Поскольку корпорации все чаще обращаются к генеративному искусственному интеллекту (GenAI) для выполнения целого ряда бизнес-функций, от обслуживания клиентов до управления рисками, наряду с его многочисленными преимуществами возникла новая проблема: воздействие углеродного следа GenAI на окружающую среду. Исследование Университета Амхерста в 2019 году подчеркнуло масштабность этой проблемы, показав, что обучение одной модели искусственного интеллекта может генерировать до 626 000 фунтов углекислого газа — почти в пять раз больше выбросов среднего автомобиля среднего размера за срок его службы. Это резкое сравнение проливает свет на серьезные экологические проблемы, связанные с широким внедрением технологий GenAI.
Экологическая цена инноваций
С одной стороны, включение GenAI в корпоративные бизнес-модели создает возможность повышения эффективности и инноваций, но, с другой стороны, это серьезная экологическая проблема. Обучение моделей GenAI требует огромного энергопотребления и вносит значительный вклад в выбросы углекислого газа. Это наносит вред окружающей среде из-за непрерывной работы этих моделей во время создания контента и ответов на вопросы пользователей.
Но хотя внедрение GenAI имеет огромные последствия для устойчивого развития, исследование PwC показало, что лишь незначительное меньшинство бизнес-лидеров обеспокоено этими последствиями.
Споры о углеродном следе GenAI простираются от первоначального обучения до всего жизненного цикла моделей ИИ, с момента их создания, формирования и дальнейшего внедрения. С этой широкой точки зрения становится dent , что должны появиться стратегии, способствующие гармонии между технологическим развитием и заботой об окружающей среде.
К устойчивому будущему с GenAI
Именно благодаря этому признанию двойной роли ГенИИ: с одной стороны, он способствует решению упомянутых проблем, а с другой стороны, смягчает их. С другой стороны, это предъявляет спрос на энергию и, следовательно, на выбросы углекислого газа.
С другой стороны, GenAI обладает потенциалом для лучшей оптимизации операций за счет такого воздействия на окружающую среду, как сокращение выбросов от физической инфраструктуры и путешествий.
Чтобы справиться с этими сложностями, необходим стратегический подход к внедрению GenAI. Компаниям рекомендуется выяснить «зеленую зрелость» своих проектов искусственного интеллекта, а также разработать и обучить свои модели таким образом, чтобы обеспечить наименьшее количество выбросов углекислого газа. При этом четкие протоколы управления и критерии устойчивости служат ориентиром при разработке экологически чистых приложений GenAI.
Инновации и прогресс в области зеленого искусственного интеллекта
В настоящее время предпринимаются усилия по сокращению углеродного следа GenAI, при этом инновационные инициативы сосредоточены на возобновляемых источниках энергии для центров обработки данных и разработке сверхэнергоэффективного оборудования. Такие достижения обещают будущее, в котором GenAI не только будет превосходить интеллект и эффективность, но и будет соответствовать целям экологической устойчивости.
Более того, стремление к более экономичным и умным алгоритмам GenAI дает возможность объединить технологические инновации с экологическим сознанием. Потенциальная интеграция GenAI с квантовыми вычислениями еще раз намекает на будущее, в котором операционная эффективность ИИ будет сочетаться с уменьшением его воздействия на окружающую среду.
В заключение, поскольку GenAI продолжает перекраивать отрасли, необходимость устранения его воздействия на окружающую среду становится все более актуальной. Принимая стратегии внедрения зеленого ИИ и инвестируя в инновационные решения, корпорации могут внести свой вклад в будущее, в котором технологический прогресс и экологическая устойчивость идут рука об руку.
