Служба новостей ООН опубликовала доклад, в котором зафиксированы масштабы экологического воздействия искусственного интеллекта на окружающую среду. Согласно исследованию, этот след растет значительно быстрее, чем принято считать.
По прогнозам, к 2030 году дата-центры — глобальная инфраструктура, обеспечивающая работу ИИ, — будут потреблять до 945 тераватт-часов электроэнергии ежегодно. Это почти втрое превышает совокупное годовое потребление энергии Пакистана, Бангладеш и Нигерии — стран с общим населением более 650 миллионов человек.
Не только углерод
Помимо углеродного следа, каждый киловатт-час, потребляемый дата-центрами, формирует «водный след» — вода необходима для охлаждения оборудования и производства энергии — и «земельный след», связанный с генерацией электричества и цепочками поставок.
Согласно исследованию Университета ООН, к концу десятилетия потребление воды, связанное с ИИ, может сравняться с годовым бытовым потреблением 1,3 миллиарда человек. «Земельный след» технологии может превысить 14 500 квадратных километров — это примерно вдвое больше площади Джакартской агломерации, крупнейшей в мире.
Авторы доклада подчеркивают, что нынешние подходы к оценке экологичности ИИ неполны: в центре внимания, как правило, оказываются только выбросы парниковых газов, тогда как водный и земельный следы остаются за рамками анализа. Между тем решения, выглядящие «зелеными» в одном аспекте, могут усугублять ситуацию в других. Например, переход на ряд возобновляемых источников энергии снижает выбросы углерода, но увеличивает потребление воды и использование земель.
Главный источник нагрузки — повседневное использование
Общественные дискуссии об экологических издержках ИИ традиционно сосредоточены на энергозатратах при обучении крупных моделей. Однако исследование показывает, что на повседневное использование технологии приходится от 80 до 90% общего потребления энергоресурсов.
По оценкам, один из широко используемых ИИ-сервисов обрабатывает около 2,5 миллиарда запросов в день, потребляя сотни гигаватт-часов электроэнергии в год. При этом нагрузка существенно зависит от типа задачи: генерация одного изображения может требовать в тысячу раз больше энергии, чем простой анализ текста, а создание видео — ещё значительно больше.
Авторы также указывают на эффект отскока, известный как эффект Джевонса: повышение эффективности технологии снижает затраты, что стимулирует более активное её использование и в итоге увеличивает общий объем потребления ресурсов.
Неравномерное распределение последствий
Экологические издержки развития ИИ-инфраструктуры распределены неравномерно. Преимущества технологии носят глобальный характер, тогда как негативные последствия концентрируются в конкретных регионах. В ряде стран на долю дата-центров уже приходится значительная часть национального потребления электроэнергии, в других — расширяющиеся объекты истощают запасы воды, нередко в условиях засухи.
К 2030 году инфраструктура ИИ будет генерировать до 2,5 миллиона тонн электронных отходов ежегодно. Наиболее остро это ощутят страны с низким уровнем дохода, где возможности для безопасной утилизации ограничены. Добыча критически важных минералов для аппаратного обеспечения ИИ также ведет к деградации окружающей среды в регионах их извлечения.
Согласно докладу, более 90% специализированных вычислительных мощностей ИИ сосредоточено в двух странах — США и Китае, тогда как более 150 государств не располагают значимой внутренней инфраструктурой для поддержки технологии. Этот дисбаланс поднимает вопросы экологической справедливости: ряд стран несет экологические издержки, не получая выгод от роста, стимулируемого ИИ.
Путь к ответственному развитию
Эксперты подчеркивают, что доклад не является аргументом против ИИ как такового. Он призывает выстроить «экосистему ответственного ИИ», основанную на принципах прозрачности, эффективности, справедливости, ответственности и глобального сотрудничества.
Правительствам рекомендуется интегрировать ИИ-инфраструктуру в планы по управлению энергетическими, водными и земельными ресурсами. Компаниям — проектировать системы с минимальным потреблением ресурсов. Пользователи также могут внести вклад, отдавая предпочтение приложениям с меньшим экологическим воздействием.
Как констатируется в докладе, будущее ИИ определится не только технологическими инновациями, но и управленческими решениями, принимаемыми уже сегодня.
