Hír

Micsoda pazarlás!

Az MI 2030-ra évente 2,5 milliárd kilogramm elektronikus hulladékot fog termelni.

 

Ennek a növekedésnek a fenntartása azt is megköveteli, hogy az adatközpontok rendszeresen frissítsék vagy cseréljék az elavult berendezéseket, az áramköri lapoktól és a tartalék áramellátáshoz használt akkumulátoroktól kezdve a memóriamodulokig és a grafikus processzorokig (GPU-k), amelyek párhuzamos feldolgozási képességei elengedhetetlenek az MI-algoritmusokhoz. Az adatközpontok amortizációs/frissítési ciklusa általában három-öt év. Katherine Bourzac a Nature Computational Science folyóiratban tavaly októberben megjelent „E-waste challenges of generative artificial intelligence” (A generatív MI elektronikus hulladékokkal kapcsolatos kihívásai) című tudományos tanulmányra hivatkozva egy nemrégiben megjelent IEEE Spectrum-cikkében megjegyzi, hogy a generatív MI folyamatos gyors növekedése „2030-ra évi 2,5 millió tonna (2,5 milliárd kilogramm) elektronikus hulladékot eredményezhet”. A tanulmány nem is átfogó – kizárólag a számításigényes nagy nyelvi modellekre (LLM) összpontosított, mint például a ChatGPT. „Más típusú MI-k bevonása növelné a prognosztizált elektronikus hulladék mennyiségét” – mondja Bourzacnak a tanulmány egyik szerzője, Asaf Tzachor, az izraeli Reichman Egyetem fenntarthatósági és éghajlati kutatója. 

 

Az elektronikus hulladékok jelentős problémákat jelentenek mind a környezet, mind az emberi egészség számára. A hulladéklerakókba kerülő elektronikai hulladékok gyakran tartalmaznak olyan mérgező fémeket, mint az ólom, a higany és a kadmium, amelyek a talajba szivároghatnak és szennyezhetik a talajvizet. A ritkaföldfémek számos típusú elektronikus eszközben is megtalálhatók, és bár egyes módszerekkel ezeket a fémeket újrahasznosított elektronikus hulladékból lehet kinyerni, az elektronikus eszközök olvasztásával vagy vegyszerekkel történő feloldásával azonban újabb problémák keletkezhetnek. Az újrahasznosítás alternatívája azonban az, hogy ezeket a ritkaföldfémeket kidobjuk és újabbakat bányászunk. Az ENSZ Képzési és Kutatási Intézete (UNITAR) a 2024-es globális e-hulladék-monitor jelentésében arról számolt be, hogy jelenleg az e-hulladék újrahasznosításával csak az ritkaföldfémek iránti kereslet 1%-át tudják kielégíteni. 

 

Hogy igazságosak legyünk, még az a 2,5 millió tonna elektronikus hulladék is, amelyet a generatív MI-adatközpontok 2030-ig potenciálisan termelhetnek, viszonylag kismértékben járulna hozzá a már így is hatalmas környezeti problémához. Az UNITAR jelentése szerint 2022-ben 62 millió tonna elektronikus hulladék keletkezett, ami elegendő ahhoz, hogy „1,55 millió 40 tonnás teherautót töltsön meg, ami nagyjából annyi teherautó, amennyi egy sorban egymás után felállítva körbeveszi az Egyenlítőt”. A jelentés szerint a trendek arra utalnak, hogy az elektronikus hulladék mennyisége 2030-ra 32 százalékkal, 82 millió tonnára nő, és az elektronikus hulladék keletkezése jelenleg ötször gyorsabban növekszik, mint a dokumentált elektronikus hulladék újrahasznosítása. Jelenleg a kis méretű eszközök, mint például a játékok, mikrohullámú sütők, porszívók és e-cigaretták teszik ki az elektronikus hulladékok 33 százalékát (20,4 millió tonna), míg a kis méretű informatikai és távközlési berendezések, mint például a laptopok, mobiltelefonok, GPS-eszközök és útválasztók az elektronikus hulladékok 7,4 százalékát (4,6 millió tonna), és ezeknek csak 22 százaléka kerül dokumentáltan begyűjtésre és újrahasznosításra.

