2023 minden kétséget kizáróan az AI (artificial intelligence, azaz mesterséges intelligencia) éve: ehhez hozzájárulnak az OpenAI elképesztő sikerei, és az óriási felhajtás, ami a vállalat fejlesztéseit övezi. Március végén az olasz adatvédelmi hatóság biztonsági okokra hivatkozva betiltotta az OpenAI egyik legismertebb programját, a ChatGPT-t. Az AI ugyanakkor nemcsak a kiberbiztonság, de fenntarthatósági kérdések kapcsán is egyre égetőbb problémákat vet fel.
Egyre több tudós fejezi ki az aggodalmát a mesterséges intelligencia, valamint összességében a big data kapcsán: az ide köthető technológiák és az üvegházhatású gázok kibocsátása ugyanis kéz a kézben járnak. A koronavírus megjelenésével párhuzamosan exponenciálisan kezdett növekedni az érdeklődés ezen területek iránt, noha már a pandémia előtt is nagy volt rá a kereslet. A technológia negatív környezeti hatásai pedig már az OpenAI berobbanása előtt is foglalkoztatták a köztudatot: egy 2019-es kutatás például kimutatta, hogy a digitális felhő technológiának nagyobb a karbonlábnyoma, mint a teljes légiközlekedési iparnak az egész világon. Szintén intő jel, hogy egyetlen adatközpont ötvenezer háztartás villamosenergia-fogyasztásának megfelelő energiát igényel.
Az olyan adathalmazok, melyekkel a mesterséges intelligenciát fejlesztik, folyamatosan terjeszkednek, tehát egyre több energiát nyelnek el annak érdekében, hogy megfelelően működhessenek. A MIT Technology Review adatai szerint egyetlen AI modell 626 ezer fontnyi, tehát közel 300 ezer kilogrammnyi károsanyag emisszióért lehet felelős – ez ötször annyi, mint egy átlagos amerikai autó kibocsátása. Ebből kifolyólag is nagyon lényeges, hogyan kezeljük a big data és az AI kérdéseit, és mit teszünk a környezetszennyező hatások megelőzéséért. A szakemberek szerint mindez azért is kardinális kérdés, mert a big data miatt megnövekedett energiaigény semlegesítheti a klímakatasztrófa megelőzéséért tett eddigi erőfeszítéseinket.
A nagyvállalatoknak alapvetően kell átalakítaniuk a stratégiájukat, ha a fenntarthatóak és innovatívak akarnak maradni. Az első lépés, amit ennek érdekében tehetnek, hogy megfelelő módon mérik a szén-dioxid-kibocsátásukat. Az ebből a célból a rendelkezésükre álló eszközök között már ott a Salesforce nevű vállalat Net Zero Cloud platformja vagy a Microsoft Cloud for Sustainability is. Ezek egyaránt abból a célból jöttek létre, hogy segítsenek a nagyvállalatoknak vizuális eszközökkel megmutatni, hol szorul javításra a stratégiájuk, és ezáltal is jobban átlátni, hogyan válhatnak környezettudatosabbá.
Legalább ilyen lényeges, hogy a vállalatok az AI modellek karbonlábnyomát is időben fel tudják becsülni. A Machine Learning Emissions Calculator nevű program például olyan tényezők alapján segít a szakembereknek becsléseket végezni, mint a szolgáltató, a földrajzi régió és a hardver. Emellett azt is érdemes felmérni, hogy a vállalatok hol és hogyan tárolják az adatot. A nagyobb adatközpontokat érdemes fenntarthatóbb helyekre költöztetni: ilyen például Montreal, ahol már több központ működik vízenergián alapuló megoldásokkal.
Egy fenntarthatóbb jövőben elengedhetetlen, hogy az érintett vállalatok transzparensen, folyamatos monitorozással működjenek. Ez azt jelenti, hogy a kutatóknak elérhetővé kell tenniük az új AI modellek adatait – így tehát azt is, hogy adott teljesítmény mellett mennyi károsanyag-kibocsátással jár az általuk végzett munka.
A világ nagyvállalatai már most törekednek arra, hogy tudatosan és felkészülten álljanak az AI technológiák fenntarthatósággal kapcsolatos kérdéseihez. A Google például közzétett egy bevált gyakorlatokat összegző kisokost M4 néven: ez azoknak a cégeknek nyújt segítséget, akik a Google Cloud szolgáltatásait használják. Az M4-ből tájékozódhatunk a leghatékonyabb gépi tanulási modellek felépítéséről, a kifejezetten a gépi tanuláshoz tervezett, optimalizált rendszerekről és processzorokról, a legtisztább energiaforrások lokalizálásához szükséges eszközökről, és így tovább. A Google hisz abban, hogy az irányelveik figyelembevételével jelentősen csökkenhet az emisszió és az energiaigény is.