На протяжении многих лет технологические гиганты агрессивно продвигали идею о том, что искусственный интеллект (ИИ) станет ключевым решением проблемы изменения климата. Google, например, утверждал, что ИИ может сократить глобальные выбросы парниковых газов на 5–10% к 2030 году — значительная цифра, эквивалентная годовым выбросам Европейского союза. Однако более внимательное рассмотрение показывает, что эти заявления основаны на шатких доказательствах и часто служат оправданием взрывообразного, энергоемкого развития ИИ-инфраструктуры.
Реальность такова, что большая часть шумихи вокруг климатических преимуществ ИИ лишена научной поддержки. Исследователь энергетики Кетан Джоши изучил заявления Google и обнаружил, что цифра 5–10% сокращения произошла из анализа BCG 2021 года, основанного на «опыте работы с клиентами» — расплывчатом и неподтвержденном источнике. Эта оценка удобно появилась незадолго до нынешнего бума ИИ, вызванного энергоемкими генеративными моделями, такими как ChatGPT.
Энергетическая Цена Роста ИИ
Технологические компании спешат разрабатывать ИИ, но это влечет за собой высокую экологическую цену. В США расширение центров обработки данных для питания этих ИИ-систем настолько велико, что поддерживает работу угольных электростанций и добавляет сотни гигаватт новых газовых мощностей в сеть. Несмотря на эти затраты, руководители технологических компаний настаивают на том, что преимущества ИИ перевешивают энергетические потребности. Фонд Джеффа Безоса Earth Fund организовывал мероприятия, продвигающие ИИ как «экологическую силу добра», в то время как бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт утверждает, что сосредоточение внимания на ИИ эффективнее, чем попытки достичь существующих климатических целей. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман даже обещал, что ИИ «исправит» климат.
Однако новый отчет Джоши, поддержанный экологическими организациями, показывает, что только четверть из более чем 150 утверждений о климатических преимуществах ИИ подкреплена академическими исследованиями. Более трети этих утверждений вообще не имеют публично указанных доказательств.
Разрыв между Генеративным ИИ и Реальностью
Проблема не только в отсутствии доказательств; она заключается в том, какой тип ИИ продвигают компании. Многие старые, менее энергоемкие приложения машинного обучения уже давно используются в научных областях для сокращения выбросов. Но именно генеративный ИИ — ChatGPT, Gemini и аналогичные модели — стимулирует текущее строительство центров обработки данных. Компании часто смешивают эти два типа, ложно полагая, что весь ИИ одинаково полезен.
Прозрачность и Подотчетность
Эксперты утверждают, что технологическим компаниям необходимо быть прозрачными в отношении энергетических затрат своей разработки ИИ. Джоши выступает за полное раскрытие данных о потреблении энергии, заявляя, что если компании боятся преувеличений, они должны раскрыть точные цифры: «Если [технологические компании] опасаются, что люди преувеличивают или искажают климатическое воздействие генеративного ИИ, то им ничто не должно мешать сказать: «Хорошо, наш рост энергопотребления в этом году составил шесть тераватт-часов, и два из них были потрачены на генеративный ИИ».»
Распространяемый нарратив о том, что нам нужны массивные ИИ-модели — и квази-бесконечная энергия для их питания — служит для того, чтобы убедить нас в том, что это единственное возможное будущее. Небольшие, более эффективные модели часто могут достигать аналогичных результатов с меньшими экологическими затратами, но их игнорируют в пользу подхода «больше — лучше», предпочитаемого технологическими гигантами.
Заключение
Заявления о том, что ИИ спасет планету, в основном являются необоснованным хайпом. Быстрое расширение инфраструктуры генеративного ИИ приводит к росту спроса на энергию без четких доказательств эквивалентных климатических преимуществ. Пока технологические компании не будут отдавать приоритет прозрачности и подотчетности, их обещания останутся пустыми жестами перед лицом ухудшающегося климатического кризиса.
