ONZ żąda od gigantów AI jawnego rachunku za wodę, energię i CO2

Podczas London Climate Action Week António Guterres, sekretarz generalny Organizacji Narodów Zjednoczonych, zaapelował do czołowych firm zajmujących się sztuczną inteligencją o pełne odkrycie kart w kwestii środowiskowych kosztów ich technologii. Nie ma tu być miejsca na pomijanie tematu zużycia wody, zajętej powierzchni czy realnego obciążenia, jakie centra danych generują dla lokalnych sieci energetycznych - emisje CO2 to tylko jeden z elementów tego rachunku.

Do niedawna narracja o AI była kształtowana głównie po myśli samej branży. Dominowały opowieści o wzroście produktywności, nowatorskich narzędziach i przełomowych możliwościach, a znacznie mniej mówiono o tym, co dzieje się poza kadrem. Tymczasem trening każdego modelu wymaga zasobów, obsługa każdego zapytania obciąża serwery, a każdy kolejny produkt zwiększa zapotrzebowanie na infrastrukturę, która jest jak najbardziej fizyczna i kosztowna.

W odpowiedzi na te braki ONZ powołuje AI Environmental Transparency Initiative - inicjatywę mającą wymusić większą jawność w tym obszarze. Logika stojąca za tym pomysłem jest nieskomplikowana: skoro firmy deklarują, że AI ma pomóc ludzkości uporać się z globalnymi wyzwaniami, powinny najpierw uczciwie zmierzyć własny wkład w te problemy.

To już nie jest koszt jednej odpowiedzi

Kluczowa trudność z AI dotyczy skali zjawiska. Jedna odpowiedź chatbota może z osobna wydawać się nieistotna - to zaledwie kilka sekund pracy serwera, minimalne zużycie energii i chłodzenia. Rzecz w tym, że takich interakcji są miliardy, a do tego trzeba dodać trenowanie kolejnych modeli, generowanie grafik, filmów i kodu, obsługę wyszukiwania oraz coraz bardziej zaawansowanych agentów, którzy nie ograniczają się do jednej odpowiedzi, lecz realizują całe sekwencje zadań.

O tym, że koszty związane z AI przestają być abstrakcją, informowaliśmy już wcześniej w materiale pod tytułem "AI wypija tyle wody, co cała ludzkość razem wzięta". Woda w tym kontekście nie jest przenośnią - centra danych wykorzystują ją do chłodzenia, a wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej rośnie znaczenie takich czynników jak temperatura, lokalizacja i dostęp do odpowiedniej infrastruktury.

Międzynarodowa Agencja Energetyczna już w 2024 roku prognozowała, że zużycie energii przez centra danych może wzrosnąć ponad dwukrotnie do 2030 roku, sięgając poziomu około 945 TWh rocznie - to więcej niż obecne roczne zużycie energii elektrycznej w Japonii. Sztuczna inteligencja jest jednym z głównych czynników napędzających ten wzrost. Z tego powodu określanie tej technologii jako "chmury" staje się coraz bardziej nieprecyzyjne - w rzeczywistości mamy do czynienia z przemysłem ciężkim, tylko w cyfrowej odsłonie.

Big tech chce AI, więc buduje sobie zaplecze

Najwyraźniej widać to w strukturze inwestycji dokonywanych przez firmy technologiczne. Koncerny nie czekają bezczynnie, licząc na to, że sieci energetyczne same dostosują się do ich rosnących potrzeb - zamiast tego samodzielnie zabezpieczają sobie dostęp do energii poprzez rezerwację mocy, długoterminowe kontrakty oraz inwestycje w energetykę odnawialną, jądrową i gazową. Centra danych zaczynają być traktowane jak pełnoprawne obiekty przemysłowe.

Zjawisko to jest szczególnie widoczne w Stanach Zjednoczonych, gdzie rozwój AI zaczyna wpływać na regionalne strategie energetyczne. Pisaliśmy o tym w artykule "Big techy stawiają sobie elektrownie, a ludzie dowiadują się po fakcie". Chodzi o obiekty, które mogą kształtować ceny energii, poziom obciążenia sieci, dostępność lokalnych zasobów wody, a nawet decydować o tym, jakie źródła energii będą powstawać w danym regionie.

Guterres domaga się, aby firmy zadeklarowały zasilanie swoich centrów danych energią odnawialną do 2030 roku. Idea wydaje się słuszna, jednak prawdziwe komplikacje kryją się w detalach. Certyfikat potwierdzający korzystanie z zielonej energii nie musi oznaczać, że nowo powstałe centrum danych faktycznie działa w miejscu i czasie, gdy czysta energia jest realnie dostępna. Gdy zapotrzebowanie rośnie szybciej niż możliwości sieci i odnawialnych źródeł, brakującą moc musi ktoś dostarczyć - zwykle są to gaz, węgiel albo kosztowna rozbudowa infrastruktury.

AI może pomagać klimatowi, ale nie za darmo

Nie chodzi o twierdzenie, że sztuczna inteligencja jest technologią bez wartości - bo to nieprawda. AI może wspierać modelowanie zjawisk pogodowych, usprawniać sieci energetyczne, przyspieszać projektowanie nowych materiałów, wykrywać wycieki metanu, analizować dane satelitarne i przyspieszać badania naukowe. Kłopot zaczyna się w momencie, gdy potencjalne korzyści liczone są bardzo szeroko, a koszty - wyjątkowo wąsko.

Firmy technologiczne z ochotą opowiadają o przyszłych oszczędnościach, znacznie mniej chętnie ujawniają natomiast koszt trwającego właśnie wyścigu o coraz większe modele. A środowiskowy rachunek AI nie kończy się przecież na zużyciu prądu - obejmuje też produkcję chipów, cały łańcuch dostaw, wznoszenie hal, chłodzenie, konsumpcję wody, zajęcie terenu, elektroodpady oraz presję wywieraną na regiony, w których powstają nowe centra danych.

To właśnie z tego powodu pełna transparentność powinna być traktowana jako absolutne minimum. Użytkownicy, organy regulacyjne i lokalne społeczności zasługują na wiedzę, ile energii i wody pochłania konkretny typ usługi. Bez tego debata na temat AI pozostanie nierówna: zyski będą liczone precyzyjnie i pozostaną prywatne, natomiast koszty - rozproszone, publiczne i skryte pod szyldem "innowacji".

Koniec z AI bez rachunku

Podstawowym problemem big techu nie jest sam fakt rozwijania sztucznej inteligencji. Rzecz w tym, że przez długi czas prezentowano ją jako coś oderwane od fizycznej rzeczywistości - inteligencję bez zaplecza technicznego, chmurę bez materialnej infrastruktury, automatyzację pozbawioną kosztów. Ta wygodna narracja jest coraz trudniejsza do obrony.

Jeśli generatywna sztuczna inteligencja ma stać się trwałym elementem naszej infrastruktury, powinna być oceniana według tych samych kryteriów, co każda inna branża: zużycia energii i wody, poziomu emisji, zajmowanej przestrzeni oraz wpływu na lokalne społeczności. Firmy, które naprawdę wierzą w swoją technologię, nie powinny mieć problemu z udostępnieniem takich danych. Jeśli jednak się przed tym wzbraniają, może to sugerować, że rzeczywisty koszt jest wyższy, niż wynika z ich oficjalnych deklaracji.

Źródło: Spider's Web