Az MI haszna a környezeti problémák megoldásában
Az emberiség folyamatosan keresi az új eszközöket és technológiákat, amelyek segíthetnek megoldani a környezeti problémákat és az éghajlatváltozás kihívásait. A mesterséges intelligencia egy olyan új terület, amely egyre inkább a figyelem középpontjába kerül, mint egy új potenciális eszköz az éghajlatváltozás elleni harcban. Ugyanakkor felmerül az a kérdés is, hogy vajon az AI saját környezeti lábnyoma nem okoz-e még nagyobb problémát?
Az Open AI által fejlesztett ChatGPT elsöprő sikerét lenyűgöző természetes nyelvfeldolgozási képességei adják. Előnyeivel és lehetséges veszélyeivel a döntéshozók is napi szinten foglalkoznak. Az Európai Parlament weboldalán publikált anyag az előnyök mellett a technológia veszélyeire is felhívja a figyelmet. A Mesterséges intelligencia: veszélyek és lehetőségek című dokumentumban az elérhető előnyök között kiemelik, hogy az AI számos területen segíthet az embereknek, javítva az életminőséget és elősegítve az előrelépést. Az előnyök közül a fenntarthatósági szempontokat figyelembe véve legtöbbször az információkhoz való hozzáférés és az AI hatékony oktatási célú alkalmazása győzi meg a szakembereket. Az információhoz, az oktatáshoz és a képzéshez való hozzáférés terén a mesterséges intelligencia lehetőséget teremt a távoktatás fejlesztésére. Az AI-alapú oktatási platformok és eszközök segíthetik a tanulókat és oktatókat az online tanulás hatékonyabbá tételében, a környezeti nevelés terén is.
A másik tanulmány az innováció oldaláról közelít az AI fenntarthatósággal kapcsolatos előnyeihez. A PwC UK kutatási jelentéséből kiderül, hogy a mesterséges intelligencia széles körben alkalmazható a gazdaság különböző szektoraiban, hogy hozzájáruljon a környezeti hatások és az éghajlatváltozás kezeléséhez. Példát ezekre a mesterséges intelligenciával támogatott tiszta, elosztott energiahálózatok, precíziós mezőgazdaság, fenntartható ellátási láncok, környezetvédelmi felügyelet és végrehajtás, valamint az időjárás és katasztrófák előrejelzésének és elhárításának fejlesztése jelent. A PwC UK és a Microsoft által végzett kutatás négy területen – mezőgazdaság, vízgazdálkodás, energia és közlekedés – elemzi a mesterséges intelligencia környezetvédelmi alkalmazásainak gazdasági hatását. A becslések szerint a mesterséges intelligencia környezetvédelmi alkalmazásainak globális hozadéka akár 5,2 milliárd dollár is lehet 2030-ra, ami 4,4 százalékos növekedést jelentene. A kutatásból kiderül még, hogy ezzel párhuzamosan a mesterséges intelligencia alkalmazása 2030-ra világszerte 4 százalékkal csökkentheti az üvegházhatású gázok kibocsátását, ami 2,4 Gt CO2-nek felel meg – ez Ausztrália, Kanada és Japán együttes becsült 2030-as kibocsátása. A termelékenység növekedésével egyidejűleg a mesterséges intelligencia várhatóan 38,2 millió új munkahelyet is teremt a világgazdaságban a felmérés szerint.
Az AI környezeti lábnyoma
Számtalan kutatás és a fent idézett dokumentum is hosszasan sorolja, hogy miben jelenthet veszélyt az AI technológiája. Ezek adódhatnak egyaránt az AI túlhasználatából vagy alulalkalmazásából és esetenként gazdasági és társadalmi hátrányokhoz vezetnek. A dokumentum úgy fogalmaz, hogy az AI alkalmazásának módja például az EU Green Deal sikeres megvalósítására is hatással lehet.
Napjainkban az AI alkalmazásával kapcsolatos legnagyobb problémát mégis inkább az okozza, hogy minden nagy nyelvi modell (LLM) fejlesztése és betanítása óriási mennyiségű energiát igényel, ami komoly környezeti hatásokkal járhat. Ezeket gyakran figyelmen kívül hagyják a technológia iránt feltétel nélkül rajongók.
A GyártásTrend online-on korábban mi is beszámoltunk arról, hogy Alex de Vries, a VU Amsterdam School of Business and Economics munkatársának publikációja szerint az AI-ipar 2027-re annyi energiát fogyaszthat, mint Argentína, Hollandia vagy Svédország. Emellett a kutatás becslései szerint ha a Google a teljes keresési üzletágát átállítaná a mesterséges intelligenciára, akkor évente 29,3 terawattórát használna fel, ami Írország teljes éves áramfogyasztásának felel meg.
