Egy friss felmérés szerint szerint az AI-iparág „elterelő” taktikákat használ, amikor azt kommunikálja, hogy a mesterséges intelligencia segíthet megoldani a klímaválságot, miközben az egyre energiaigényesebb, összetett funkciók – például a videógenerálás és a „deep research” – terjedésével párhuzamosan nő a nagy energiafogyasztású adatközpontok száma.
A jelentés szerint a techcégek összemossák a hagyományos mesterséges intelligenciát a generatív AI-jal, amikor azt állítják, hogy ez az energiaéhes technológia segíthet megelőzni a klímaösszeomlást. Az elemzés 154 állítást vizsgált meg, és arra jutott: a legtöbb olyan kijelentés, hogy az AI hozzájárulhat a klímaváltozás elkerüléséhez, valójában a gépi tanulásra (machine learning) vonatkozik – nem pedig azokra az energiaigényes chatbotokra és képgeneráló eszközökre, amelyek a szektor robbanásszerű növekedését hajtják, és energiafaló adatközpont-bővüléssel járnak.
A kutatást – amelyet olyan nonprofit szervezetek rendeltek meg, mint a Beyond Fossil Fuels és a Climate Action Against Disinformation – nem talált egyetlen példát sem arra, hogy népszerű eszközök (például a Google Gemini vagy a Microsoft Copilot) „érdemi, igazolható és jelentős” mértékben csökkentették volna a bolygó felmelegedését okozó kibocsátásokat.
A jelentés szerzője, Ketan Joshi energetikai elemző szerint az iparági kommunikáció „elterelő”, és régóta ismert módszerekre épít, amelyek lényegében greenwashingnak számítanak. Párhuzamot vont a „fosszilis” cégekkel, amelyek szerény napelem-beruházásaikat hirdetik, miközben túlértékelik például a szén-dioxid-leválasztás (carbon capture) lehetőségeit. Joshi úgy fogalmazott: ezek a technológiák csak a kibocsátások „egészen apró hányadát” kerülik el ahhoz képest, amekkora a fő üzleti tevékenységük kibocsátása; „a big tech ezt a megközelítést átvette, továbbfejlesztette és felnagyította”.
A vizsgált állítások nagy része a Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) egyik jelentéséből származott – amelyet vezető techcégek is áttekintettek –, illetve a Google és a Microsoft vállalati jelentéseiből. Az IEA-jelentés két fejezetet is szentelt a hagyományos AI lehetséges klímaelőnyeinek; az elemzés szerint az abban szereplő állítások nagyjából fele akadémiai publikációkra támaszkodott, míg a többi vállalati weboldalakra vagy nem bizonyított. A Google és a Microsoft esetében az állítások többségéhez nem társult érdemi bizonyíték.
Az elemzés – amelyet ezen a héten, a delhi AI Impact Summit idején tettek közzé – azt állítja, hogy a techipar félrevezetően „csomagban” mutatja be a klímamegoldásokat és a CO2-szennyezést, úgy, hogy összemossa a különböző AI-típusokat.
Sasha Luccioni, a Hugging Face (nyílt forráskódú AI-platform és közösség) AI- és klímavezetője – aki nem vett részt a jelentés készítésében – szerint az anyag fontos árnyalatot hoz egy vitába, ahol gyakran nagyon eltérő alkalmazásokat mosnak össze. Szerinte amikor az AI „rossz” a bolygó számára, az többnyire a generatív AI és a nagy nyelvi modellek; amikor pedig „jó”, az jellemzően előrejelző modellek, „extractive” (adatkinyerő/elemző) modellek, vagy a „régi vágású” AI-megoldások.
A jelentés szerint még a hagyományos AI-jal kapcsolatos zöld állítások is gyakran gyenge – független szakértők által nem ellenőrzött – bizonyítékokra épülnek: a vizsgált zöld állítások 26%-a hivatkozott publikált akadémiai kutatásra, míg 36% egyáltalán nem adott meg bizonyítékot.
Az egyik legkorábbi, a jelentésben azonosított széles körben terjedő állítás az volt, hogy az AI 2030-ig segíthet a globális üvegházhatásúgáz-kibocsátás 5–10%-os mérséklésében. A szám – amelyet a Google még tavaly áprilisban is megismételt – egy, a Google által a BCG-vel (Boston Consulting Group) készíttetett riportból származott. A BCG egy 2021-es blogbejegyzésre hivatkozott, amely a becslést a „ügyfelekkel szerzett tapasztalatokra” vezette vissza.
A cikk a számoknak is kontextust ad: az adatközpontok a világ villamosenergia-fogyasztásának kb. 1%-át teszik ki, ugyanakkor a BloombergNEF előrejelzése szerint az Egyesült Államokban az áramfogyasztáson belüli részarányuk 2035-re több mint duplájára, 8,6%-ra nőhet. Az IEA pedig azt jósolja, hogy az évtized végéig a gazdag országok villamosenergia-igényének növekedésében legalább 20%-os részt képviselnek majd.
A nagy nyelvi modellek (például a ChatGPT) egy egyszerű szöveges lekérdezésének energiaigénye iparági (részleges) közlések alapján lehet akár csak annyi, mint egy villanykörte egyperces működtetése – de az olyan összetett funkcióknál, mint a videógenerálás vagy a „deep research” ez jelentősen megugrik. Egyes energetikai kutatókat aggaszt a növekedés gyorsasága és léptéke.
A Google szóvivője azt mondta: a becsült kibocsátás-csökkentéseik „szilárd alátámasztási folyamaton” alapulnak, a „legjobb elérhető tudományra” építve, és átláthatóan megosztották az elveket és a módszertant. A Microsoft nem kívánt nyilatkozni, az IEA pedig nem reagált a megkeresésekre.
Joshi szerint az AI klímahasznáról szóló diskurzust „vissza kell hozni a valóság talajára”. Úgy fogalmazott: egy nagy probléma és egy kis megoldás „hamis összekapcsolása” eltereli a figyelmet azokról a megelőzhető károkról, amelyeket az adatközpontok korlátlan bővítése okoz.
Forrás: https://www.theguardian.com/
