Каждый раз, когда генеративный искусственный интеллект создаёт электронное письмо или изображение, планета платит за это. Создание двух изображений может потреблять столько же энергии, сколько зарядка смартфона; один обмен сообщениями с ChatGPT может настолько сильно нагревать сервер, что для его охлаждения потребуется целая бутылка воды. При масштабировании эти затраты резко возрастают. Согласно одной из недавних оценок, к 2027 году мировой сектор ИИ может ежегодно потреблять столько же электроэнергии, сколько Нидерланды. А новое исследование, опубликованное в Nature Computational Science выявляет ещё одну проблему: огромный вклад ИИ в растущую в мире гору электронных отходов. Исследование показало, что только генеративный ИИ к 2030 году может добавить от 1,2 до 5 миллионов тонн этого опасного мусора на планету, в зависимости от того, насколько быстро будет развиваться отрасль.
Такой вклад пополнит десятки миллионов тонн электронных устройств, которые ежегодно выбрасываются по всему миру. Мобильные телефоны, микроволновые печи, компьютеры и другие повсеместно распространённые цифровые устройства часто содержат ртуть, свинец или другие токсины. При неправильной утилизации они могут загрязнять воздух, воду и почву. Организация Объединённых Наций выяснила, что в 2022 году около 78 процентов электронных отходов в мире оказались на свалках или на неофициальных пунктах переработки, где рабочие рискуют своим здоровьем, собирая редкие металлы.
Мировой бум в сфере искусственного интеллекта стремительно распространяется на физические устройства хранения данных, а также на графические процессоры и другие высокопроизводительные компоненты, необходимые для обработки тысяч одновременных вычислений. Срок службы такого оборудования составляет от двух до пяти лет, но его часто заменяют, как только появляются более новые версии. Асаф Цахор, исследователь в области устойчивого развития из израильского Университета Райхмана, который является соавтором нового исследования, говорит, что его результаты подчёркивают необходимость мониторинга и снижения воздействия этой технологии на окружающую среду.
Чтобы подсчитать, насколько генеративный ИИ способствует возникновению этой проблемы, Цахор и его коллеги изучили тип и объём оборудования, используемого для работы больших языковых моделей, продолжительность работы этих компонентов и темпы роста сектора генеративного ИИ. Исследователи предупреждают, что их прогноз — это приблизительная оценка, которая может измениться в зависимости от нескольких дополнительных факторов. Например, генеративный ИИ может использовать больше людей, чем предполагают модели авторов. В то же время инновации в области аппаратного обеспечения могут сократить количество электронных отходов в конкретной системе ИИ, но другие технологические достижения могут сделать системы более дешёвыми и доступными для широкой публики, увеличив их количество.
По словам Шаолей Рена, исследователя из Калифорнийского университета в Риверсайде, изучающего ответственный подход к искусственному интеллекту и не участвовавшего в новом исследовании, наибольшая ценность этого исследования заключается в том, что в нём уделяется внимание широкому воздействию ИИ на окружающую среду. «Возможно, мы хотим, чтобы эти [компании, занимающиеся генеративным ИИ] немного сбавили обороты», — говорит он.
Лишь в нескольких странах существует законодательство, регулирующее надлежащую утилизацию электронных отходов, а те страны, в которых оно есть, часто не соблюдают существующие законы. В 25 штатах США действуют правила обращения с электронными отходами, но нет федерального закона, который бы требовал их переработки. В феврале сенатор-демократ Эд Марки из Массачусетса представил законопроект, который обяжет федеральные агентства изучать и разрабатывать стандарты воздействия ИИ на окружающую среду, в том числе на электронные отходы. Но этот законопроект, Закон об экологическом воздействии искусственного интеллекта от 2024 года (который не был принят Сенатом), не обязывает разработчиков ИИ сотрудничать с системой добровольной отчётности. Однако некоторые компании утверждают, что предпринимают независимые действия. Microsoft и Google обязались к 2030 году достичь нулевого уровня отходов и выбросов соответственно; это, вероятно, будет включать сокращение или переработку электронных отходов, связанных с ИИ.
У компаний, использующих ИИ, есть множество способов сократить количество электронных отходов. Например, можно продлить срок службы серверов за счёт регулярного обслуживания и обновлений или перепрофилирования изношенных устройств для менее ресурсоёмких задач. Восстановление и повторное использование устаревших аппаратных компонентов также может сократить количество отходов на 42%, отмечают Цахор и его соавторы в новом исследовании. А более эффективные микросхемы и алгоритмы могут снизить потребность генеративного ИИ в оборудовании и электроэнергии. По оценкам авторов исследования, сочетание всех этих стратегий позволит сократить количество электронных отходов на 86 процентов.
Есть ещё одна загвоздка: продукты с искусственным интеллектом, как правило, сложнее перерабатывать, чем обычную электронику, потому что первые часто содержат много конфиденциальных данных о клиентах, говорит Кис Балде, исследователь электронных отходов в Институте ООН по обучению и исследованиям, который не участвовал в новом исследовании. Но крупные технологические компании могут позволить себе как удалять эти данные, так и правильно утилизировать свою электронику, отмечает он. «Да, это чего-то стоит, — говорит он о более масштабной переработке электронных отходов, — но польза для общества гораздо больше».