Искусственный интеллект: скрытые экологические риски

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как интеграция ИИ в существующие системы усугубляет экологические проблемы и требует пересмотра принципов управления.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Анализ системных экологических рисков на протяжении всего жизненного цикла искусственного интеллекта и необходимость превентивного подхода к управлению.

Несмотря на растущее признание искусственного интеллекта (ИИ) как инструмента решения глобальных проблем, его экологический след продолжает расширяться. В работе ‘Expert Assessment: The Systemic Environmental Risks of Artficial Intelligence’ предпринята попытка оценить системные экологические риски, выходящие за рамки прямого потребления ресурсов. Анализ показывает, что интеграция ИИ в существующие инфраструктуры усиливает негативное воздействие на климат, биоразнообразие и водные ресурсы, создавая нелинейные и неравномерные последствия. Возможно ли разработать принципы упреждающего управления, которые позволят минимизировать эти риски и обеспечить экологическую устойчивость развития ИИ?

Иллюзия Устойчивости: Скрытые Издержки Искусственного Интеллекта

Несмотря на заявления об эффективности, стремительное внедрение систем искусственного интеллекта зачастую игнорирует значительное воздействие на окружающую среду на протяжении всего жизненного цикла. От добычи редких минералов для производства чипов и энергозатратного обучения моделей до утилизации электронных отходов, каждый этап сопряжен с существенным экологическим следом. Процесс обучения крупных языковых моделей, например, требует колоссального количества энергии, сравнимого с выбросами углекислого газа, производимыми несколькими автомобилями за весь срок службы. Более того, увеличение вычислительных мощностей ведет к росту потребления воды для охлаждения центров обработки данных, что усугубляет проблему, особенно в регионах с ограниченными водными ресурсами. Таким образом, оценка экологических издержек ИИ должна учитывать не только непосредственную эксплуатацию, но и весь комплекс производственных и утилизационных процессов.

Критический анализ показывает, что простого повышения эффективности алгоритмов недостаточно для снижения экологического воздействия искусственного интеллекта. Необходимо учитывать более широкую систему факторов, определяющих этот след. Производство специализированного оборудования, потребление энергии центрами обработки данных, добыча и переработка редкоземельных металлов для чипов — все это создает значительную нагрузку на окружающую среду. Упор на оптимизацию кода, хотя и важен, не решает проблему в корне, если не сопровождается пересмотром всей производственно-потребительской цепочки и внедрением принципов циркулярной экономики. Только комплексный подход, направленный на решение системных проблем, позволит существенно снизить экологический ущерб от быстрого развития и внедрения технологий искусственного интеллекта.

Распространенное убеждение в возможности решения экологических проблем исключительно с помощью технологий, так называемый “цифровой солидаризм”, часто отвлекает внимание от необходимости более глубоких системных изменений. Считается, что оптимизация алгоритмов и внедрение инновационных цифровых решений способны автоматически привести к устойчивому развитию, однако подобный подход игнорирует фундаментальные причины экологического кризиса, связанные с моделями потребления, производства и распределения ресурсов. Акцент на технологических “исправлениях” создает иллюзию прогресса, не затрагивая при этом коренные причины проблем и препятствуя принятию действительно эффективных мер, направленных на трансформацию существующих систем. В результате, вместо решения проблем, происходит лишь их временное маскирование, а истинная устойчивость остается недостижимой.

Осознание сложности экологических последствий, связанных с искусственным интеллектом, приобретает все большую актуальность. Понимание полного спектра воздействия, начиная от добычи необходимых ресурсов и заканчивая утилизацией устаревшего оборудования, становится критически важным для предотвращения непредсказуемых последствий. Простое повышение эффективности алгоритмов не решает проблему в корне, поскольку не учитывает масштаб системных издержек. Недооценка этих факторов может привести к непредвиденному усугублению экологических проблем, что подчеркивает необходимость всесторонней оценки и разработки устойчивых подходов к развитию и внедрению технологий искусственного интеллекта, ориентированных на долгосрочную экологическую безопасность.

Жизненный Цикл: От Добычи Ресурсов до Утилизации

Комплексный анализ жизненного цикла (LCA) систем искусственного интеллекта показывает, что существенные экологические издержки начинаются на этапе добычи редкоземельных элементов (РЗЭ), используемых в производстве аппаратного обеспечения. Добыча РЗЭ характеризуется значительным потреблением энергии, воды и химических реагентов, а также приводит к образованию токсичных отходов и нарушению экосистем в местах добычи. Процесс извлечения и очистки РЗЭ, необходимый для производства микросхем, серверов и других компонентов ИИ, оказывает существенное воздействие на окружающую среду еще до начала функционирования системы, определяя значительную часть ее общего экологического следа.

