Искусственный интеллект — это, конечно, классно, но есть проблема. Он сильно вредит климату

Искусственный интеллект заметно упростил жизнь миллионов людей, а в некоторых сферах и вовсе произвел революцию. Однако дата-центры, в которых обучается ИИ и которые потом использует для обработки запросов, могут потреблять столько же электроэнергии, сколько целые города. В результате нейросети увеличивают количество выбросов вредных газов в атмосферу, что сильно вредит планете. “Медуза” разобралась, сколько воды потребляет один запрос к ChatGPT и можно ли остановить климатический кризис с помощью ИИ.

Искусственный интеллект требует много электричества и воды. А для строительства обслуживающих его дата-центров используют материалы с большим углеродным следом

Чтобы оценить, насколько искусственный интеллект влияет на планету, стоит иметь в виду три его особенности.

Во-первых, для обучения и работы искусственного интеллекта нужны дата-центры. В них должна быть одинаковая влажность и температура воздуха, а еще они должны работать абсолютно без перерывов.

Свои центры технологические гиганты строят в основном по старинке — из цемента, бетона и стали. Microsoft связывает свои увеличившиеся углеродные выбросы именно с этими материалами. Компания признает, что ее главный вызов в области своего влияния на климат — необходимость разработки более экологичного бетона, стали и топлива. В то же время тот же Microsoft планирует строить до 100 новых дата-центров в год на протяжении многих лет.

Сами дата-центры могут быть как совсем небольшими, так и огромными. Например, крупнейший центр обработки данных Google в Айове занимает 270 тысяч квадратных метров (а, например, Красная площадь — чуть меньше 25 тысяч).

Во-вторых, ИИ обрабатывает гигантские массивы данных, а значит, использует много электричества. Уже сейчас дата-центры по всему миру потребляют больше энергии, чем все бытовые электронные устройства всех людей на планете — включая компьютеры, смартфоны и телевизоры. Особенно много вычислительных мощностей искусственный интеллект требует на этапе обучения нейросетевых моделей. В этот период системы обрабатывают огромные объемы данных и выполняют сложные математические вычисления, задействуя тысячи мощных процессоров. 

Процесс обучения моделей может длиться недели и даже месяцы. Если энергия для этого поступает из невозобновляемых источников, таких как угольные или газовые электростанции, это увеличивает количество выбросов парниковых газов.

Международное энергетическое агентство (МЭА) насчитывает более восьми тысяч центров обработки данных, из которых около 33% находятся в США, 16% в Европе и около 10% в Китае. Потребление электроэнергии в ближайшее время в них будет стремительно расти — в том числе из-за бума ИИ. Если сегодня на дата-центры приходится около 4% спроса на электроэнергию в США, то к 2026-му они составят уже 6%.

Общее количество потребляемой дата-центрами электроэнергии к следующему году увеличится примерно в два раза по сравнению с 2022-м — до тысячи тераватт в час. Для сравнения: примерно столько электроэнергии в год потребляет вся Япония.

В-третьих, центры обработки данных выделяют большое количество тепла, поэтому их нужно охлаждать — эффективнее всего это делать водой. Только в 2023 году дата-центры Google использовали около 24 миллиардов литров воды — это количество выросло почти на 70% за последние четыре года.

При пересчете на персональный опыт можно сказать, что ChatGPT-3 “съедает” пол-литра воды за сеанс вопросов и ответов (их может быть от пяти до пятидесяти). Более продвинутые модели ИИ потребляют еще больше водных ресурсов.

Большое потребление воды дата-центрами уже приводит к вспышкам недовольства среди местного населения — особенно в местах, где количество пресной воды сокращается из-за изменений климата. Например, массовые протесты в 2024 году вспыхнули в Уругвае. Google купил там землю для строительства дата-центра, потребляющего 7,6 миллиона литров воды в день для охлаждения серверов (столько воды ежедневно необходимо для бытовых нужд 55 тысяч человек).

При этом нехватка воды в стране настолько серьезна, что в 2023-м в столице Монтевидео было объявлено чрезвычайное положение: крайне низкий уровень осадков и рекордно высокие температуры привели к высыханию главного водохранилища страны и истощению рек. Впрочем, протесты не помешали Google начать строительство дата-центра.

Уругвай — лишь один из примеров. Против строительства центров обработки также выступают в США, Нидерландах и Сингапуре.

