Yapay zekanın (AI) şirketlerin sürdürülebilirlik çabalarını ölçmelerine ve optimize etmelerine yardımcı olma potansiyeli, teknolojinin kendisinin devasa çevresel etkileri nedeniyle gölgede kalabilir.
Londra Yapay Zeka Zirvesi sırasında sürdürülebilirlik uzmanları, teknolojinin şirketlerin çevresel açıdan daha sürdürülebilir olmasına yardımcı olmak için çeşitli şekillerde uygulanabilmesine rağmen, şu anda gezegen üzerinde yarattığı açıkça olumsuz etkilerin de kabul edilmesi gerektiğini söyledi.
Olumlu tarafı ise konuşmacılar, örneğin yapay zekanın veri analizi yeteneklerinin, halihazırda farklı veri kümelerini yakalayarak, birbirine bağlayarak ve haritalandırarak karbondan arındırma ve diğer çevresel girişimlerde şirketlere nasıl yardımcı olabileceğini özetledi; Tedarik zincirlerindeki belirli bölgelere zararlı emisyonları otomatik olarak tespit edin; belirli alanlarda enerji talebini ve arzını tahmin etmenin ve yönetmenin yanı sıra.
Ayrıca veri kaynaklarını birbirine bağlayarak ve bunları daha okunaklı hale getirerek şirketlerin Kapsam 3 emisyonlarını (şirket operasyonları dışında meydana gelen ancak yine de faaliyetlerinin bir sonucu olan dolaylı sera gazı emisyonlarını ifade eder) daha iyi yönetmelerine yardımcı olabileceğini söylediler.
Kapsam 3’ün belirli bir şirketin emisyonlarının kabaca %80 ila 90’ını oluşturduğunu ancak kuruluşların verilerini ne kadar farklı topladığı, yönettiği ve paylaştığı göz önüne alındığında takip edilmesinin zor olabileceğini eklediler.
Digital Catapult’un sürdürülebilir endüstri direktörü David Pugh, daha spesifik örnekler vererek, hiçbir malzemenin kaybolmamasını sağlamak için, kazılan tüm beton için yeni kullanım durumlarının belirlenmesine yardımcı olmak amacıyla HS2’nin yapımında yapay zekanın kullanıldığını söyledi. atık; Ayrıca, gücün en iyi şekilde nasıl dağıtılacağını planlayan karar vericilere gaz, rüzgar veya hidroelektrik tedariki hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlamak için enerji sistemi genelinde de kullanılabilir.
Yapay zeka destekli görüntü tanıma örneğini veren Edinburgh Üniversitesi veriye dayalı inovasyonun genel müdürü Jarmo Eskelinen, teknolojinin belirli fabrikalardan gelen metan emisyonlarını hızlı bir şekilde analiz etmek ve bunlarla başa çıkmak için uydu görüntülerine ve verilere de uygulanabileceğini ekledi. veya boru hatları
Her ikisi de, tüm bunları yapay zeka olmadan manuel olarak yapmanın tamamen mümkün olmasına rağmen, teknolojiyi kullanmanın bu süreçleri büyük ölçüde hızlandırdığını belirtti.
“Muhtemelen bir ömür sürecek [to go through all of the satellite imagery]dedi Eskelinen. “Fakat yapay zeka kullanıldığında bu modeller anında tespit edilebiliyor.”
Yapay zekanın çevresel etkileri nelerdir?
Bununla birlikte, yapay zekanın potansiyel sürdürülebilirlik faydalarına rağmen, konuşmacılar teknolojinin kendisinin dünya çapında büyük çevresel etkilere sahip olduğu ve yapay zekanın kendisinin birçok kuruluşun Kapsam 3 emisyonlarının önemli bir parçası haline geleceği konusunda netti.
