Czy AI wspiera zrównoważony rozwój? A może mu zagraża?

AI może pomóc ludzkości rozwiązać największe problemy społeczne, także te związane ze zmianami klimatycznymi. Jednak wyzwania związane z ogromnym zapotrzebowaniem na energię i wodę mogą zniwelować potencjalne korzyści.

Metaforyczny statek sztucznej inteligencji pędzi przed siebie z zawrotną prędkością, nie zważając na góry lodowe ani zagrożenia społeczne. Możliwe tempo rozwoju jest oszałamiające. Według entuzjastycznych prognoz AI wygeneruje biliony dolarów wartości, przynosząc zarówno olbrzymie oszczędności kosztowe, jak i tworząc całkowicie nowe produkty oraz rynki.

W momencie, gdy potencjał sztucznej inteligencji, a wraz z nim zachwyt i niepokój, dynamicznie rosną, warto postawić pytanie: co AI oznacza dla najpoważniejszych wyzwań, przed którymi stoi świat? Chodzi o kwestie takie jak zmiany klimatyczne, nierówności społeczne oraz zagrożenia dla demokracji. Czy będzie naszym sprzymierzeńcem, przeszkodą, a może jednym i drugim? Jak wpłynie na dążenie do świata, w którym ludzkość regeneruje swoje zasoby i daje naturze więcej niż zabiera?

Oczywiście to temat, który mógłby wypełnić całą książkę. Skupmy się jednak na czterech kluczowych obszarach wpływu: pozytywnym potencjale AI w działaniach na rzecz klimatu i zrównoważonego rozwoju, jej rosnącym zapotrzebowaniu na energię, zagrożeniach związanych z dezinformacją generowaną przez AI oraz wpływie na poziom życia. Postaram się zarysować aktualny obraz sytuacji.

Punkt 1 – AI może sprawić, że świat i biznes staną się bardziej zrównoważone.

Już w 2018 roku pisałem o potencjale jaki wykazuje sztuczna inteligencja w rozwiązywaniu problemów społecznych. Dziś widać wyraźnie, że to, co jeszcze niedawno wydawało się jedynie nośnym hasłem, szybko staje się rzeczywistością. Dzięki narzędziom opartym na AI możemy spodziewać się radykalnej poprawy zarządzania najbardziej złożonymi systemami: klimatem i emisjami, energetyką i sieciami przesyłowymi, transportem, wodą, żywnością i rolnictwem, budownictwem, urbanistyką i wieloma innymi obszarami. Lepsze modele prognostyczne oraz większa transparentność operacyjna powinny pomóc firmom i instytucjom publicznym w istotnym ograniczaniu emisji (choć trzeba tu dodać istotne zastrzeżenie – o czym wspomnę w punkcie 2).

Warto zaznaczyć, że korzyści te wynikają głównie z klasycznych rozwiązań AI, a nie z widowiskowych chatbotów i narzędzi generatywnych. Aczkolwiek granica między nimi stopniowo się zaciera, a oba nurty rozwijają się w oszałamiającym tempie. Oto kilka kluczowych przykładów pozytywnego zastosowania AI:

• Zużycie energii – optymalizacja projektowania budynków i systemów sterowania, co według Departamentu Energii USA może zmniejszyć zużycie energii w danym obiekcie o 29% lub więcej.
• Zarządzanie energią i siecią – równoważenie podaży i popytu w systemie energetycznym poprzez zarządzanie ekstremalnie złożonym systemem składającym się z  miliardów urządzeń pobierających energię, milionów urządzeń wytwarzających energię (od paneli słonecznych na dachach po ogromne elektrownie)  oraz niektórych urządzeń działających w obu kierunkach (na przykład pojazdów elektrycznych, które przez część dnia pobierają prąd, a w innych momentach działają jako mobilne baterie oddające energię do sieci).
• Żywność i rolnictwo – zwiększenie efektywności „precyzyjnego rolnictwa”, które może podnieść wydajność gospodarstw od 20% do 40% dzięki lepszym prognozom pogody i dokładnie wyliczonemu stosowaniu wody, nawozów lub pestycydów. Narzędzia AI są również wykorzystywane do ograniczania szokującej skali marnowania żywności (szacunkowo 30%–40% jedzenia trafia w samych Stanach Zjednoczonych do śmieci), co pozwala zaoszczędzić ogromne ilości energii i wody na etapie produkcji.
• Logistyka i transport – usprawnianie przepływu ruchu, redukcja pracy silników na biegu jałowym i znaczne ograniczenie liczby wypadków.
• Łańcuchy dostaw – ograniczenie ryzyka, kosztów, marnotrawstwa i optymalizacja poziomu zapasów dzięki lepszym prognozom i zarządzaniu.
• Projektowanie produktów – tworzenie produktów o mniejszym wpływie na środowisko podczas ich całego cyklu życia.