A másik probléma a vízfogyasztás, amire a Kaliforniai Egyetem kutatói hívták fel a figyelmet.Shaolei Ren és kutatótársai beszámolója szerint a nagy nyelvi AI-modellek – különösen az olyan nagy méretűek, mint a GPT-3 – növekvő szén-dioxid-kibocsátása nyilvános vizsgálat tárgyát képezi, azonban az AI-modellek esetében ugyanilyen fontos a hatalmas vízlábnyom (vízkivétel és -fogyasztás), ami eddig nem került a figyelem középpontjába. A ChatGPT és a hozzá hasonló nagy teljesítményű mesterségesintelligencia-rendszerek hűtéséhez ugyanis vízre van szükség. A kutatásban megvizsgálták, hogy mennyi víz szükséges az adatközpontok szervereinek áramellátásához és az AI-modellek futtatásához szükséges szerverek hűtéséhez. Példaként a GPT-3 betanítását hozzák, amely a Microsoft legmodernebb amerikai adatközpontjaiban 700 ezer liter tiszta édesvíz felhasználásával járt a kutatók szerint. Ennél is kritikusabb, hogy a globális AI-igény 2027-ben 4,2-6,6 milliárd köbméter vízkivételért lehet majd felelős, ami több, mint az Egyesült Királyság felének teljes éves vízkivétele. Ahogy az AI-technológia egyre szélesebb körben terjed el a vállalatok és iparágak között, létfontosságú, hogy ne hagyjuk figyelmen kívül a nagy nyelvi modellek környezeti hatásáról folyó vitákat.
Átláthatóság és felelős fejlesztés segíthet csökkenteni az AI környezeti hatásait
Látszik, hogy jelenleg az AI mellett és ellen is lehet számtalan érvet és kutatási eredményt találni. A szakértők azonban világszerte megegyeznek abban, hogy sokat segítene, ha a platformok fejlesztői nagyobb átláthatóságot biztosítanának a gépi tanulási rendszerek fejlesztése és működtetése terén. Ehhez már eddig is többféle keretrendszert dolgoztak ki, amelyek segítenek a fejlesztőknek az energia és szén-dioxid-használat pontos dokumentálásában, de például a megfelelő szabályozás híján ezeket kevesen alkalmazzák. Ahogyan az AI továbbra is forradalmasítja a különböző szektorokat és iparágakat, ideértve a ChatGPT rohamtempóban erősödő képességeit is, a szakemberek szerint kiemelten kell kezelni a fenntartható gyakorlatokat az AI fejlesztése terén. A nagyobb átláthatóság és felelősségvállalás a gépi tanulási rendszerek fejlesztése és működtetése terén, valamint a nyelvi modellek korlátainak elismerésére hatékonyan segíthetnek csökkenteni hosszú távon az AI környezeti költségeit.
Mennyire fenntartható az AI? Szakértőket kérdeztünk arról, hogyan látják, a mesterséges intelligencia technológiájának terjedése pozitívan vagy negatívan befolyásolja a fenntarthatóságot az iparban?
„Azt gondolom, hogy a gyártásban a fenntarthatóság kontextusában még nehezen lehet beszélni az MI elterjedéséről, hiszen jelenleg a legtöbb gyártó cég Magyarországon még az adatgyűjtés és a MES-rendszerek kiépítésének fázisában van. Ez azt jelenti, hogy a gyártó gépekről, a termékekről és az operátorok munkájának hatékonyságáról zajlik az adatok gyűjtése, kiértékelése, vizualizációja. Ez a közeljövőben ki fog egészülni a környezeti adatok gyűjtésével, így pl. egy termék vagy egy üzem karbonlábnyomának kalkulációjával, ami már egy komolyabb lépés lesz a fenntarthatóság felé. A felhasznált energia optimalizálása is zajlik, és az ehhez kapcsolódó adatgyűjtés és -elemzés során már valóban előfordulnak MI-hez kapcsolódó alkalmazások, de összességében ez még nem tekinthető mainstreamnek. Először az adatgyűjtés, az adattisztítás és az adatalapú gondolkodás területén kell fejlődni, erre tudnak majd ráépülni az MI-alapú algoritmusok.” Bóna Péter, a Com-Forth ügyvezető igazgatója
„A FANUC már régóta fejleszt több, az AI használatán alapuló gyártás- és energiaoptimalizálási megoldást. Ezek révén például nagymértékben javítható a szerszámgépek és robotok pontossága, vagy előre tudjuk jelezni egyes mechanikus komponensek meghibásodását. Az elért költségmegtakarítás, hatékonyságjavulás, mint például a selejt csökkentése vagy a gépek élettartamának növekedése miatt véleményem szerint a fenntarthatóságra gyakorolt hatás inkább pozitív.” Fekete Csaba, Technical Manager, FANUC Hungary Kft.
„Az MI lényeges a további fejlődéshez, mivel a gyártási folyamatok hatékonyabbá és fenntarthatóbbá válnak általa. Emellett mi nem használunk energiaigényes szerverfarmokat vagy felhőplatformokat, így csökkentve az MI fenntarthatósági lábnyomát.
Az MI munkahelyekbe fog kerülni, mivel számos területet helyettesíthet, viszont új területek jöhetnek létre. Fontos, hogy a jövőbeni túlélés érdekében foglalkozzunk az MI-vel, de határokat is kell szabni a fenntarthatóságot és környezetvédelmet figyelembe véve!” Gula László, Head of Business Development, Festo Kft.
„Véleményem szerint a mesterséges intelligencia legfontosabb célja a jobb döntések támogatása. Az már az emberek feladata, hogy olyan kérdéseket, döntési helyzeteket fogalmazzanak meg, amelyek a jó irányba, fenntartható pályán mozgatják az ipart. Több olyan projektben vettünk részt az elmúlt időszakban, ahol a fejlesztéseink MI-támogatással segítik ügyfeleinket a jobb döntések meghozásában például termeléstervezés, gyártásiidő-meghatározás és más területeken, így biztosítva a fenntarthatóságot.” Molnár Zsolt vezető konzultáns, digitális gyártás, graphIT Kft.
Szerző: Myat Kornél
