Izbacite li riječi 'molim' i 'hvala' iz sljedećeg upita upućenog ChatGPT-ju i, ako je vjerovati dijelu rasprava na internetu, mogli biste pomisliti da time pomažete u spašavanju planeta.

Ideja zvuči uvjerljivo jer sustavi umjetne inteligencije postupno obrađuju tekst: dulji upiti zahtijevaju nešto više računalne obrade i time troše nešto više energije. Izvršni direktor OpenAI-a Sam Altman priznao je da se na razini milijardi upita ti sitni troškovi zbrajaju u značajne operativne izdatke.

Ipak, pretjerano je tvrditi da pristojno obraćanje ChatGPT-ju ima ogroman negativan učinak na okoliš jer učinak nekoliko dodatnih riječi zanemariv je u usporedbi s energijom potrebnom za rad same podatkovne infrastrukture. Ono što je važnije jest činjenica da se ta ideja uopće pojavila i proširila. Ona upućuje na to da mnogi ljudi već intuitivno osjećaju da umjetna inteligencija nije toliko nematerijalna koliko se na prvi pogled čini, a taj osjećaj vrijedi shvatiti ozbiljno.

Umjetna inteligencija ovisi o velikim podatkovnim centrima izgrađenima oko računalne infrastrukture visoke gustoće. Takvi objekti troše velike količine električne energije, zahtijevaju stalno hlađenje i povezani su sa širim sustavima opskrbe energijom, vodom i korištenjem zemljišta. Kako se upotreba AI-a širi, raste i taj temeljni infrastrukturni otisak. Ključno ekološko pitanje stoga nije kako su pojedinačni upiti formulirani, nego koliko se često i intenzivno ti sustavi koriste.

Postoji važna strukturna razlika između umjetne inteligencije i većine poznatih digitalnih usluga. Kada se otvara dokument ili reproducira pohranjeni videozapis, najveći dio energetskog troška već je nastao ranije, a sustav uglavnom samo dohvaća postojeće podatke. Kod AI-a je situacija drukčija jer svaki upit zahtijeva novu računalnu obradu da bi se generirao odgovor. U tehničkom smislu, svaki prompt pokreće novu inferenciju, potpunu računalnu obradu kroz model, i taj se energetski trošak svaki put ponavlja.

Zbog toga se umjetna inteligencija ponaša manje poput klasičnog softvera, a više poput infrastrukture, gdje se upotreba izravno pretvara u potražnju za energijom. Razmjeri te potražnje više nisu zanemarivi. Istraživanja objavljena u časopisu Science procjenjuju da podatkovni centri već sada čine značajan udio globalne potrošnje električne energije, uz brz rast potaknut AI opterećenjima. Međunarodna agencija za energiju upozorila je da bi se potražnja za električnom energijom iz podatkovnih centara mogla udvostručiti do kraja desetljeća ako se nastave sadašnji trendovi.

Dio šire slike

Električna energija samo je dio šire slike. Podatkovni centri zahtijevaju i velike količine vode za hlađenje, a njihova izgradnja i rad uključuju korištenje zemljišta, materijala i dugotrajnih infrastrukturnih ulaganja. Ti se učinci osjećaju lokalno, čak i kada su usluge koje se pružaju globalne.

Novi Zeland pruža jasan primjer takvih napetosti. Visok udio obnovljive električne energije čini ga privlačnim za operatore podatkovnih centara, ali to ne znači da nova potražnja dolazi bez posljedica. Veliki podatkovni centri mogu znatno opteretiti lokalne elektroenergetske mreže, a tvrdnje o opskrbi iz obnovljivih izvora ne znače uvijek i dodavanje novih proizvodnih kapaciteta. Energija potrošena na rad poslužitelja nije dostupna za druge potrebe, osobito u sušnim godinama, kada je hidroenergetska proizvodnja ograničena.

Gledano iz perspektive sustava, umjetna inteligencija uvodi novo opterećenje u regije koje su već pod pritiskom klimatskih promjena, rasta stanovništva i konkurentskih zahtjeva za resursima. Energija, voda, zemljište i infrastruktura međusobno su snažno povezani, a promjene u jednom dijelu sustava odražavaju se na ostale.

To je važno za prilagodbu klimatskim promjenama i dugoročno planiranje. Velik dio prilagodbenih politika usmjeren je na zemljište i infrastrukturu, poput upravljanja rizikom od poplava, zaštite kakvoće vode, osiguravanja pouzdane opskrbe energijom i dizajniranja otpornijih naselja. Infrastruktura umjetne inteligencije, međutim, često se planira odvojeno, kao da je riječ o čisto digitalnoj usluzi, a ne o trajnoj fizičkoj prisutnosti s kontinuiranim zahtjevima za resursima.

Stvarne koristi

Iz perspektive sustava, novi pritisci ne zbrajaju se jednostavno te mogu potaknuti preustroj sustava. Ponekad takav preustroj vodi otpornijim i koherentnijim rješenjima, a ponekad pojačava postojeće slabosti. Ishod uvelike ovisi o tome prepoznaje li se pritisak na vrijeme i ugrađuje u dizajn sustava ili se dopušta da nekontrolirano raste.

U tom kontekstu rasprava o ekološkom otisku umjetne inteligencije mora sazreti. Fokusiranje na sitne promjene ponašanja, poput načina formuliranja upita, odvlači pozornost od stvarnih strukturnih pitanja. Daleko su važniji izazovi povezani s integracijom AI infrastrukture u energetsko planiranje, upravljanje potrošnjom vode, odabir lokacija u odnosu na prioritete korištenja zemljišta i odnos njezine potražnje prema drugim društvenim potrebama.

To ne znači da bi umjetnu inteligenciju trebalo odbaciti. Ona već donosi stvarne koristi u istraživanju, zdravstvu, logistici i mnogim drugim područjima. No, kao i svaka infrastruktura, ima svoje troškove. Popularnost mita o riječima 'molim' i 'hvala' stoga nije tek pogreška, nego signal. Ljudi osjećaju da umjetna inteligencija ima svoj otisak, čak i ako je jezik kojim se to opisuje još uvijek u nastajanju, piše The Conversation.