Как показывает история, научно-технические революции приводят к увеличению выбросов углекислого газа. Топливом первой Промышленной революции был уголь, а топливом второй – в основном нефть. Произойдет ли то же самое с искусственным интеллектом? Первые сигналы вызывают беспокойство, пишут в колонке для Project Syndicate приглашенный сотрудник Гарвардской бизнес-школы Азим Азхар и доцент Оксфордского института интернета Карл Бенедикт Фрей.
Две уравновешивающие силы
С 2020 года на фоне роста инвестиций компании Microsoft в инфраструктуру ИИ ее выбросы CO2 увеличились примерно на 30%, а выбросы компании Google за последние пять лет выросли почти на 50%. Однако здесь следует учитывать две уравновешивающие силы: спрос и эффективность. Спрос увеличился, но одновременно повысилась эффективность. Чипы, например, производимые компанией Nvidia, становятся качественней, и ожидается, что их следующее поколение будет работать в пять раз быстрее нынешнего. Тем временем компания OpenAI и другие лидеры отрасли повышают эффективность обучения и работы своих моделей.
Впрочем, из-за быстрого роста спроса на услуги ИИ энергопотребление в мире, вероятно, будет и дальше увеличиваться, даже несмотря на повышение эффективности моделей. Важен объем выбросов, а для их прогнозирования нам нужно понимать, как именно будет генерироваться электроэнергия для дата-центров ИИ, и как ИИ повлияет на углеродоемкие отрасли.
По данным Международного энергетического агентства, в 2023 году на долю дата-центров приходилось примерно 1-1,5% мирового потребления электроэнергии, и в краткосрочной перспективе эта доля, несомненно, вырастет. Компании Microsoft, Google и Meta почти удвоили совокупное потребление электроэнергии в период с 2020 по 2022 годы, то есть еще до появления ChatGPT. А в дальнейшем они обязались продолжить активное расширение этой инфраструктуры.
В 2023 году на долю дата-центров приходился примерно 1% выбросов CO2, связанных с энергетикой, при этом питающие их системы электроснабжения быстро декарбонизируются. В 2023 году в США доля безуглеродных источников в производстве электроэнергии составила 41% (за десять лет она увеличилась на четверть), а в Европе эта доля близка к 60%. В США, Европе, Великобритании и Китае возобновляемая энергетика – это сектор энергогенерации с самыми высокими темпами роста.
Однако банк Goldman Sachs ожидает, что до 2030 года спрос дата-центров на электроэнергию будет расти на 15% ежегодно, и пятая часть этого роста придется на ИИ. Даже если 40% потребностей дата-центров США в электроэнергии будет удовлетворять возобновляемая энергетика, выбросы ИИ-инфраструктуры увеличатся примерно на 26 млн тонн CO2 ежегодно.
Поможет ли ИИ снизить углеродные выбросы
Это огромный объем в абсолютных цифрах, но его нужно рассматривать в контексте. Дополнительные выбросы из-за ИИ составят 0,4% общего объема текущих выбросов, и они будут меньше объема прямых выбросов у любой из трех крупнейших авиакомпаний США. Несмотря на кричащие заголовки об углеродном следе ИИ, энергосистема США настолько велика, что прямой эффект ИИ выглядит скорее небольшим волнением, чем системным изменением.
Кроме того, имеются убедительные данные, что ИИ позволит снизить выбросы в ряде отраслей, которые трудно декарбонизировать. Например, конденсационный след самолетов является причиной 35% выбросов парниковых газов в авиации, поэтому компании Google и American Airlines изучают, как с помощью машинного обучения можно минимизировать этот след. Первые результаты показывают, что примерно 1/6 выбросов парниковых газов в мировой авиации можно предотвратить (а это больше всего текущего объема выбросов парниковых газов у всех дата-центров ИИ в США).
Другой пример: можно сократить объемы пищевых отходов (а это 6% мировых выбросов парниковых газов), используя ИИ для прогнозирования спроса, управления производством и для оптимизации работы производственно-сбытовых цепочек. Кроме того, ИИ уже используется для сокращения выбросов в промышленности. Cейчас ее доля в мировых выбросах достигает 30%. ИИ, например, помогает разрабатывать биологические материалы, которые меньше зависят от ископаемых видов топлива, но соответствуют промышленным стандартам, или же снижать себестоимость и повышать эффективность вторичного использования материалов. Наконец, искусственный интеллект будет содействовать адаптации к изменению климата, улучшая системы прогнозирования погоды и раннего предупреждения. Благодаря своевременной подготовке можно будет спасти жизнь людей и уменьшить экономический урон.
Иными словами, в краткосрочной перспективе ИИ, скорее всего, вызовет рост мирового потребления электроэнергии, но он обладает колоссальным потенциалом для снижения объемов выбросов в самых разных отраслях.
На что способен прогресс
Мы должны помнить о том, что научно-технический прогресс способен разорвать связь между ростом экономики и выбросами парниковых газов. Например, с 1990 года Великобритания увеличила подушевой ВВП почти на 50%, но при этом выбросы парниковых газов в стране сократились вдвое. ИИ мог бы стать ключом для быстрого распространения этой тенденции в мире.
Впрочем, для реализации полного потенциала ИИ в качестве инструмента декарбонизации нужно ужесточить климатическую политику. Введение платы за углерод и усиление поддержки чистой энергетики – вот мощные стимулы, чтобы бизнес инвестировал в ИИ-решения для минимизации выбросов парниковых газов и ускорения перехода к устойчивому будущему. Если мы правильно разыграем карты, ИИ вполне может оказаться нашим главным козырем в борьбе с изменением климата.
Copyright: Project Syndicate, 2024.
www.project-syndicate.org
