Veštačka inteligencija ubrzano postaje sve bolja u oponašanju svojih ljudskih tvoraca. Generativna AI sada može ubedljivo da vodi razgovore, proizvodi umetnost, pravi filmove, pa čak i sama sebe uči kako da replicira kompjuterske igre.
Ali, kako upozorava nova studija istraživača sa Kineske akademije nauka i Univerziteta Rajhman u Izraelu, veštačka inteligencija možda i nehotice imitira još jedan, manje plemenit znak modernog čovečanstva: uništavanje životne sredine.
Potaknuti rastućom popularnošću generativnih sistema veštačke inteligencije koji uključuju čet-botove kao što je ChatGPT i drugi sistemi za kreiranje sadržaja, mogli bismo da završimo sa između 1,2 miliona i 5 miliona metričkih tona dodatnog elektronskog otpada do kraja ove decenije.
Nova studija se posebno fokusira na modele velikih jezika (LLM), vrstu AI programa koji može tumačiti i proizvoditi ljudski jezik, zajedno sa obavljanjem povezanih zadataka.
Obučeni na ogromnim skupovima podataka teksta, LLM identifikuju statističke odnose koji su u osnovi pravila i obrazaca jezika i primenjuju ih da generišu sličan sadržaj, omogućavajući neverovatne mogućnosti kao što su odgovaranje na pitanja, pravljenje slika ili pisanje teksta.
Međutim, pored svojih brojnih prednosti, generativna AI je pokrenula mnoštvo filozofskih i praktičnih pitanja za društvo – od zabrinutosti da će veštačka inteligencija uzeti naše poslove do straha da će je ljudi zloupotrebiti, prevariti ili čak postati samosvesna i buntovna. .
I kao što nova studija naglašava, generativna AI takođe počinje da podiže alarme o zastrašujućoj količini dodatnog elektronskog otpada koji se očekuje da će tehnologija indirektno proizvesti.
Generativna AI se oslanja na brza tehnološka poboljšanja, uključujući hardversku infrastrukturu, kao i čipove. Nadogradnje koje su potrebne da bi se održao korak sa razvojem tehnologije moglo bi da pogorša postojeće probleme e-otpada, napominju, u zavisnosti od implementacije mera za smanjenje otpada.
„LLM-ovi zahtevaju značajne računarske resurse za obuku i zaključivanje, što zahteva obiman računarski hardver i infrastrukturu“, pišu autori studije. „Ova neophodnost postavlja kritična pitanja održivosti, uključujući potrošnju energije i ugljenični otisak povezan sa ovim operacijama.“
Prethodna istraživanja su se u velikoj meri fokusirala na upotrebu energije i povezane emisije ugljenika iz AI modela, primećuju istraživači, obraćajući relativno malo pažnje na fizičke materijale uključene u životni ciklus modela, ili otpadni tok elektronske opreme koji je ostao iza njih.
Predvođeni Peng Vangom, stručnjakom za upravljanje resursima iz Ključne laboratorije za urbano okruženje i zdravlje Kineske akademije nauka, autori studije su izračunali prognozu mogućih količina e-otpada stvorenog generativnom veštačkom inteligencijom između 2020. i 2030. godine.
Istraživači su predvideli četiri scenarija, svaki sa različitim stepenom proizvodnje i upotrebe generativnih sistema veštačke inteligencije, od agresivnog, široko rasprostranjenog scenarija do konzervativnog, više ograničenog scenarija.
Prema agresivnijem scenariju, ukupno stvaranje e-otpada usled generativne veštačke inteligencije moglo bi da poraste i do 5 miliona metričkih tona između 2023. i 2030. godine, sa godišnjim e-otpadom koji bi potencijalno dostigao 2,5 miliona metričkih tona do kraja decenije. To je manje-više jednako da svaka osoba na planeti odbaci pametni telefon.
Scenario velike upotrebe takođe predviđa da će dodatni e-otpad veštačke inteligencije uključivati 1,5 miliona metričkih tona štampanih ploča i 500.000 metričkih tona baterija, koje mogu da sadrže opasne materijale poput olova, žive i hroma.
Samo prošle godine, samo 2,6 hiljada tona elektronike je odbačeno iz tehnologije posvećene veštačkoj inteligenciji. Uzimajući u obzir da se ukupna količina e-otpada iz tehnologije uopšteno očekuje da poraste za oko trećinu na neverovatnih 82 miliona tona do 2030. godine, jasno je da veštačka inteligencija stvara već ozbiljan problem.
Ispitujući ove različite scenarije, Peng i njegove kolege skreću pažnju na važnu tačku: Generativna AI ne mora nužno da nametne tako preveliko opterećenje e-otpada.
Istraživači primećuju da se Međunarodna agencija za energiju i mnoge tehnološke kompanije zalažu za strategije kružne ekonomije za rešavanje e-otpada.
Prema novoj studiji, najefikasnije strategije su produženje životnog veka i ponovna upotreba modela, što podrazumeva produženje veka trajanja postojeće infrastrukture i ponovnu upotrebu ključnih materijala i modula u procesu ponovne proizvodnje.
Primena ovakvih strategija cirkularne ekonomije mogla bi smanjiti opterećenje e-otpada od generativne veštačke inteligencije do 86 procenata, izvještavaju istraživači.
