Ещё в прошлом десятилетии «искусственный интеллект» (ИИ) был элементом фантастических сюжетов – а уже сегодня его использование стало доступно всем желающим. Кто-то использует ChatGPT для составления меню на неделю, кто-то – делегирует ему рабочие задачи. А какое применение технологии нашли экологи? Действительно ли ИИ способен разрешить экологический кризис? И какое влияние ИИ оказывает на окружающую среду? Разобраться помогла экспертка Мария Сума.
Преобразующий потенциал для экологии
Сохранение биоразнообразия, мониторинг изменения климата, ранняя диагностика природных катастроф – уже сейчас ИИ активно применяется в самых разных сферах экологии. Специалисы и специалистки по всему миру считают его самой перспективной технологией в области сохранения природы. И чтобы убедиться в этом, мы собрали несколько примеров, которые иллюстрируют, как ИИ меняет экологическую науку.
#1 Наблюдение за труднодоступными территориями. Благодаря спутниковой съемке и системе распознавания изображений, учёные могут отслеживать природные изменения по всей планете. Например, исследователи из Университета Лидса в Великобритании используют нейронные сети для картографирования ледников и определения их размеров. Эти данные позволяют точнее оценивать скорость таяния айсбергов и его влияние на мировой океан.
Подобные технологии необходимы и для того, чтобы вовремя выявлять экологические происшествия – например, лесные пожары или разливы нефти в океане. Например, система Global Forest Watch отслеживает состояние лесного покрова планеты в реальном времени – и помогает зафиксировать места незаконной вырубки и обнаружить очаги лесных пожаров. А ведь чем быстрее специалист_кам удаётся локализовать бедствие, тем выше вероятность предотвратить его критические последствия.
#2 Защита редких видов. Уже несколько лет ИИ помогает бороться с браконьерством и сохранять популяции слонов и носорогов в Африке. Как это работает? На территории заповедников устанавливают камеры, которые реагируют на движение и тепловое излучение, делают снимки и отправляют их для анализа ИИ. Когда системы распознают в зафиксированной фигуре человека или признаки незаконной деятельности – только тогда в процесс включаются сотрудницы и сотрудники. На протяжённых территориях заповедников с множеством труднопроходимых мест это – настоящая находка для патрулирования.
#3 А вот в Бразилии популярная технология участвовала не только в защите, но и в восстановлении экосистемы. В рамках местной программы по восстановлению лесов местные власти использовали дроны для засеивания труднодоступных районов Рио-де-Жанейро. Каждый беспилотник был оснащён системой ИИ, которая анализировала конкретную цель и необходимое для неё количество семян. В сравнении с традиционным засеиванием ручным способом, такой дрон справляется с задачей примерно в 100 раз быстрее и способен сбрасывать около 180 семенных коробочек в минуту.
#4 Опережая время. Значительное преимущество систем ИИ – это способность анализировать колоссальные объемы информации и выявлять в ней тенденции и закономерности. А после – прогнозировать будущие изменения, охватывая периоды до нескольких десятилетий.
Как изменится растительный облик планеты при существующем темпе глобального потепления? Каковы перспективы обитателей мирового океана под влиянием загрязнения вод? Анализируя многомерные данные, ИИ помогает предсказать последствия текущих практик обращения с природой – и найти ключи к предотвращению катастроф.
Но и на короткой дистанции прогностические способности ИИ часто оказываются незаменимы. Например, совсем недавно ИИ оказался точнее ведущих метеорологических агентств США и Европы, предопределив траекторию урагана и его место выхода на сушу на американском побережье. Прогноз экспериментальной программы от Google DeepMind основывался только на уже существующих у неё данных об атмосфере планеты и потребовал гораздо меньших вычислительных мощностей. Представьте, насколько менее разрушительными будут последствия от цунами или землетрясений, если жители будут заранее знать о приближающемся бедствии? А ведь разработкой таких технологий уже занимаются ведущие исследовательские центры мира.
#5 Оптимизация процессов. В рамках двухмесячного эксперимента в университете Беркли роботизированная система успешно ухаживала за небольшим огородом: высаживала, поливала и обрезала растения. А профессиональные садоводы для сравнения следили за аналогичными грядками. Результат превзошёл все ожидания: система на основе ИИ не только справилась с садоводством не хуже человека, но и использовала при этом на 44% воды меньше. Только в рамках эксперимента системе удалось сэкономить несколько сотен литров для полива культур. Впечатляющая перспектива для оптимизации сельскохозяйственных практик!
