Компании ИИ скрывают рост углеродного следа от дата-центров
Технологические компании маскируют растущий углеродный след от дата-центров заявлениями о пользе искусственного интеллекта для климата.
Анализ 154 корпоративных отчетов показал, что компании часто объединяют традиционный ИИ и генеративные модели в заявлениях о климатических выгодах. В результате создается впечатление, что ИИ сокращает выбросы парниковых газов, хотя подтвержденных случаев такого сокращения не зафиксировано, сообщает Москва.ру.
В исследование по заказу организаций Beyond Fossil Fuels и Climate Action Against Disinformation, не выявлено случаев, когда инструменты вроде Google Gemini или Microsoft Copilot приводили снижению выбросов. Энергетический аналитик Кетан Джоши отметил, что компании используют такие заявления для формирования положительного имиджа.
Эксперты выделяют различие между типами ИИ. Генеративные модели и большие языковые модели, создающие текст, изображения и видео, потребляют значительное количество энергии.
В то время, когда старые прогнозные модели работают по другим принципам и используют меньше ресурсов. Анализ показал, что лишь 26% заявлений ссылались на научные публикации, а 36% не имели подтверждений.
Ранее указывали, что ИИ может сократить глобальные выбросы на пять–десять процентов к 2030 году. Эти оценки основаны на блогах и отчетах консалтинговых компаний и не подкреплены конкретными расчетами.
В то же время энергопотребление дата-центров, где работают модели ИИ, продолжает расти. По прогнозу BloombergNEF, к 2035 году на них придется около 8,6% всего потребления электроэнергии в США. Международное энергетическое агентство оценивает, что в развитых странах на дата-центры придется до 20% прироста спроса на электричество.
Даже простой текстовый запрос к ChatGPT требует энергии, сопоставимой с работой лампочки в течение минуты. Google заявляет, что их оценки сокращения выбросов основаны на научных данных и методологиях. Microsoft и МЭА не предоставили комментариев.
Кетан Джоши отметил, что дискуссию о влиянии ИИ на климат следует вести с учетом реального энергопотребления генеративных моделей и роста дата-центров.