Po ocenah OZN se bo poraba električne energije za delovanje sistemov umetne inteligence do leta 2030 podvojila in dosegla približno tri odstotke celotne svetovne porabe elektrike. Poleg tega naj bi umetna inteligenca ustvarjala količine toplogrednih plinov, primerljive s trenutnimi emisijami Združenega kraljestva. Za hlajenje podatkovnih centrov, ki predstavljajo temelj delovanja sodobnih sistemov UI, pa bo potrebnih več vode, kot je svetovno prebivalstvo porabi za pitje.
Večja učinkovitost ne pomeni nujno manjše porabe
Čeprav številni strokovnjaki pričakujejo, da bo tehnološki napredek povečal učinkovitost sistemov UI in zmanjšal njihovo porabo virov, OZN opozarja na možnost tako imenovanega Jevonsovega paradoksa oziroma povratnega učinka. Gre za pojav, pri katerem povečanje učinkovitosti vodi do večje, ne pa manjše, porabe virov.
Paradoks je poimenovan po britanskem ekonomistu Williamu Jevonsu, ki je v 19. stoletju opazil, da izboljšana učinkovitost pri uporabi premoga v Angliji ni zmanjšala njegove porabe. Nasprotno - nižji stroški so spodbudili večjo uporabo in povečali povpraševanje.
Podoben scenarij bi se lahko ponovil tudi pri umetni inteligenci. Ker sistemi UI postajajo cenejši in dostopnejši, se povečuje število možnih načinov uporabe, kar bi lahko izničilo prihranke, dosežene z večjo energetsko učinkovitostjo. Zato OZN poziva k odgovorni in trajnostni uporabi umetne inteligence.
Podatkovni centri porabljajo ogromne količine energije
Po podatkih iz poročila so podatkovni centri lani porabili toliko električne energije, kot je porabi celotna Saudova Arabija, ki sodi med največje porabnike elektrike na svetu. Če se bo poraba energije v podatkovnih centrih do leta 2030 res podvojila, bi bilo za izravnavo njihovega ogljičnega odtisa potrebnih približno 6,7 milijarde dreves, ki bi rasla deset let.
Poročilo navaja še, da bi podatkovni centri v tem obdobju porabili okoli 9,3 bilijona litrov vode, njihova infrastruktura pa bi zavzela površino, skoraj desetkrat večjo od območja Ciudad de México.
OZN opozarja tudi na globalno neenakost
Poleg okoljskih posledic OZN izpostavlja tudi vse večjo neenakost pri razvoju umetne inteligence. Le 32 držav na svetu razpolaga s specializirano infrastrukturo za razvoj naprednih sistemov UI, pri čemer se kar 90 odstotkov teh zmogljivosti nahaja v ZDA.
Po oceni OZN se tako povečuje razkorak med državami in podjetji, ki umetno inteligenco razvijajo ter nadzorujejo, in tistimi, ki jo zgolj uporabljajo.
