Dirbtinis intelektas naudoja vis daugiau elektros,bet mainais gali padėti išspręsti ne tik gyvenimo, visatos klausimus, bet ir padėti išspręsti klimato kaitos sukeliamas problemas.
Asociatyvi DI sugeneruota „Pixabay“ nuotr.
Buvęs „Google“ generalinis direktorius Ericas Schmidtas AI+Energy Special Competitive Studies Project vadovų susitikime pareiškė, kad dirbtinio intelekto (DI) skaičiavimo resursų poreikis praktiškai beribis. Tuo pat metu jis ragina nesulaikyti šios technologijos plėtros vardan klimato tikslų, kurių pasiekimas, bendrai imant, abejotinas. Jo nuomone, DI pats savaime gali tapti ekologinių problemų sprendimu, todėl į jį verta investuoti. Schmidtas daro prielaidą, kad DI padidins energetikos sistemų efektyvumą bent 15 ％.
Susitikimo vedėjas paklausė Schmidto, ar galima patenkinti dirbtinio intelekto energijos poreikius, nesužlugdžius globalių klimato tikslų. Schmidtas atsakė:
„Manau, mes bet kokiu atveju šių tikslų nepasieksime, nes nesiimame pakankamai priemonių. Dirbtinio intelekto poreikiai, be abejonės, situaciją sunkina. Visgi esu linkęs tikėti, kad būtent dirbtinis intelektas pajėgs pateikti išeitį iš šio akligatvio“.
Panašu, buvęs „Google“ vadovas, pasisako už griežtų su klimato kaita susijusių apribojimų atsakymą vardan dirbtinio intelekto sprendimus kuriančių kompanijų energijos poreikių užtikrinimo. Tai akivaizdžiai atspindi padėtį pačioje „Google“, kur nuo 2019 metų šiltnamio efektą sukeliančių dujų emisijos dėl didėjančių duomenų centrų energijos poreikių išaugo 48 ％. Pripažindamas klimato problemų egzistavimą, Schmidtas visgi mano, kad dirbtinio intelekto vystymasis neturėtų būti varžomas klimato tikslais, nes būtent ši technologija gali tapti ekologinių problemų sprendimo raktu. Negana to, jis abejoja išsikeltų klimato tikslų įgyvendinimo galimybe.
Baigdamas interviu, vedėjas paprašė Schmidtą įvardinti tris svarbiausius žingsnius, kuriuos ši technologijų atšaka turėtų žengti. Atsakydamas, Schmidtas pažymėjo būtinybę didinti bazines energijos gamybos apimtis. Be to, jis pabrėžė būtinybę plėsti duomenų centrų montavimo infrastruktūrą ir tobulinti statybos ir pajungimo procesus. Schmidtas išreiškė įsitikinimą, kad dirbtiniu intelektu užsiimančios kompanijos pajėgs padidinti energetikos sistemų efektyvumą bent 15 ％, kas sumažins energetikos kompanijų išlaidas. Nepaisant švarios energetikos pasiekimų ir energijos naudojimo efektyvumo augimą, ŠES dujų emisijos sumažinimo tikslo atsisakymas dėl dirbtinio intelekto vystymosi paspartinimo atrodo nepagrįstas, rašo Tom`s Hardware. Ekonomistas Williamas Stanley'is Jevonsas dar XIX amžiuje aprašė „Jevonso paradoksą“: resursų naudojimo efektyvumo augimas dažnai jų naudojimą padidina, o ne sumažina. Tobulėjant garvežių varikliams ir didėjant jų efektyvumui, angles paklausa ne mažėjo, o atvirkščiai, augo. Analogiškai, energijos naudojimo efektyvumo augimas dirbtinio intelekto sferoje gal paradoksaliai išauginti elektros vartojimą.
Kaip pažymi Schmidtas, šiame procese savo vaidmenį atliks ekonomikos faktoriai. Nei viena stambi kompanija nėra suinteresuota dideliais elektros energijos kaštais. Pasak jo, daugelis verslo atstovų pažymi, kad sąskaitos už elektros energiją — didelė išlaidų dalis.
hightech.plus