A jeśli chodzi o społeczną stronę agendy zrównoważonego rozwoju i dobrostan człowieka:

• Opieka zdrowotna – przyspieszenie opracowywania nowych leków i diagnozowania chorób. Klinika Mayo wykorzystała AI, by skrócić czas identyfikacji jednej z chorób nerek z 45 minut do kilku sekund.
• Edukacja – personalizacja procesu uczenia się i zwiększenie dostępności edukacji.
• Bezpieczeństwo publiczne – dokładniejsze prognozowanie poziomu przestępczości i występowania katastrof naturalnych wywołanych zmianami klimatu.
• Inkluzywność – rozwój technologii wspomagających dla osób z niepełnosprawnościami.

Na poziomie operacyjnym pokładane są również duże nadzieje w tym, że sztuczna inteligencja pomoże firmom sprostać gwałtownie rosnącym wymaganiom sprawozdawczym. Na przykład w zakresie zbierania danych i wypełniania pozornie niekończącego się nawału formularzy. Jasne jest, że lista potencjalnych korzyści jest długa, a sam przyznaję, że o kilku aspektach społecznych wcześniej nie pomyślałem. (Dzięki, ChatGPT, za podsunięcie tematów gotowości na klęski żywiołowe i włączenia społecznego.)

Zobacz także: Czy wiesz, jak twoje produkty wpływają na środowisko?

Punkt 2 – Sztuczna inteligencja przyczynia się do gwałtownego wzrostu zużycia energii

W maju „Financial Times” podał, że centra danych obsługujące AI w Stanach Zjednoczonych zużywają już rocznie 15 gigawatów (GW) mocy. Jest to mniej więcej tyle, ile wynosi całkowita moc wszystkich amerykańskich elektrowni słonecznych. Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) szacuje, że do 2026 roku globalne zapotrzebowanie centrów danych na energię elektryczną będzie ponad dwukrotnie wyższe niż w roku 2022, osiągając poziom zużycia odpowiadający obecnemu całkowitemu zapotrzebowaniu energetycznemu Japonii.

Nie jest jasne, czy operatorzy sieci energetycznych zdołają za tym nadążyć. Rozwój mocy produkcyjnych zależy bowiem od szybkiego lokalizowania, zatwierdzania i budowy wystarczającej liczby centrów danych i elektrowni, pomimo częstego oporu ze strony lokalnych mieszkańców. Na przykład prognoza rozwoju mocy elektrowni należących do Georgia Power, amerykańskiego dostawcy energii, wzrosła drastycznie: z 0,4 GW w styczniu 2022 roku do 6,6 GW w październiku 2023 roku. Dotyczy to horyzontu rozwoju do roku 2030. Co prawda operatorzy czasem zawyżają prognozy zapotrzebowania, by uzasadnić nowe inwestycje (zwłaszcza w projekty nierozwijające odnawialnych źródeł energii), ale skala zjawiska pozostaje przytłaczająca. Nawet gdyby Georgia Power zbudowała kopię największej farmy fotowoltaicznej na świecie (7 milionów paneli) i do tego dodała trzy typowe reaktory jądrowe, nadal nie osiągnęłaby zakładanego celu 6,6 GW. A to tylko szacunek dla jednego stanu w USA.

Nawet jeśli rozbudowa mocy wytwórczych faktycznie nastąpi, bilans może być niejednoznaczny. Wzrost zdolności produkcyjnych po stronie dostawców energii może podważyć ogromny postęp, jaki sektory energetyczny i technologiczny osiągnęły w redukcji emisji dwutlenku węgla. Firma Trane Technologies (mój klient) wspiera centra danych w utrzymywaniu odpowiednich warunków chłodzenia, więc z pozoru mogłaby być zachwycona tym wzrostem. Jednak przedsiębiorstwo martwi się również, co nowe zapotrzebowanie oznacza dla jego działań zmierzających do ograniczenia emisji CO2 przez klientów o 1 gigatonę do 2030 roku.

„Boom na AI spowodował gwałtowny wzrost zapotrzebowania na energię i chłodzenie” – powiedział Paul Camuti, wiceprezes Trane oraz dyrektor ds. technologii i zrównoważonego rozwoju – „Potrzebujemy pilnie innowacji w zakresie energii odnawialnej, magazynowania energii oraz efektywności po stronie popytu – i to na dużą skalę, w tempie, które pozwoli uniknąć poważnych barier dla zrównoważonego rozwoju”. Innymi słowy: skala wzrostu może przewyższyć wszystkie dotychczasowe działania Trane i innych firm na rzecz poprawy efektywności energetycznej.