Значительная часть углеродного следа систем искусственного интеллекта формируется на этапе эксплуатации, в частности, из-за высокого энергопотребления и использования воды в центрах обработки данных. Например, обучение одной модели GPT-3 потребовало 5,4 миллиона литров воды на серверах Microsoft в США. Этот показатель демонстрирует масштаб потребления ресурсов, необходимых для функционирования крупных языковых моделей, и подчеркивает важность повышения энергоэффективности и оптимизации систем охлаждения в ЦОД для снижения экологического воздействия ИИ.

К концу жизненного цикла, утилизация аппаратного обеспечения, используемого в системах искусственного интеллекта, представляет собой растущую проблему, усугубляющую глобальный кризис электронных отходов. Согласно оценкам, развитие генеративного ИИ может привести к дополнительному образованию от 1,2 до 5 миллионов тонн электронных отходов к 2030 году. Этот рост обусловлен высокой скоростью устаревания специализированного оборудования, необходимого для обучения и функционирования сложных моделей, а также недостаточной инфраструктурой для эффективной переработки и повторного использования компонентов. Значительная часть этих отходов содержит опасные вещества, требующие специальной обработки для предотвращения загрязнения окружающей среды и рисков для здоровья.

Понимание взаимосвязанных этапов жизненного цикла систем искусственного интеллекта — от производства и инфраструктуры, через фазу эксплуатации, до утилизации — является ключевым для определения точек воздействия и разработки эффективных стратегий снижения негативного влияния на окружающую среду. Анализ каждого этапа позволяет выявить наиболее ресурсоемкие и экологически вредные процессы, такие как добыча редкоземельных металлов, энергопотребление дата-центров и образование электронных отходов. Идентифицируя эти критические точки, можно сосредоточить усилия на разработке и внедрении более устойчивых технологий, оптимизации использования ресурсов и создании замкнутых циклов переработки для минимизации экологического следа ИИ.

Системные Риски и Механизмы Усиления

Системные экологические риски не являются простой суммой отдельных воздействий, а возникают в результате сложных взаимодействий внутри социотехнических систем. Это означает, что отдельные экологические проблемы, такие как выбросы парниковых газов или вырубка лесов, взаимодействуют друг с другом и с социальными и технологическими факторами, создавая каскадные эффекты и непредсказуемые последствия. Например, увеличение спроса на определенные ресурсы, обусловленное технологическим прогрессом, может привести к деградации экосистем и усилению социальных неравенств, что в свою очередь влияет на устойчивость всей системы. Такие взаимодействия приводят к появлению рисков, которые невозможно предсказать или смягчить, рассматривая каждый фактор изолированно.

Системные экологические риски усугубляются базовыми структурными условиями, в частности, концентрацией власти и неустойчивыми экономическими стимулами. Централизация принятия решений в руках небольшого числа акторов часто приводит к приоритету краткосрочной прибыли над долгосрочной экологической устойчивостью. Неустойчивые экономические стимулы, такие как субсидии на ископаемое топливо или отсутствие учета внешних экологических издержек, создают условия, при которых экологически разрушительные практики становятся экономически выгодными. Это приводит к усилению рисков, поскольку заинтересованные стороны заинтересованы в продолжении деятельности, которая наносит вред окружающей среде, даже если они знают о негативных последствиях. Такая комбинация факторов формирует замкнутый круг, в котором экологические риски усиливаются и становятся все более сложными для решения.

Механизмы усиления рисков, такие как эффекты зависимости от пройденного пути и предвзятость алгоритмов, приводят к закреплению экологически разрушительных практик и усугублению неравенства. Эффект зависимости от пройденного пути означает, что первоначальные решения, даже если они были неоптимальными, формируют последующие выборы, ограничивая возможности перехода к более устойчивым альтернативам. Предвзятость алгоритмов, возникающая из-за необъективных данных или встроенных предположений, может приводить к диспропорциональному воздействию негативных экологических последствий на уязвимые группы населения, а также к закреплению неэффективных и экологически вредных технологий и инфраструктур. Эти механизмы создают положительную обратную связь, усугубляющую существующие проблемы и затрудняющую внедрение необходимых изменений.

Обучение языковой модели GPT-3, согласно исследованию Паттерсон и др. (2021), привело к выбросу примерно 552 тонны эквивалента углекислого газа ($tCO_2$-eq). Данный показатель демонстрирует существенный углеродный след даже при однократном обучении модели искусственного интеллекта, что подчеркивает важность оценки и снижения экологического воздействия при разработке и развертывании подобных систем. Это указывает на необходимость учета энергопотребления и выбросов парниковых газов на всех этапах жизненного цикла моделей машинного обучения, включая сбор данных, обучение и использование.

К Устойчивому ИИ: Предусмотрительный Подход

Предусмотрительное управление представляет собой концептуальную основу, позволяющую активно реагировать на потенциальный экологический вред, связанный с развитием искусственного интеллекта, даже при наличии неопределенности. Этот подход предполагает не только оценку известных рисков, но и прогнозирование возможных негативных последствий, которые могут проявиться в будущем. Вместо ожидания полной научной определенности, предусматривающее управление призывает к принятию мер предосторожности на ранних этапах разработки и внедрения ИИ-технологий. Ключевым элементом является постоянный мониторинг, адаптация стратегий и готовность к пересмотру подходов по мере поступления новой информации. Такой проактивный подход позволяет минимизировать потенциальный ущерб и обеспечить более устойчивое развитие технологий искусственного интеллекта, учитывая долгосрочные экологические последствия.