Ernst & Young’ın yapay zeka bölümündeki ortağı ve sürdürülebilirlik amacıyla teknolojiden nasıl yararlanılacağı konulu panele başkanlık eden Harvey Lewis, bir takım tahminler olmasına rağmen, “genel anlamda, [training GPT] yaklaşık 100 gün boyunca çalışan yaklaşık 25.000 Nvidia A100 GPU’ya ihtiyaç duyuldu”. Bu, Birleşik Krallık’taki her bir hanenin bir saat boyunca veya 2.000 evin 18 ay boyunca elektrik ihtiyacını karşılamak için gereken enerji miktarına eşittir.
“Bu şaşırtıcı miktarda bir enerji ve bu sadece yüzeysel” dedi ve bunun tek bir çıkarım yapmak için gereken enerji miktarı gibi şeyleri hesaba katmadığını ekledi; bu tür yapay zeka sistemlerinin sahip olduğu çok sayıda ve giderek artan kullanıcı sayısı; ve model boyutlarında meydana gelen önemli artışlar.
Pugh, yapay zeka kullanım oranının herhangi bir müdahale olmadan mevcut seyrini sürdürmesi halinde 2040 yılına kadar dünyanın toplam enerji arzının yarısının yapay zeka üzerinde kullanılacağını da sözlerine ekledi.
Dublin’deki bazı AWS veri merkezlerinin, İrlanda’nın şebekesi artık teknolojinin enerji yükünü karşılayamadığı için yapay zeka hizmetlerini kapatmak zorunda kaldıkları örneğine işaret eden Pugh şunları söyledi: “Bunu zaten görüyoruz. [AI] talep çok fazla [energy] tedarik.”
Eskelinen ayrıca milyarlarca insanın suya erişim sorunu yaşadığı bir dönemde yapay zeka sağlayan şirketlerin veri merkezlerini soğutmak için büyük miktarda su kullandığına da dikkat çekti.
Bununla birlikte, yapay zeka sistemlerini çalıştırmanın son derece enerji yoğun olmasına rağmen, örneğin veri merkezlerinden gelen fazla enerjiyi çevredeki binalara veya altyapıya güç sağlamak için kullanarak, operasyonlarında bir dereceye kadar döngüsellik oluşturma potansiyelinin de bulunduğunu ekledi.
Başka bir örnekte, Finlandiya’daki veri merkezlerinin deniz suyunu doğal soğutucu olarak kullandığını söyledi ancak ayrıca bu tür alternatif yaklaşımları uygulanabilir kılmak için muhtemelen hükümetlerin bir tür düzenleyici müdahalesi gerektireceğini de belirtti.
“Bunu yapmanın yolları var, ancak muhtemelen su kullanımının vergilendirilmesine düzenleyici müdahale gerektirecek, bu da bu konuda daha iyi olmak için mali bir teşvik yaratacaktır” dedi.
Eskelinen, teknoloji sektöründeki insanların yapay zekanın sosyo-ekonomik ve çevresel etkileri hakkındaki düşünceyi “içselleştirmesinin” de önemli olduğunu, böylece bunun bir sistemin yaşam döngüsünün çok daha erken bir aşamasından itibaren düşünülmesinin önemli olduğunu ekledi.
Pugh, şirketlerin yapay zeka kullanımının çevresel etkilerini yönetmek için şimdi atabilecekleri pratik adımlara ilişkin ilk adımın, verilerin nerede depolandığını anlamak için (örneğin, yenilenebilir enerji kaynaklarının olup olmadığını anlamak için) zincir boyunca BT ekipleri ve tedarikçilerle birlikte çalışmak olduğunu söyledi. kullanılabilecek enerji kaynakları veya dizel jeneratörlerin kullanılması durumunda), daha sonra operasyonun mümkün olduğu kadar temiz hale getirilmesi için bir eylem planı üzerinde çalışılmalıdır.
Bunun bir kısmının, bir kuruluş genelinde hangi uygulamaların kullanıldığını ve bunun yerine model eğitiminde emisyonları en aza indirmek için önceden eğitilmiş herhangi bir algoritmanın kullanılıp kullanılamayacağını da değerlendireceğini ekledi.