה. קח צ'אטבוטים כדוגמה. מגבלת האסימונים הגבוהה של ChatGPT ולעיבוד קלט מהיר יש דרישות אנרגיה מסיביות. רוב המשתמשים לא מבינים את המשאבים הנדרשים עבור כל שאילתת חיפוש - הם מציפים בלי דעת צ'אטבוטים בהנחיות אקראיות.
חצי אנליזה עשה מודל עלות של ChatGPT. הם אומרים ש-OpenAI מפעיל 3,617 שרתי HGX A100 כדי לענות על מיליוני ההנחיות ש-ChatGPT מקבל מדי יום.
כל שרת צורך 3,000 וואט-שעה אם הם דומים ל- Nvidia HGX A100. אז כדי ש-3,617 יחידות יפעלו 24/7, הם צריכים עצומים של 95,054,760,000 וואט-שעה או 95,054.76 מגה-וואט-שעה בשנה. להשוואה, העיר ניו יורק משתמשת ב-5,500 עד 10,000 מגה וואט-שעה מדי יום.
הצמיחה המהירה של AI מנציחה תרבות זריקה. צרכני טכנולוגיה נלחצים להשיג את המערכות העדכניות ביותר בשוק, ללא קשר אם הם זקוקים לה או לא. חלקם בקושי מבינים את הגאדג'טים האלה. הם רודפים אחר "הדבר הגדול הבא" מכיוון שחברות מבטיחות תכונות חדשות ומפריעות.
על ידי כניעה לאורח החיים הלא בר-קיימא הזה, צרכנים מאפשרים למנהיגים טכנולוגיים לשלוט בביקוש לפלטפורמות בינה מלאכותית. משאבים מבוזבזים על כלים מיותרים שמניבים יתרונות זניחים.
קחו למשל את ChatGPT. מיליוני מפתחים ניצלו את הפריחה שלו על ידי שחרור הצ'אטבוטים שלהם מונעי בינה מלאכותית. בעוד שמנהיגים טכנולוגיים כמו מיקרוסופט, מטה וגוגל בנו מודלים חדשניים של שפה, רוב החברות פשוט קפצו על המגמה.
הימנע מהורדת צ'אטבוטים לא מאומתים של AI באינטרנט. האקרים משתמשים אפליקציות ChatGPT מזויפות להערים על משתמשים לחשוף מידע אישי ולשלם דמי מנוי מופקעים.
3. אף גוף מרכזי לא מסדיר את השימוש והפיתוח של בינה מלאכותית
ההתקדמות המהירה של AI עולה על ההנחיות וההגבלות השולטות. אפילו מנהיגי טכנולוגיה עולמיים אוהבים סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, קורא להתערבות רגולטורית מחמירה של AI לשלוט בדגמים רבי עוצמה. נכון לעכשיו, אף רשות אחת לא מפקחת ומווסתת פעילויות בינה מלאכותית.
אבל גם אם גופים ממשלתיים מתחילים להתמודד עם סיכונים הקשורים לבינה מלאכותית, נזקים אקולוגיים יהיו בתחתית הרשימה שלהם. סביר להניח שהם יתנו עדיפות להזיות בינה מלאכותית, הפרות אתיות ואיומי פרטיות. למרות שהם חשובים באותה מידה, עניינים אלה לא צריכים להאפיל על ההשפעות האקולוגיות השליליות של AI.
הממשלה חייבת לעבוד עם קבוצות סביבתיות כדי לפקח על חברות טכנולוגיה. הם יכולים למזער את טביעת הרגל הפחמנית של מפתחי בינה מלאכותית על ידי ויסות צריכת החשמל, שיטות ההשלכה והפקת המינרלים שלהם.
4. מאמצים חקלאיים מונעי בינה מלאכותית נותנים עדיפות לתשואות על פני בריאות המערכת האקולוגית
מגזרי החקלאות בוחנים דרכים לשילוב מערכות מבוססות בינה מלאכותית בחקלאות. יישום אסטרטגי יכול לעזור למקסם את צמיחת היבול, להפוך את עבודת הידיים לאוטומטית ולהילחם באסונות טבעיים תוך מזעור התקורה. AI חקלאי הוא ענף צומח. Market.us אפילו צופה שגודל השוק העולמי יעלה על 10.2 מיליארד דולר עד 2032.
אולם למרות היתרונות הללו, בינה מלאכותית חקלאית עדיין מתעלמת מצריכת החשמל האדירה של אימון ובניית מערכות אלו. תעדוף יבול גבוה ושיטות קטיף יעילות פוגעים גם במערכת האקולוגית. בקצב הזה, בינה מלאכותית עלולה לטפח בשוגג שיטות חקלאות אינטנסיביות שהורסות ומייבשות אדמה.
5. אימון AI דורש ניסוי וטעייה
אימון פלטפורמות מונעות בינה מלאכותית על מיליארדי פרמטרים דורש משאבים מסיביים. בין הכנת מערכי נתונים לגירוד והזנתם למודלים של בינה מלאכותית, התהליך יכול בקלות לרוקן מיליוני וואט-שעה.
