À une époque caractérisée par le développement technologique et l’innovation continue, les technologies d’intelligence artificielle font partie des principaux axes qui constituent une transformation radicale dans les différents aspects de nos vies. Ces technologies vont des applications simples aux applications complexes, affectant directement les modes de vie, les forces économiques et l’environnement. Dans ce contexte, cet article cherche à explorer les aspects de l’impact des technologies d’intelligence artificielle sur l’environnement et l’équilibre écologique. Alors que la course à l’IA progresse à un rythme rapide, de nombreuses personnes s’inquiètent de l’impact de ces technologies sur l’écosystème.
Cependant, une adoption massive et durable est encore possible. Mais les individus et les organisations doivent travailler ensemble pour résoudre les dommages causés par l’IA à l’environnement.
Dans cet article, nous discuterons des défis et des opportunités qui peuvent découler de l’utilisation croissante des technologies d’intelligence artificielle dans divers domaines. Nous discuterons de l'impact de ces technologies sur la durabilité de l'environnement et de la manière dont l'innovation numérique peut jouer un rôle en nous aidant à protéger et à préserver l'environnement. Vérifier Expliquer l'intelligence artificielle (IA) en termes simples avec des exemples de ses utilisations.
1. L’IA informatique nécessite énormément d’énergie
La principale raison de l’importante empreinte carbone de l’IA est la forte consommation d’énergie du traitement. Prenons l’exemple des chatbots. Le plafond de jetons de ChatGPT et le traitement rapide des entrées représentent d'énormes besoins en énergie. La plupart des utilisateurs ne connaissent pas les ressources requises pour chaque requête de recherche, ils inondent donc les chatbots d'invites aléatoires sans aucune valeur.
Ft Sémianalyse Modèle de coût ChatGPT. Il déclare qu'OpenAI gère 3617 100 serveurs HGX AXNUMX pour répondre aux millions de réclamations que ChatGPT reçoit quotidiennement.
Chaque serveur consomme 3000 XNUMX wattheures s'il est le même que le vôtre NVIDIA HGX A100. Ainsi, pour que 3,617 95,054,760,000 unités fonctionnent 95,054.76 heures sur XNUMX et XNUMX jours sur XNUMX, elles auraient besoin de XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX wattheures ou XNUMX XNUMX mégawattheures par an. Pour référence, utilisez New York City Entre 5500 10000 et XNUMX XNUMX MWh par jour.
2. Les évolutions rapides favorisent les modes de vie jetables
La croissance rapide de l’intelligence artificielle perpétue une culture d’exclusion. Les consommateurs de technologies sont contraints de disposer des systèmes les plus récents sur le marché, qu'ils en aient ou non besoin. Certains comprennent à peine ces outils. Ils recherchent la « prochaine grande nouveauté » parce que les entreprises promettent des fonctionnalités nouvelles et innovantes qui facilitent la vie et les tâches quotidiennes.
En cédant à ce mode de vie non durable, les consommateurs permettent aux leaders technologiques de contrôler la demande de plateformes d’IA. Les ressources sont gaspillées dans des outils redondants qui n’apportent que peu d’avantages.
Prenez ChatGPT, par exemple. Des millions de développeurs ont profité de son essor en lançant leurs propres chatbots basés sur ce modèle. Alors que les leaders technologiques comme Microsoft, Meta et Google ont construit des modèles linguistiques innovants, la plupart des entreprises ont simplement suivi cette tendance.
Avertissement: Évitez de télécharger des chatbots non vérifiés en ligne. Les pirates utilisent de fausses applications ChatGPT pour inciter les utilisateurs à révéler des informations personnelles et à payer des frais d'abonnement élevés.
3. Il n’existe aucun organe directeur central qui réglemente l’utilisation et le développement de l’IA
Les progrès rapides de l’intelligence artificielle dépassent les lignes directrices et les limites. Et même des personnalités mondiales de la technologie, comme Sam Altmann, PDG d'OpenAI, souligne qu'une intervention réglementaire plus stricte est nécessaire dans le domaine de l'IA pour contrôler des modèles robustes. À ce jour, il n’existe aucune autorité unique qui surveille et réglemente les activités d’IA.
Mais même si les agences gouvernementales commencent à s’attaquer aux risques associés à l’IA, les dommages environnementaux figureront en bas de leur liste. Il donnera probablement la priorité aux hallucinations de l’IA, aux manquements à l’éthique et aux menaces à la vie privée. Bien que tout aussi importants, ces facteurs ne doivent pas éclipser les impacts environnementaux négatifs de l’IA.
Le gouvernement devrait travailler avec des groupes environnementaux pour contrôler les entreprises technologiques. Il peut réduire l’empreinte carbone des développeurs d’IA en régulant leur consommation d’énergie, leurs méthodes d’élimination et leur extraction de minéraux. Vérifier Façons dont les gouvernements peuvent réglementer les outils d'IA.
4. Les efforts agricoles en matière d’IA donnent la priorité à la productivité plutôt qu’à la santé des écosystèmes
Les secteurs agricoles explorent les moyens d’intégrer des systèmes basés sur l’IA dans ce domaine agricole. La mise en œuvre stratégique peut aider à maximiser la croissance des cultures, à automatiser le travail manuel et à lutter contre les catastrophes naturelles tout en réduisant les frais généraux. L’IA agricole est une industrie en pleine croissance. Et tu t'attends Market.nous Dépasser la taille du marché mondial de 10.2 milliards de dollars d’ici 2032.
