Az AI karbonlábnyoma már most ránk lép: versenyképesség és/vagy fenntarthatóság?

Szerző: Fehér Katalin
Az AI Media Research alapítója és vezető kutatója
A Nemzeti Közszolgálati Egyetem egyetemi docense és tudománystratégiai szakértője
Fulbright Alumna

Vendégposztunk szerzője, Fehér Katalin nemrég egy isztambuli robotmúzeumban járt, ahol török fejlesztéseket mutatnak be, de az egyik részlegen külön szemléltetik azt is, hogy világszerte milyen mennyiségű (50 millió tonna) és mekkora értékű (62 milliárd USD) elektronikai hulladékot termelünk évről évre. Ezzel hívják fel a figyelmünket arra, hogy a digitális transzformáció hatására hogyan növekszik a hulladék mennyisége is.

Az İstanbul Robot Müzesi elektronikai hulladék installációja (Fotó: Fehér Katalin)

De mi a helyzet a mesterséges intelligenciával? A digitális vagy MI (AI)alapú szolgáltatások CO2 kibocsátása kevésbé szembetűnő és nehezebben mérhető. Melissa Heikkilä az MIT Technology Review-ban megjelent tanulmánya szerint „nincs elfogadott szabvány a szén-dioxid-kibocsátás mérésére”, még akkor sem, ha külső becslések a rendelkezésünkre állnak, mint például egy, ami szerint „az  OpenAI GPT-3 több mint 500 tonna, a Meta OPT-je pedig 75 tonna szén-dioxidot bocsát ki a tanulási folyamata során”.

Hány ember vagy szervezet ellenőrizte valaha is munkája karbonlábnyomát, amikor mesterséges intelligenciát használt? A legtöbben számos MI által vezérelt közösségi média platformot, marketing rendszert vagy fizetéstechnológiai megoldást használunk aktívan a mindennapokban – a fenntarthatósági kérdések mégis ritkán kapnak figyelmet ezeknél a folyamatoknál. Még akkor sem kerülnek fókuszba, amikor az egymással egyre több szálon összekapcsolódó, egyre hatalmasabb adatmennyiséget mozgató online szolgáltatások ökoszisztémáját már most is energiaéhes algoritmusok irányítják. A szolgáltatások egyre inkább függenek az MI-technológiáktól, ezáltal pedig a szén-dioxid kibocsátásuk is folyamatosan növekszik – mindez pedig a technológiai fejlődés jelenlegi sebességével egyszerűen nem fenntartható.

Másrészről valami már elkezdődött. Szerencsére vannak törekvések a mesterséges intelligencia által generált CO2 mérésére és a megújuló energiával működő, zöld mesterséges intelligencia használatának kiterjesztésére is. A legfontosabb javaslat az, hogy a gépek tanítását olyan helyen végezzük, ahol az energiaszükséglet nagyrészt megújuló energiaforrásokból biztosítható. Ez a műszaki megközelítés ugyanakkor nem biztos, hogy minden fenntarthatósági kérdésünkre elégséges válasz. További erőfeszítésekre is szükség van különböző iparágak gyakorlataiból.

Ennek megfelelően a karbonlábnyomot elsősorban olyan szervezetek és személyek számítják már ki, akik

1. a versenyképességet figyelembe véve látják a technológia korlátait, valamint
2. felelősségteljesen gondolkoznak a jövőről, amiben a karbonlábnyomnak kiemelt szerepe lesz.

A Stanford professzora, Dan Jurafsky így fogalmazott ezzel kapcsolatban: „Meg kell gondolnunk, hogy ezeknek a nagy számítási kapacitású modelleknek az előnyei megérik-e a környezetre gyakorolt hatásuk árát”.

A marketing, a kommunikáció, a szórakoztatóipar és a média mind felelős ezekért a folyamatokért, mivel folyamatosan ösztönzik a fogyasztást. Ha pedig a fogyasztáson kívül nincs más cél,  a felhasználók sem válnának felelőssé ebben a folyamatban. Lenyűgöznek minket a generatív MI-k, mint például a ChatGPT, a Dall-E, a MetaHuman és más hasonló eszközök lehetőségei. Viszont ezeknek a szolgáltatásoknak egyúttal figyelmeztetniük is kell(ene) bennünket. Ahogy Josh Saul és Dina Bass írja a Bloombergen megjelent cikkben, „minden új chatbot és képgenerátor rengeteg áramot igényel, ami azt jelenti, hogy a technológia hatalmas és egyre növekvő mennyiségű, a bolygónkat melegítő szén-dioxid-kibocsátásért lehet felelős”.

Milyen tudatos döntésekre van szükségünk a kreatív és kulturális iparban? Az első lépés annak az áttekintése, hogy mi történik most, hogy szembenézzünk a megdöbbentő számokkal. Remek eszköz erre a Green Data Dash, amelyen keresztül valós időben követhetjük nyomon ezeknek az értékeknek a változását. A második lépés pedig a fenntartható infokommunikáció és a mesterséges intelligencia által vezérelt tartalomipar legjobb gyakorlatainak bemutatása a jövőre nézve. A Carbon.Crane máris kiváló eredményeket ér el különböző eszközeivel ezen a területen. Bár az MI menet közben önmagát vezérelve is fenntarthatóbbá válhat, ha nem fókuszálunk időben erre a a kritikus területre, az utólagos korrekcióért már magasabb árat kell majd fizetünk.