כמו כן, בדיקת נתונים מורכבת מניסוי וטעייה קפדניים. מפתחים ימשיכו לצרוך משאבי אנרגיה מסיביים בזמן שהם מפתחים איטרציות של מודלים, פותרים בעיות ומתקנים אי דיוקים.
בואו ניקח את ChatGPT כדוגמה. א מחקר של אוניברסיטת קורנל מראה ש-OpenAI צרכה 405 שנים של V100 GPU של אנרגיה כדי לאמן את GPT-3 על 175 מיליארד פרמטרים. במילים פשוטות יותר, V100 GPU אחד ייקח 405 שנים לבנות ChatGPT.
בהנחה ש-OpenAI משתמש במשהו דומה לזה GPUs של Nvidia V100, שצורכים 300 וואט-שעה, 405 שנות צריכת חשמל שווה ל-1,064,340,000 וואט-שעה. לצורך התייחסות, רוב משקי הבית צורכים 30,000 וואט-שעה ביום. אז האנרגיה שבה השתמשה OpenAI לאימון ChatGPT בהתחלה יכולה להניע 35,478 בתים למשך 24 שעות.
החומרה המשמשת בבנייה, הדרכה ומסחור של תוכניות AI מורכבת ממתכות אדמה שונות. קח מעבדי GPU כדוגמה. ייצורם דורש נחושת, בדיל, כסף ואבץ, בין שאר חומרי הגלם, וחברות טכנולוגיה זקוקות לאלפי GPUs כדי לתחזק מערכות בינה מלאכותית.
מפתחים צריכים לבחון שיטות חלופיות לאיסוף חומרי גלם. אחרת, פעילות הכרייה המזיקה רק תסלים ככל שהביקוש לחומרה הקשורה לבינה מלאכותית יגדל. אפילו המכרות הגדולים ביותר יתייבשו לאחר כמה עשורים.
7. עומס תנועה פוטנציאלי
AI יכול לבנות חסכוני יותר באנרגיה, עתיד חכם לתעשיית הרכב. מחקר של ה כתב העת הבינלאומי לחקר הסביבה ובריאות הציבור קובע כי מכוניות בנהיגה עצמית מייצרות 50 עד 100 אחוז פחות פליטת פחמן מאשר כלי רכב מסורתיים. יצרני רכב ברחבי העולם ישלבו בהדרגה AI ביחידות שלהם.
למרות שהם חסכוניים בדלק, הופעתן של מכוניות מונחות בינה מלאכותית מגבירה גם את עומסי התנועה בערים צפופות. כלי הרכב הפרטיים ימשיכו לעלות על מוקדי התחבורה הציבורית. א סקר אורך על ידי אוניברסיטת אדלייד אומר שצרכנים יעדיפו לקנות מכוניות ללא נהג על פני נסיעה לעבודה או שיתוף כלי רכב.
8. AI Evolution מגביר פסולת אלקטרונית
AI מתפתח במהירות מכיוון שמפתחים ממשיכים לשחרר מוצרי חומרה ותוכנה חדשים. כולם רוצים קודם כל לשלוט בשוק העולמי. לרוע המזל, חיפוש אחר טכנולוגיות משבשות מוסיף לבעיית הפסולת האלקטרונית ההולכת וגוברת של החברה. זכור: תחזוקת מערכות בינה מלאכותית דורשת אלפי GPUs ושרתים, שאת רובם לא ניתן למחזר.
העולם סופר מדווח כי 85 אחוז מהפסולת האלקטרונית עוברת למזבלות ומשרפות, ו-70 אחוז מכילים יסודות רעילים. מפתחי AI צריכים לחקור שיטות סילוק בר-קיימא יותר. פרקטיקות אקולוגיות כמו הפחתת צריכת דלק מאובנים, הארכת מחזורי חיי החומרה ותכנון שיטות מיחזור ישנו את התעשייה.
האם AI רע לסביבה?
למרות ההשפעות הסביבתיות המזיקות של AI, זה לא בלתי בר קיימא מטבעו. רוב הבעיות הנ"ל נובעות מהאופן שבו בני אדם מתכננים, מתכנתים, מיישמים ומנהלים טכנולוגיות מונעות בינה מלאכותית. חברות טכנולוגיה צריכות להפסיק להקריב שיטות אקולוגיות למען התקדמות מהירה. אפילו השגת שיא הבינה הכללית המלאכותית לא תצדיק דלדול משאבי הטבע של כדור הארץ.
חברות חייבות גם לתת עדיפות לטכנולוגיה ידידותית לסביבה. היישומים העסקיים, המסחריים והתעשייתיים של AI מאפילים על הפוטנציאל שלה לעזור לסביבה. התעשייה כבר מוצפת באפליקציות וכלים אקראיים של AI. אבל לא מספיק מפתחים מתעניינים במינוף AI לשימור משאבים ושינויי אקלים.
