Нурлан Каримов 
Генеративный искусственный интеллект, или GenAI, создающий тексты, изображения и видео, незаметно интегрировался в повседневную жизнь. Однако его растущее влияние на окружающую среду и общество требует значительно большего внимания, чем получает сейчас. По мере того как технологии искусственного интеллекта становятся все более мощными, они приносят не только умные инструменты и быстрые результаты, но и скрытые издержки.
Группа исследователей из ведущих американских университетов, включая Harvard, изучила эти скрытые издержки GenAI. В своей работе, опубликованной в журнале Environmental Science and Ecotechnology, они призывают к немедленным изменениям для защиты как окружающей среды, так и прав человека. Посыл ясен: по мере развития GenAI должен становиться более ответственным.
Экологические издержки стремительно растут. Обучение систем GenAI требует огромных вычислительных мощностей. Для этого технологические компании строят и эксплуатируют гигантские центры обработки данных (ЦОД), оснащенные специализированным оборудованием. Эти машины зависят от редкоземельных материалов, таких как кобальт и тантал, добыча которых наносит ущерб экосистемам: вырубаются леса, загрязняются источники воды, а почва становится непригодной для использования.
Расходы не ограничиваются добычей. Эксплуатация ЦОДов требует колоссального количества электроэнергии. Согласно исследованию, к 2030 году дата-центры, обеспечивающие работу GenAI, будут потреблять более 8% всей электроэнергии в США. Этот растущий спрос на энергию создает нагрузку на местные электросети и увеличивает выбросы парниковых газов. Кроме того, короткий жизненный цикл оборудования для ИИ приводит к образованию тонн электронных отходов, поскольку компании стремятся быстро обновлять свои системы, усугубляя проблемы загрязнения во всем мире.
Развитие GenAI также сопряжено с серьезными социальными проблемами. Редкоземельные металлы, используемые в оборудовании для ИИ, часто добываются в странах с низким уровнем дохода, иногда с использованием детского труда или в небезопасных условиях. Например, добыча кобальта в некоторых частях Африки связана с детским трудом и опасными подземными работами, где рабочие получают мизерную плату, подвергая свое здоровье серьезным рискам.
После создания оборудования системы ИИ нуждаются в обучении на больших наборах маркированных данных. Значительная часть этой работы выполняется людьми, часто низкооплачиваемыми работниками в странах со слабой защитой труда. Их задача — просматривать контент, сортировать данные или оценивать ответы ИИ, что является важным, но часто невидимым трудом.
Помимо трудовых вопросов, GenAI усугубляет разрыв между богатыми и бедными странами. Самые передовые инструменты ИИ, как правило, разрабатываются в более богатых странах и ориентированы на такие языки, как английский. Это оставляет за бортом значительную часть мира и затрудняет доступ к преимуществам технологии для людей из недостаточно обслуживаемых сообществ.
Решения о разработке, использовании и влиянии GenAI принимаются ограниченным числом влиятельных компаний и правительств. Исследователи предупреждают, что такой контроль без подотчетности может привести к еще большей несправедливости, и подчеркивают необходимость инклюзивного управления, которое учитывало бы мнения более широкого круга людей.
Одной из ключевых рекомендаций отчета является прозрачность. Разработчики и политики должны быть обязаны делиться данными об экологических и социальных издержках GenAI, включая энергопотребление, источники материалов и трудовые практики. Публичная отчетность позволит общественным организациям, журналистам и широкой общественности привлекать компании к ответственности.
Другое предложение — внедрение более экологичных практик: разработка оборудования с более длительным сроком службы, использование возобновляемых источников энергии для питания ЦОДов и создание алгоритмов, требующих меньше энергии для обучения. Хотя некоторые компании уже предпринимают шаги в этом направлении, исследователи считают, что необходимо гораздо больше усилий.
Ведущий автор Мохаммад Хоссейни говорит, что это исследование проливает свет на скрытые издержки GenAI и призывает к коллективным действиям для их устранения. Предлагаемые решения включают улучшение условий труда для людей в цепочках поставок ИИ, справедливую оплату для маркировщиков данных и увеличение инвестиций в инструменты ИИ, поддерживающие недостаточно обслуживаемые языки и сообщества. Эти изменения потребуют усилий, но они необходимы, чтобы GenAI работал на благо всех, а не только тех, кто уже обладает властью.
По мере распространения технологии сегодняшние решения будут формировать мир завтрашнего дня. Принятие правильных мер сейчас может помочь GenAI решить некоторые из самых сложных мировых проблем. Игнорирование этих вызовов может привести к углублению разрыва и дальнейшему ущербу для планеты. Путь вперед сложен, но возможен, он начинается с осведомленности и ведет к действиям.