Cependant, malgré ces avantages, l’IA agricole ignore toujours la consommation énergétique massive liée à la formation et à la construction de ces systèmes. Donner la priorité à des rendements agricoles élevés et à des méthodes de récolte efficaces nuit à l’écosystème. À ce rythme, l’IA pourrait par inadvertance promouvoir des pratiques agricoles intensives qui détruisent et drainent les terres.
5. La formation de l'IA nécessite des essais et des erreurs
Entraîner les plateformes d’IA sur des milliards de paramètres nécessite des ressources considérables. Entre la préparation des ensembles de données et leur intégration dans les modèles d’IA, le processus peut facilement consommer des millions d’énergie.
En outre, les tests de données consistent en des essais et des erreurs itératifs. Les développeurs continueront à consommer d’importantes ressources énergétiques lorsqu’ils développeront des itérations de modèles, résoudront les problèmes et élimineront les bogues.
Prenons ChatGPT comme exemple. Une étude a montré L'Université de Cornell OpenAI a nécessité 405 ans de fonctionnement du GPU V100 pour entraîner GPT-3 sur 175 milliards de paramètres.
En supposant qu'OpenAI utilise quelque chose de similaire pour les GPU Nvidia V100, qui consomme 300 wattheures, alors 405 années de consommation d'énergie équivalent à 1,064,340,000 30 35.478 24 wattheures. Pour référence, la plupart des foyers consomment XNUMX XNUMX wattheures par jour. Ainsi, la puissance utilisée par OpenAI pour entraîner initialement ChatGPT pourrait alimenter XNUMX XNUMX foyers pendant XNUMX heures.
6. Les IA sont constituées de minéraux terrestres
Le matériel utilisé pour créer, former et commercialiser les technologies d’IA est composé de différents minéraux terrestres. Prenons l'exemple des GPU. Leur fabrication nécessite, entre autres matières premières, du cuivre, de l’étain, de l’argent et du zinc, et les entreprises technologiques ont besoin de milliers de GPU pour entretenir leurs systèmes d’IA.
Les développeurs devraient explorer d’autres moyens d’obtenir des matières premières. Sinon, les activités minières malveillantes ne feront qu’augmenter à mesure que la demande de matériel lié à l’IA augmentera. Même les plus grandes mines s’épuiseront après plusieurs décennies. Vérifier Quelques mythes courants sur l'intelligence artificielle qui ne sont pas vrais.
7. Possibilités d'embouteillages
L’IA peut construire un avenir plus économe en énergie et plus intelligent pour l’industrie automobile. Une étude menée par Revue internationale de recherche environnementale et de santé publique Les voitures autonomes produisent 50 à 100 % d’émissions de carbone en moins que les voitures conventionnelles. Les constructeurs automobiles du monde entier intégreront progressivement l’intelligence artificielle dans leurs unités.
Malgré leur efficacité énergétique, l’avènement des voitures guidées par l’IA augmente également les embouteillages dans les villes densément peuplées. Les véhicules privés continueront d’être plus nombreux que les centres de transports publics. Une enquête longitudinale menée par l'Université d'Adélaïde révèle que les consommateurs préfèrent acheter des voitures autonomes plutôt que d'utiliser les transports publics ou le covoiturage.
8. Le développement de l’intelligence artificielle augmente les déchets électroniques
L'intelligence artificielle progresse rapidement car les développeurs continuent de publier de nouveaux produits matériels et logiciels. Ils veulent tous d’abord contrôler le marché mondial. C'est dommage de poursuivre technologies de rupture Le nouveau système exacerbe le problème croissant des déchets électroniques dans la société. N'oubliez pas : la maintenance des systèmes d'IA nécessite des milliers de GPU et de serveurs, dont la plupart ne peuvent pas être recyclés.
Les rapports indiquent Le monde compte 85 % des déchets électroniques sont envoyés dans les décharges et les incinérateurs, et 70 % d’entre eux contiennent des éléments toxiques. Les développeurs d’IA devraient explorer des méthodes d’élimination plus durables. Les pratiques environnementales telles que la réduction de la consommation de combustibles fossiles, l’allongement du cycle de vie des appareils électroménagers et la conception de méthodes de recyclage réformeront l’industrie. Vérifier Intelligence artificielle et risques pour la vie privée : protéger vos données dans un monde automatisé.
L'intelligence artificielle est-elle mauvaise pour l'environnement ?
Malgré les effets néfastes de l’IA sur l’environnement, elle n’est pas intrinsèquement insoutenable. La plupart des problèmes ci-dessus proviennent de la manière dont les humains conçoivent, programment, mettent en œuvre et gèrent les technologies basées sur l’IA. Les entreprises technologiques doivent cesser de sacrifier les pratiques environnementales au profit de progrès rapides. Même atteindre le sommet de l’intelligence artificielle générale ne justifiera pas l’épuisement des ressources naturelles de la Terre.
Les entreprises doivent également donner la priorité aux technologies vertes. Les applications commerciales et industrielles de l’intelligence artificielle éclipsent sa capacité à protéger l’environnement. L’industrie regorge déjà d’applications et d’outils d’IA aléatoires. Mais il n’y a pas assez de développeurs intéressés à tirer parti de l’IA pour préserver les ressources et lutter contre le changement climatique. Vous pouvez voir maintenant Comment l'intelligence artificielle brouille la frontière entre réalité et fantasme.