Понять реальный уровень вредных выбросов из-за ИИ не так легко. Open AI не раскрывает эту информацию, а к данным Microsoft, Google и Meta у исследователей есть вопросы

Пять лет назад Microsoft заявлял: “Мир столкнулся с проблемой, требующей срочных решений… Если мы не сократим выбросы и температура [планеты] продолжит расти, последствия будут катастрофическими”. Тогда компания намеревалась достичь нулевого уровня выбросов уже к 2030 году. Впрочем, пока она скорее движется в обратном направлении.

Выбросы Microsoft в период с 2020 по 2023 год увеличились почти на 30%. Такая же ситуация у всех технологических гигантов, которые участвуют в гонке за создание лучшего ИИ. Так, выбросы Google выросли на 67%, а Meta — на 64%. И это лишь официальные данные.

Анализ издания The Guardian показывает, что реальные выбросы техкомпаний могут быть минимум в семь с половиной раз выше, чем те указывают. Не то чтобы корпорации прямо лгут — скорее, как говорят исследователи, они ведут “творческий учет”, позволяющий включать в подсчеты сертификаты на возобновляемую энергию, даже если по факту ее не использовали.

МЭА приводит статистику, согласно которой один запрос к ChatGPT потребляет около 2,9 ватт-часа энергии. Это в 10 раз больше, чем типичный поисковый запрос Google, потребляющий около 0,3 ватт-часа.

Однако существуют и альтернативные оценки. Некоммерческий институт Epoch AI подсчитал, что средний запрос к ChatGPT на самом деле потребляет около 0,3 ватт-часа, что сопоставимо с энергопотреблением одного запроса в Google. Правда, это исследование не рецензировано учеными.

По словам Голестана Радвана, директора по цифровым технологиям Программы ООН по окружающей среде (ЮНЕП), “мы еще многого не знаем о влиянии ИИ на окружающую среду, но некоторые данные, которые у нас есть, вызывают беспокойство”.

К тому же не существует стандартов, по которым технологические компании должны отчитываться о затратах воды и энергии при работе искусственного интеллекта. А без официальных отчетов определить, сколько ресурсов действительно требуется для работы моделей искусственного интеллекта, сложно.

В 2021 году больше 190 стран приняли ряд рекомендаций ЮНЕП по этическому использованию ИИ, которые охватывают и экологию. Впрочем, советы сформулированы довольно абстрактно: в частности, рекомендуется уменьшать углеродный след, предотвращать нерациональное использование природных ресурсов, а также исключать практики, которые могут способствовать деградации экосистем и ухудшению экологической обстановки — например, при добыче металлов, необходимых для производства оборудования.

Кроме того, ЮНЕП рекомендует странам установить стандартизированные процедуры для измерения воздействия ИИ на окружающую среду и разработать правила, которые потребуют от компаний раскрывать прямые экологические последствия продуктов и услуг на основе ИИ. Но все это лишь рекомендации — никаких обязательств документ не предполагает.

Технологические компании уверяют, что искусственный интеллект принесет планете больше пользы, чем вреда

Несмотря на весь вред, искусственный интеллект может помочь бороться с климатическим кризисом. Например, с его помощью можно совершенствовать климатические модели, отслеживать исчезающие виды животных, контролировать вылов рыбы, снижать объем отходов и рациональнее использовать ресурсы.

Google прогнозирует, что ИИ сможет сократить мировые выбросы парниковых газов на 5—10% уже к 2030 году. Также компания использует ИИ для прогнозирования природных катастроф и помогает авиакомпаниям строить маршруты так, чтобы сократить углеродные выбросы самолетов.

Microsoft в своем руководстве по использованию ИИ также отмечает, что этот инструмент может стать ключевым для устойчивого развития. Например, по мнению компании, ИИ способен прогнозировать спрос на электроэнергию и оптимизировать ее распределение. С его помощью можно моделировать новые материалы с низким углеродным следом или разрабатывать эффективные методы очистки воды.

Некоторую надежду дают и ученые. В 2024-м в журнале Nature было опубликовано исследование о том, что системы искусственного интеллекта выделяют в 130—1500 раз меньше углекислого газа на страницу созданного текста по сравнению с людьми. А при создании иллюстраций — в 310—2900 раз меньше. Правда, разница в качестве все еще заметна.