MIT Tech Review: Twierdzenia o klimacie i sztucznej inteligencji bez pokrycia w rzeczywistości w kluczowych sektorach

Według „MIT Technology Review” obietnica, że sztuczna inteligencja znacząco ograniczy globalne emisje gazów cieplarnianych, wciąż pozostaje w dużej mierze w sferze pobożnych życzeń. Niedawna analiza liderów rynkowych w sektorze energetycznym, mięsnym i transportowym wykazała, że bardzo niewiele firm wdraża konkretne aplikacje AI wymagane do osiągnięcia celów klimatycznych na 2035 rok, mimo że sama infrastruktura AI napędza gwałtowny wzrost zużycia energii.

Co się stało

Artykuł w „MIT Tech Review”, którego autorkami są Mary Nichols i Jeremy Tamanini, przeciwstawia optymistyczne prognozy obecnej rzeczywistości rynkowej. Recenzowane badanie przeprowadzone przez London School of Economics oraz Systemiq szacowało, że sztuczna inteligencja mogłaby obniżyć globalne emisje o 3,2 do 5,4 miliarda ton CO2 rocznie do 2035 roku. Jednak wspomagana przez AI analiza informacji publicznych od głównych graczy branżowych ujawniła wyraźną przepaść między tymi prognozami a wdrażaniem rozwiązań w terenie.

W sektorze energetycznym prognozowanie za pomocą AI mogłoby zwiększyć integrację odnawialnych źródeł energii z siecią nawet o 20%, zapobiegając emisji 1,8 miliarda ton rocznie. Niemniej jednak wśród operatorów sieci w Chinach, USA i Europie zidentyfikowano tylko jeden znany, działający program: partnerstwo brytyjskiego National Grid ESO z firmą Open Climate Fix, które o połowę zmniejszyło błędy w prognozowaniu energii słonecznej. W sektorze spożywczym, podczas gdy NotCo podjęło współpracę z Kraft Heinz w celu wykorzystania AI do rozwoju produktów roślinnych, szersza branża mierzy się ze spadkiem inwestycji venture capital – finansowanie mięsa hodowlanego spadło z szczytowego poziomu 989 milionów dolarów w 2021 roku do około 83 milionów dolarów w ubiegłym roku. W transporcie firma CATL użyła AI, aby skrócić czas badań przesiewowych materiałów do akumulatorów o dwa rzędy wielkości, a Didi Chuxing ograniczyło emisje przypadające na jeden przejazd o 16% dzięki zoptymalizowanemu wyznaczaniu tras. Jednocześnie w artykule zauważono, że globalne emisje centrów danych mogą przekroczyć 300 milionów ton rocznie do 2035 roku, co komplikuje czyste korzyści klimatyczne płynące z wdrażania AI.

Dlaczego to ma znaczenie dla właścicieli małych i średnich firm

Dla właścicieli firm raport ten stanowi ostrzeżenie przed przyjmowaniem sztucznej inteligencji wyłącznie w celach marketingu zrównoważonego rozwoju bez weryfikacji jej wpływu operacyjnego. Wiele małych firm znajduje się pod presją deklarowania inicjatyw „zielonego AI”, aby zadowolić klientów lub inwestorów, jednak dowody sugerują, że ogólna integracja AI nie przekłada się automatycznie na mierzalne redukcje emisji węgla. Dane pokazują, że jedynie wysoce specyficzne, dopasowane do sektora zastosowania AI – takie jak prognozowanie pracy sieci czy badania materiałów akumulatorowych – przynoszą namacalne rezultaty. Jeśli prezentujesz interesariuszom zrównoważony rozwój napędzany przez AI, poprzeczka dowodowa jest wyższa niż kiedykolwiek. Niejasne twierdzenia o „używaniu sztucznej inteligencji dla wydajności” są coraz częściej weryfikowane na podstawie twardych danych, a branża zmierza w stronę rzeczywistości, w której niezweryfikowane zielone deklaracje niesie za sobą ryzyko reputacyjne. Ponadto rosnące koszty energii związane z infrastrukturą AI oznaczają, że małe firmy muszą dokładnie kalkulować całkowity koszt posiadania, w tym ślad węglowy wdrażanych modeli, zamiast zakładać, że AI jest z natury „zieloną” modernizacją.

Co zrobić w tym tygodniu

1. Przeprowadź audyt swoich obecnych narzędzi sztucznej inteligencji, aby zidentyfikować, które konkretne procesy optymalizują, i udokumentuj mierzalne zyski w zakresie wydajności operacyjnej, zamiast zakładać bezpośrednią redukcję emisji węgla.
2. Przeanalizuj zużycie energii i informacje na temat śladu węglowego dostawców AI, priorytetowo traktując partnerów, którzy zapewniają przejrzyste dane na temat wpływu ich infrastruktury na środowisko.
3. Zastąp wszelkie wewnętrzne hasła marketingowe dotyczące „zielonego AI” konkretnymi, weryfikowalnymi wskaźnikami z własnej działalności, unikając ogólnych twierdzeń na temat wpływu na klimat, które nie posiadają walidacji przez strony trzecie.

Źródła

• The climate case for AI has not been made — MIT Tech Review