Niezawodność sieci może ucierpieć, jeśli produkcja energii nie nadąży za popytem. Ograniczenia w funkcjonowaniu sieci mogą również utrudnić przejście do koncepcji „elektryfikacji wszystkiego”, czyli upowszechnienia pojazdów elektrycznych oraz zasilania budynków i zakładów wyłącznie energią elektryczną. Wysiłki zmierzające do dekarbonizacji kluczowych sektorów i samej sieci, tak pilnie potrzebne światu, mogą zostać przytłoczone przez gorączkową rozbudowę źródeł energii.

Prognozowany wzrost zapotrzebowania na energię w sytuacji, gdy pilnie trzeba ograniczać emisje, powinien skłonić nas do refleksji. Rzeczywiście, to zjawisko już teraz powoduje, że firmy technologiczne poważnie rozmijają się ze swoimi celami klimatycznymi. Zarówno Microsoft, jak i Google ogłosiły niedawno, że ich emisje znacznie wzrosły w ciągu ostatnich czterech lat. A jednak istnieją powody by mieć nadzieję na zmianę na lepsze. Technologiczni giganci są już dziś największymi nabywcami energii odnawialnej. Microsoft, na przykład, dąży do tego, by dodawać do sieci przede wszystkim energię pochodzącą z OZE i intensywnie inwestuje w sekwestrację CO2, którą Amerykańska Służba Geologiczna definiuje jako proces wychwytywania i magazynowania dwutlenku węgla z atmosfery. Firma robi też więcej. „Nasze zobowiązanie, by do 2030 roku nasza działalność była zasilana w 100% przez energię o zerowej emisji dwutlenku węgla przez cały czas kieruje również naszymi pracami nad magazynowaniem energii w skali sieciowej, transformacją systemu energetycznego i sprawiedliwością środowiskową” – powiedziała Michelle Lancaster, dyrektorka ds. globalnej strategii w Microsoft.

Najwięksi gracze deklarują, że chcą w możliwie największym stopniu utrzymać neutralność klimatyczną, nawet jeśli zużycie energii będzie rosło. Na razie im się to nie udaje, ale bazując na podstawie wcześniejszych doświadczeń, to może być osiągalne, przynajmniej częściowo. Maud Texier, globalna dyrektorka ds. czystej energii i rozwoju dekarbonizacji w Google, zwróciła niedawno uwagę, że w latach 2010–2018 wolumen centrów danych firmy wzrósł o 550%, a zużycie energii zwiększyło się w tym czasie jedynie o 6%, częściowo dzięki efektywności wspieranej przez AI. W 2016 roku system AI DeepMind od Google zmniejszył zużycie energii potrzebnej do chłodzenia jednego z centrów danych nawet o 40%, co przełożyło się na 15-procentową redukcję całkowitych strat energetycznych w przeliczeniu na jednostkę mocy. AI może też usprawnić działanie całej sieci energetycznej. Mimo to będzie to trudny wyścig z czasem, biorąc pod uwagę gwałtowny wzrost zapotrzebowania na energię.

Wreszcie, oprócz kwestii zużycia energii przez centra danych, AI może pogłębiać negatywny wpływ istniejących źródeł emisji na klimat. Przemysł paliw kopalnych wykorzystuje sztuczną inteligencję do poszukiwania nowych złóż, firmy z branży fast fashion stosują ją, by identyfikować kolejne niszowe rynki i produkować więcej odzieży słabej jakości. AI może też pomóc firmom rybackim jeszcze szybciej eksploatować łowiska.

Punkt 3 – sztuczna inteligencja może być zarówno źródłem informacji, jak i niebezpiecznych dezinformacji.

Korzyści płynące z AI wynikają z dostępu do większej ilości i lepszej jakości systemów danych. Sztuczna inteligencja potrafi odkrywać wzorce, dawać nowe zrozumienie działania systemów i optymalizować ich funkcjonowanie. Jednak informacje, które dostarcza, odzwierciedlają świat takim, jakim jest, a nie takim, jakim chcielibyśmy go widzieć. Są obciążone ludzkimi uprzedzeniami zawartymi w danych wejściowych. Amazon odkrył kiedyś, że jego system rekrutacyjny oparty na AI był stronniczy wobec kobiet, ponieważ większość dotychczasowych pracowników stanowili mężczyźni. W innych przypadkach algorytmy stosowane w wymiarze sprawiedliwości i ochronie zdrowia ujawniały zawarte stereotypy.

