Magkikita-kita sa Paris ngayong katapusan ng linggo ang mga pandaigdigang lider, eksperto sa industriya, at tagapagtaguyod ng kalikasan upang talakayin ang lumalalang epekto ng artificial intelligence (AI) sa kapaligiran. Ang summit, na gaganapin sa Pebrero 10-11, ay tututok sa lumolobong paggamit ng enerhiya, carbon emissions, at pagkaubos ng likas na yaman habang patuloy ang mabilis na paglaganap ng teknolohiyang ito sa buong mundo.

Lumalaking Paggamit ng Enerhiya

Ang mga AI system tulad ng ChatGPT ng OpenAI ay nangangailangan ng napakalaking computing power, na nagreresulta sa mas mataas na konsumo ng enerhiya. Ayon sa International Energy Agency (IEA), isang simpleng kahilingan sa ChatGPT ay gumagamit ng 2.9 watt-hours ng kuryente—sampung beses na mas mataas kaysa sa isang Google search. Sa isang bilyong kahilingan araw-araw ayon sa OpenAI, lumalaki ang pangangailangan sa enerhiya nang hindi inaasahan.

Ang mga data center na sumusuporta sa operasyon ng AI ay kasalukuyang bumubuo ng 1.4% ng pandaigdigang konsumo ng kuryente, batay sa ulat ng Deloitte noong 2023. Pinangangambahan ng mga eksperto na tataas ito sa 3% pagsapit ng 2030—katumbas ng taunang konsumo ng kuryente sa France at Germany. Ayon sa IEA, tataas ng 75% ang paggamit ng enerhiya ng mga data center sa pagitan ng 2022 at 2026, na maaaring humantong sa kakulangan ng suplay ng kuryente. Dagdag pa rito, isang ulat mula sa Gartner ang nagsasabing 40% ng AI-dedicated data centers ay maaaring makaranas ng kakapusan sa enerhiya pagsapit ng 2027.

Carbon at Water Footprint ng AI

Ang pagsasanay sa mga AI model ay isang prosesong malakas gumamit ng enerhiya, na nag-aambag nang malaki sa greenhouse gas emissions. Ayon sa isang pag-aaral ng University of Massachusetts Amherst noong 2019, ang pagsasanay ng isang malaking AI model ay naglalabas ng humigit-kumulang 300 metrikong tonelada ng carbon dioxide—katumbas ng 125 round-trip flights mula New York hanggang Beijing. Samantala, isang pag-aaral ng Oxford University noong 2021 ang nagtantya na ang training ng GPT-3 ng OpenAI ay nagdulot ng 224 metrikong tonelada ng CO2 emissions.

Bukod sa kuryente, lumalaki rin ang alalahanin sa tubig na ginagamit upang palamigin ang mga data center. Ayon sa mga mananaliksik mula sa University of California Riverside at University of Texas Arlington, ang GPT-3 ay gumagamit ng halos kalahating litro ng tubig sa bawat 10 hanggang 50 sagot. Dahil sa patuloy na paglaganap ng AI, tinatayang aabot sa 6.6 bilyong metro kubiko ang taunang konsumo ng tubig ng AI—mas mataas pa kaysa sa taunang gamit ng Denmark.

E-Waste at Pagkaubos ng Likas na Yaman

Malaki rin ang kontribusyon ng AI hardware sa pandaigdigang problema sa electronic waste. Ayon sa pananaliksik na inilathala sa Nature Computational Science, umabot sa 2,600 metrikong tonelada ang AI-generated electronic waste noong 2023, kabilang ang mga sirang memory chips, servers, at graphics processing units. Kung magpapatuloy ang kasalukuyang trend, maaaring umabot ito sa 2.5 milyong metrikong tonelada pagsapit ng 2030—katumbas ng 13.3 bilyong sirang smartphone.

Bukod dito, umaasa ang industriya ng AI sa mga bihirang metal na madalas minimina sa mga bansang gaya ng mga nasa Africa sa pamamagitan ng mga mapaminsalang proseso. Ang pagmimina ng mga materyales na ito ay hindi lamang nagdudulot ng pagkaubos ng likas na yaman kundi nagbubunga rin ng mga isyu sa paggawa at polusyon.

Pagtulak sa Mas Likas-Kayang AI

Habang patuloy na hinuhubog ng AI ang iba’t ibang industriya, nagiging mas mahalagang usapin ang pagpapanatili ng teknolohiyang ito nang hindi sinisira ang kapaligiran. Layunin ng Paris summit na maghanap ng mga solusyon, kabilang ang mas energy-efficient AI models, sustainable hardware production, at mga regulasyong maaaring ipatupad upang mabawasan ang epekto ng AI sa kapaligiran.

Bagama’t maraming benepisyo ang AI, nagbabala ang mga eksperto na kung hindi ito mapapangasiwaan nang maayos, maaari itong magdulot ng napakalaking pinsala sa ating kalikasan. Ang mga pag-uusap sa summit na ito ay maaaring maging susi sa paghubog ng mga patakaran upang matiyak na ang hinaharap ng AI ay parehong makabago at may malasakit sa kapaligiran.

Larawan mula sa abs-cbn.com.