Impactul dezvoltării centrelor de date pentru inteligența artificială asupra resurselor naturale va fi semnificativ până în anul 2030, arată un raport al Institutului pentru Apă, Mediu și Sănătate al Universității Națiunilor Unite. În această perioadă, consumul de apă al acestor centre va echivala cu nevoile de apă ale 1,3 miliarde de oameni.
Consumul de apă și energie al centrelor de date AI
Conform raportului, proiectele de infrastructură pentru inteligența artificială sunt adesea evaluate eronat din punct de vedere ecologic. Analizele anterioare s-au concentrat pe emisiile de carbon generate de antrenarea modelelor lingvistice mari, ignorând amprenta mai amplă asupra consumului de apă și terenurilor.
Costurile asociate cu antrenarea modelelor AI sunt depășite de cheltuielile necesare pentru rularea acestora în condiții de funcționare continuă, denumite inferență. Aceste costuri reprezintă între 80 și 90% din totalul consumului de energie al sistemelor AI.
Pentru alimentarea și răcirea centrelor de date, se utilizează cantități mari de energie și apă. Impactul asupra terenurilor rezultă din infrastructura de energie necesară pentru menținerea funcționării acestor centre și din lanțurile global de aprovizionare implicate în construcția și operarea lor.
Se estimează că, dacă se adaugă costurile de inferență, consumul energetic al acestor centre va ajunge la aproximativ 945 de terawați-oră în 2030. Acest nivel de consum este de trei ori mai mare decât energia electrică utilizată împreună de Pakistan, Bangladesh și Nigeriei, țări cu peste 650 de milioane de locuitori.
Amprenta hidrică și riscul paradoxal al creșterii eficientei
Consumul de apă pentru centralele AI va atinge 9,3 trilioane de litri anual, echivalentul necesarului de apă pentru toți cei 1,3 miliarde de oameni din Africa Subsahariană.
Raportul evidențiază un paradox: creșterea eficienței energetice a sistemelor AI poate duce, contrar așteptărilor, la o amplificare a amprentei lor asupra mediului. Acest fenomen survine deoarece tehnologia mai eficientă și mai accesibilă înseamnă și o utilizare mai intensă a sistemelor AI.
Kaveh Madani, coautor al studiului, afirmă că îmbunătățirile în tehnologie și eficiență nu reduc, ci pot crește impactul asupra mediului. Creativitatea de a optimiza procesele nu combate nevoia crescută de resurse, ci o intensifică. Astfel, economiile de energie obținute prin creșterea eficienței nu sunt suficiente pentru a contracara impactul ecologic general rezultat din utilizarea extinsă a inteligenței artificiale.
Această situație indică o nevoie urgentă de reevaluare a modului în care se măsoară și gestionează impactul ecologic al tehnologiilor AI.