Реализация принципов предосторожности в области искусственного интеллекта требует неукоснительного соблюдения прозрачности и верификации на всех этапах жизненного цикла разработки и применения. Это означает, что каждый аспект — от сбора данных и алгоритмической разработки до развертывания и мониторинга — должен быть открыт для проверки и аудита. Тщательная верификация позволяет выявлять и устранять потенциальные источники экологического вреда, а также гарантирует, что решения, принимаемые на основе искусственного интеллекта, соответствуют принципам устойчивого развития. Отсутствие прозрачности и верификации создает риски необоснованных последствий и подрывает доверие к технологиям искусственного интеллекта, препятствуя их ответственному внедрению и широкому применению на благо окружающей среды.

Исследования показали, что воплощённые выбросы при производстве тензорных процессоров (TPU) нового поколения почти удвоились по сравнению с предыдущими поколениями. Это свидетельствует о необходимости проведения всесторонней оценки жизненного цикла аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта. Простой акцент на повышении производительности и энергоэффективности в процессе эксплуатации не учитывает значительное воздействие, связанное с добычей материалов, производством и утилизацией оборудования. Внедрение комплексного подхода к оценке жизненного цикла позволит выявить «узкие места» с точки зрения выбросов парниковых газов и разработать стратегии для снижения экологического следа, включая оптимизацию производственных процессов, использование более экологичных материалов и совершенствование систем переработки отходов. Такой анализ является ключевым для обеспечения устойчивого развития технологий искусственного интеллекта и минимизации их негативного влияния на окружающую среду.

Искусственный интеллект обладает значительным потенциалом для решения сложных экологических проблем, однако его реализация требует осознанного подхода к устойчивому развитию и справедливому распределению ресурсов. Необходимо сместить акцент с исключительно технологических инноваций на создание систем, минимизирующих негативное воздействие на окружающую среду на протяжении всего жизненного цикла — от добычи сырья для аппаратного обеспечения до утилизации отходов. Приоритет устойчивых практик, таких как использование возобновляемых источников энергии для центров обработки данных и разработка энергоэффективных алгоритмов, позволит не только снизить углеродный след AI, но и обеспечить более справедливый доступ к его преимуществам для всех слоев населения. Инвестиции в переработку электронных отходов и создание замкнутых циклов производства, а также поддержка исследований в области экологически чистых материалов, станут ключевыми факторами в создании действительно устойчивой и социально ответственной системы искусственного интеллекта, способной внести вклад в сохранение планеты для будущих поколений.

В исследовании системных рисков, связанных с искусственным интеллектом, отчетливо прослеживается закономерность ускорения негативных последствий за счет интеграции в существующие инфраструктуры. Данный анализ подчеркивает необходимость сдвига парадигмы в сторону превентивного управления. В связи с этим вспоминается высказывание Роберта Тарьяна: «Порядок — это кеш между двумя сбоями». Иными словами, кажущаяся стабильность системы — лишь временное состояние, иллюзия, которая может быть разрушена при определенных обстоятельствах. Подобное понимание особенно актуально в контексте ИИ, где сложность и взаимосвязанность систем требуют постоянного внимания к потенциальным точкам отказа и уязвимостям. Недостаточно просто устранять последствия сбоев; необходимо стремиться к созданию устойчивых систем, способных предвидеть и смягчать риски.

Что дальше?

Представленный анализ, как и любая попытка зафиксировать сложность, лишь приоткрывает завесу над системными рисками, порожденными искусственным интеллектом. Не стоит обольщаться иллюзией контроля над этими процессами; скорее, необходимо признать, что каждое архитектурное решение — это пророчество о будущем сбое, каждая зависимость — обещание, данное прошлому. Оценка жизненного цикла, хоть и необходима, является лишь статичным снимком в динамичной экосистеме.

Настоящий вызов заключается не в оптимизации существующих инфраструктур, а в признании их уязвимости. Искусственный интеллект не создаёт проблемы ex nihilo, он усиливает и ускоряет уже существующие, встраиваясь в существующие сети потребления ресурсов. Попытки “исправить” систему, подобны самовосстановлению — не гарантия долговечности, а лишь отсрочка неизбежного.

Вместо того, чтобы строить новые башни, возможно, стоит задуматься о создании садов. Будущие исследования должны быть направлены не на контроль, а на понимание — на отслеживание цикличности систем, на выявление точек перегиба и на разработку механизмов адаптации. Поскольку всё построенное когда-нибудь начнёт само себя чинить, возможно, самое мудрое — позволить этому процессу идти своим чередом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11863.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-16 10:03