Экономить ресурсы и совершенствовать привычные методы ИИ помогает в самых разнообразных сферах: от “умного” городского освещения – до уменьшения атмосферных выбросов предприятий. Благодаря способности анализировать различные вводные данные, ИИ может находить слабые места в текущих процессах – и помогать трансформировать их в сторону более устойчивых.
Обратная сторона технологии
Не удивительно, что поразительный потенциал искусственного интеллекта привлек не только экологов, но и корпорации, эксплуатирующие природу. В 2019 году Microsoft объявила о партнерстве с ExxonMobil – одной из крупнейших нефтяных компаний в мире. Чтобы оптимизировать производительность, нефтяной гигант получил доступ к платформам облачных вычислений на основе ИИ Microsoft Azure. Корпорация рассчитывает к 2025 году увеличить добычу полезных ископаемых на 50 000 баррелей нефтяного эквивалента в день. Нужно ли напоминать, сколько экологических рисков сопряжено с нефтяной промышленностью на всём цикле производства?
И это – лишь одна из многочисленных историй, которые ставят под сомнение возможность ИИ решить экологические проблемы современности. Как и любая технология, искусственный интеллект – всего лишь безоценочный инструмент, этичность которого напрямую зависит от цели его применения.
Другой пример того, как экономические интересы преобладают над экологическими в использовании ИИ – это таргетированная реклама. Анализируя предпочтения и интересы пользователей, алгоритмы не только предлагают нам более персонализированные товары, но и склоняют к перепотреблению. Как подсчитал британский стартап SO1, по рекомендации алгоритмов люди в среднем стали покупать в 9 раз больше, чем под воздействием других источников рекламы и спецпредложений – даже если скидка в последних была в среднем на 30% ниже. Экологический урон такого интенсивного потребления – это с новой силой растущие производственные выбросы, транспортные издержки и, разумеется, отходы.
А какой эко-след оставляет сама технология
Хранение данных и обучение моделей ИИ происходит на серверах в центрах обработки данных – узловых точках информационной инфраструктуры. Именно с ними и связаны основные экологические риски, которые несут ChatGPT и прочие подручные ИИ-технологии.
Дело в том, что такие дата-центры могут занимать территорию в несколько сотен гектаров и потреблять колоссальное количество энергии – примерно как город с населением в 450 000 человек! Уже сейчас эта инфраструктура несёт ответственность за 2-4% всех мировых выбросов СО2. Для сравнения: эти цифры близки к углеродному следу всей отрасли авиаперевозок.
Ещё большее опасение вызывает потребление воды, которая используется для охлаждения центров обработки данных. Согласно резонансному прошлогоднему исследованию, каждые 10-50 вопросов, заданные в ChatGPT или аналогичный чат-бот, расходуют 500 мл пресной воды. Учёные полагают, что только для тренировки модели GPT-3 испарению могло подвергнуться около 700 000 литров. При этом, если использованную тёплую сбрасывают в местные источники вблизи дата-центров, общая температура в водоёме поднимается – и баланс экосистемы также оказывается под угрозой.
Наконец, как и в любой технологии, развитие инфрастуктуры ИИ сопряжено с электронными отходами. Они содержат в себе опасные химические вещества, включая тяжёлые металлы, которые при утилизации могут попадать в почву и воду, угрожая и здоровью человека, и окружающей среде.
Но даже эти тревожные данные могут не в полной мере отражать действительный эко-след от использования ИИ-систем. Ведь и технология, и данные, сопряжённые с ней, находятся в руках у ограниченного числа компаний, которые не спешат раскрывать общественности все существующие риски.
Стоит ли опасаться
Несмотря на огромный природозащитный потенциал, использование ИИ может усугубить злободневные экологические проблемы: дефицит воды, перепотребление или глобальное потепление. А потому технология всё же нуждается в регулировании. В первую очередь – в принятии международных политик о доступности и применении искусственного интеллекта, которые учитывают не только социальный (защита данных или защита от дипфейков), но и экологический аспект.
Кроме этого, очевидно, что ответственность должна коснуться и технологические корпорации. Уже сейчас многие из них переходят на “чистую” энергию, а компания Microsoft обещает к 2030 году достигнуть углеродной нейтральности.
И всё же мы нуждаемся в более прозрачных данных о том, каковы экологические последствия от обучения и использования ИИ. Это позволит объективно оценить угрозы и найти более эффективные и экологически нейтральные решения: от переноса data-центров в места с более подходящим климатом – до создания виртуальных центров сбора и обработки данных.
Наконец, ажиотаж и высокий интерес к ИИ среди широкой аудитории можно использовать для того, чтобы подсветить экологический фактор технологии и призвать к её более осознанному использованию. Ведь найти баланс между благотворным и разрушительным применением – эта ответственность лежит именно на человеке.