Conform HotNews: Centrele de date necesare pentru dezvoltarea inteligenței artificiale vor consuma până în 2030 o cantitate de apă echivalentă nevoilor zilnice a 1,3 miliarde de oameni, relevă un nou raport al Institutului pentru Apă, Mediu și Sănătate al Universității Națiunilor Unite.
Potrivit cercetării publicate recent, impactul asupra mediului cauzat de infrastructura pentru inteligența artificială și de antrenarea sistemelor acesteia este evaluat „sistematic în mod eronat”. Analizele anterioare s-au concentrat preponderent pe emisiile de carbon generate de antrenarea modelelor lingvistice de mari dimensiuni, neglijând însă consumul masiv de apă și utilizarea terenurilor.
Realitatea este că etapele inițiale de antrenare sunt depășite ca impact de costurile de inferență, adică procesarea datelor pentru a răspunde solicitărilor utilizatorilor. Acestea reprezintă 80% până la 90% din consumul total de energie asociat inteligenței artificiale.
Amprenta hidrică provine în principal din operațiunile de răcire și alimentare cu energie electrică ale centrelor de date. De asemenea, utilizarea terenurilor este necesară pentru infrastructura energetică și lanțurile de aprovizionare care susțin construcția și funcționarea acestora.
Impactul hidric și energetic al AI
Studiul estimează că, incluzând costurile de inferență, centrele de date pentru inteligența artificială vor consuma aproximativ 945 de terawați-oră de electricitate până în 2030. Această cifră reprezintă de trei ori consumul combinat de energie electrică al unor țări precum Pakistan, Bangladesh și Nigeria, care au împreună peste 650 de milioane de locuitori.
În ceea ce privește necesarul de apă, este prognozat un consum de 9,3 trilioane de litri. Această cantitate este comparabilă cu necesarul anual minimal pentru toți cei 1,3 miliarde de locuitori din Africa Subsahariană.
Paradoxul eficienței în AI
Un aspect contraintuitiv evidențiat de raport este faptul că îmbunătățirea eficienței energetice a inteligenței artificiale ar putea, paradoxal, să îi mărească amprenta globală asupra mediului. Kaveh Madani, unul dintre autorii studiului, explică această situație.
Madani subliniază că percepția generală conform căreia amprenta AI scade odată cu tehnologia și procesele mai eficiente este incompletă. Eficiența și accesibilitatea sporite ale IA conduc la o utilizare mult mai intensă, ceea ce duce la o amprentă totală mai mare decât economiile de resurse obținute prin optimizări. Această spirală de creștere a utilizării, alimentată de eficiență, pune presiune suplimentară pe resursele globale.
Raportul va fi prezentat oficial în cadrul unei conferințe în luna august a anului curent, unde se așteaptă discuții detaliate despre implicațiile acestei creșteri rapide în consumul de resurse.
Sursa: HotNews