Świat technologii opracowuje sposoby na ograniczenie uprzedzeń, więc załóżmy, że „bogowie AI” zdołają zmniejszyć to niezamierzone ryzyko. Ale co można zrobić, by powstrzymać celową dezinformację tworzoną przez generatywną sztuczną inteligencję? W tym roku ponad 2 miliardy ludzi na całym świecie głosuje w kontrowersyjnych wyborach, w których stawką jest demokracja (tekst został opublikowany w 2024 roku – przyp. red.). Fałszywe treści tworzone przez AI już teraz wprowadzają ludzi w błąd. W styczniu fałszywa wiadomość głosowa stworzona z użyciem deepfake’ów, brzmiąca jak prezydent Joe Biden, zachęcała wyborców w New Hampshire do pominięcia prawyborów. Wyglądało to jak test przed czymś znacznie groźniejszym.

Punkt 4 – Sztuczna inteligencja będzie miała ogromny nieznany wpływ na miejsca pracy i źródła utrzymania.

Niedawno byłem oszołomiony nowym narzędziem z arsenału ChatGPT, Sora, które przekształca tekstowe polecenia w wysokiej jakości filmy. Są one niemal nie do odróżnienia od produkcji aktorskich, czy animowanych stworzonych przez ludzi. Moja pierwsza reakcja, poza czystym zachwytem, to pytanie, czy studia filmowe w ogóle będą musiały jeszcze budować prawdziwe scenografie. Rzeczywiście, po obejrzeniu możliwości Sory, znany producent Tyler Perry wstrzymał plany rozbudowy swojego studia w Atlancie. Wartość inwestycji miała wynosić 800 milionów dolarów. W rozmowie z „The Hollywood Reporter” powiedział: „Jeśli chciałbym umieścić dwie osoby w salonie domku w górach, nie muszę już budować górskiej scenografii, nie muszę stawiać jej na planie zdjęciowym. Mogę usiąść w biurze i zrobić to za pomocą komputera – co mnie szokuje.”

Jeśli kiedykolwiek czekałeś na zakończenie napisów w filmie Marvela, wiesz, jak wiele osób pracuje przy takich produkcjach. Nie trzeba być luddystą, by zadać pytanie, co stanie się z tymi wszystkimi miejscami pracy. Oczywiście istnieje też pozytywny scenariusz. Jeśli AI zdemokratyzuje tworzenie filmów i niemal każdy będzie mógł je realizować, być może świat odkryje wielu nowych Spielbergów i Gerwig – od faweli w Rio po rolnicze wsie w Indiach.

To tylko przykład z jednej branży; konsekwencje rozwoju AI rozciągają się na każdy sektor i typ pracy. Firmy technologiczne podkreślają potencjał tworzenia nowych zawodów, ale, jak niedawno zauważył komik Jon Stewart, nowa profesja „inżyniera promptów AI” może się w istocie sprowadzać do roli „kolesia, który wpisuje pytania”. Dodał, że „jeśli jest jakiś zawód, który może zostać najłatwiej zastąpiony przez AI, to właśnie ten.”

McKinsey przewiduje, że AI pomoże zautomatyzować 30% godzin pracy w USA do 2030 roku. Czy oznacza to większą produktywność, czy też mniej miejsc pracy? Tego nie wiadomo.

Być może będziemy musieli się zastanowić, jak przystosować społeczeństwo do tych głębokich zmian. Niektórzy wpływowi reprezentanci Doliny Krzemowej (w tym CEO OpenAI, Sam Altman) opowiadają się za wprowadzeniem powszechnego dochodu podstawowego. Jest to forma wypłaty dla każdego obywatela, która miałaby zapewnić mu środki do życia. Wygląda na to, że ci liderzy doskonale wiedzą, jakie skutki dla nas wszystkich będą miały tworzone przez nich technologie.

Więc jaki jest ostateczny wniosek? Nawet jeśli pominiemy skrajną wizję, w której „AI próbuje nas wszystkich zabić”, tak często obecną w science fiction, i tak pozostaje wiele powodów do niepokoju. Skala potencjalnych strat miejsc pracy może być bezprecedensowa, podobnie jak rosnące zapotrzebowanie na energię, które może znacznie zwiększyć emisję dwutlenku węgla i zniweczyć dużą część globalnych wysiłków na rzecz ograniczenia zmian klimatu.

Jak wiele najnowszych technologii, AI znajduje dziś zastosowanie w efektownych, widowiskowych obszarach, w dziedzinie rozrywki i osobistej produktywność. Tymczasem za kulisami kryje się jej prawdziwy potencjał: usprawnienie największych systemów, na których opierają się nasze społeczeństwa. Czy korzyści przewyższą zużycie zasobów i ryzyka społeczne? Być może, ale tylko wtedy, jeśli spojrzymy wyraźnie na wyzwania i wspólnie postawimy sobie za cel zmierzenie się z nimi wprost. Czy potrafimy skierować to niewyobrażalnie potężne narzędzie we właściwą stronę, by ocalić siebie samych? To zależy od nas… przynajmniej na razie.