Рост популярности искусственного интеллекта обычно связывают с развитием технологий и повышением производительности. Однако вместе с вычислительными возможностями увеличивается и потребность в ресурсах, необходимых для работы инфраструктуры, на которой строятся современные ИИ-системы. 

Изображение - ChatGPT

В новом докладе ООН говорится, что повышение эффективности моделей искусственного интеллекта не обязательно приведет к снижению общего потребления ресурсов. Авторы считают более вероятным противоположный сценарий, при котором распространение ИИ продолжит ускоряться и увеличивать нагрузку на энергосистемы и окружающую среду.

Согласно прогнозу, к 2030 году искусственный интеллект сможет потреблять около 3% всей мировой электроэнергии. При этом объем связанных с этим выбросов окажется сопоставим с нынешними выбросами Великобритании.

Отдельное внимание в документе уделяется воде. Для охлаждения центров обработки данных, обеспечивающих работу ИИ, может потребоваться столько воды, что ее объем превысит годовую потребность населения Земли в питьевой воде.

Авторы связывают этот прогноз с так называемым парадоксом Джевонса. Этот экономический принцип предполагает, что повышение эффективности технологии часто приводит не к сокращению потребления ресурсов, а к росту спроса на них. По мере удешевления ИИ появляются новые способы его применения, что увеличивает общий объем использования.

В прошлом году дата-центры уже потребляли столько электроэнергии, сколько использует Саудовская Аравия. Кроме того, для развития инфраструктуры ИИ потребуются около 9,3 триллиона литров воды и земельные площади, почти в десять раз превышающие территорию Мехико.

В докладе также отмечается неравномерное распределение ИИ-инфраструктуры. Только 32 страны располагают специализированными облачными мощностями для таких систем, а около 90% этих ресурсов сосредоточены в США и Китае. Авторы призывают учитывать экологические последствия развития ИИ при планировании энергетической и климатической политики.