 

Helyesen járnak el?

 

A Google, a Microsoft és az OpenAI többek között nyilvánosan kijelentik, hogy elkötelezettek a technológia, beleértve a generatív MI környezeti hatásának csökkentése iránt. Az AP kérdéseire az MI-képzéshez felhasznált vízmennyiségről a Microsoft a következő nyilatkozatot adta ki: „Továbbra is figyelemmel kísérjük kibocsátásainkat, felgyorsítjuk a fejlődést, miközben növeljük a tiszta energia felhasználását az adatközpontok áramellátásában. Megújuló energiát vásárolunk, és egyéb erőfeszítéseket teszünk annak érdekében, hogy 2030-ra elérjük a szén-dioxid-negatív, vízpozitív és hulladékmentes fenntarthatósági céljainkat.” A Microsoft új „Circular Centers” programja pedig a felhőalapú számítástechnikai adatközpontjaiból származó régi hardvereket hasznosítja újra, dolgozza fel és használja fel új célra – ezeket a folyamatokat részben mesterséges intelligencia alkalmazásával segítik elő –, jelezve ezzel a vállalati szintű elkötelezettséget az elektronikus hulladékok csökkentése iránt. Az IEEE Spectrumnak adott interjújában Tzachor azt sugallja, hogy kormányzati szabályozásra lehet szükség annak biztosítására, hogy a technológiai vállalatok elektronikus hulladékcsökkentési stratégiákat kövessenek. 

 

Van remény arra, hogy a jövőben az MI-t felhasználva csökkenteni lehet az üvegházhatású gázok (GHG) kibocsátását. A Boston Consulting Group és a Google által közösen készített 2023-as jelentés szerint az MI 2030-ig 5–10 százalékkal csökkentheti az üvegházhatású gázok kibocsátását, és „jelentősen elősegítheti az éghajlathoz való alkalmazkodással és az éghajlati rezilienciával kapcsolatos kezdeményezéseket”. A hardvergyártók is folyamatosan fejlesztik a nagyobb teljesítményű és energiahatékonyabb alkatrészeket. Például a GPU-gyártó Nvidia tavaly év végén piacra dobott Blackwell MI „szuperchipjei” a vállalat szerint 30-szoros teljesítménynövekedést biztosítanak, miközben 25 százalékkal kevesebb energiát fogyasztanak az MI-modellek képzése során. Ha ezek a fejlődések folytatódnak, az MI-adatközpontok kevesebb áramot és vizet fognak igényelni, még akkor is, ha továbbra is gyarapodnak. 

 

És akkor ott van még a DeepSeek esete. Kínában fejlesztették ki és januárban indították el az MI-alapú chatbotot, amelynek alkotói azt állítják, hogy ugyanolyan hatékony, mint a ChatGPT, annak ellenére, hogy a fejlesztési költsége és energiafogyasztása töredéke annak. A termék bevezetése és a fogyasztók körében elért teljesítménye az Nvidia részvényeinek eladásához vezetett, ami kevesebb mint egy hónap alatt közel 300 milliárd dollárral csökkentette a gyorsan növekvő vállalat értékét. Az OpenAI gyorsan beperelte a DeepSeek alkotóját szellemitulajdon-lopásért, azt állítva, hogy a ChatGPT-t kérdésekkel bombázta, és a válaszokat felhasználta modelljeinek „tökéletesítésére”. Ez egy érdekes eset, mivel az OpenAI lényegében azzal érvel, hogy a ChatGPT – egy olyan mesterségesintelligencia-modell, amelyet teljes egészében mások szerzői jogi védelem alatt álló és nyilvános domainben található művein képeztek ki – eredeti tartalmat generált válaszaiban. De még ha a DeepSeek a ChatGPT-t használta is modellje fejlesztéséhez, ez csak egy új, környezetbarátabb utat jelenthet a generatív MI számára, ahol több vállalat nem ugyanazon a dolgon dolgozik.

 

Forrás: The Environmental Cost of AI | Climate Crisis | Library Journal

A kép forrása a cikk.