כמעט 4 שנים מאז שהושק ChatGPT, שסימן את יריית הפתיחה של מהפכת הבינה המלאכותית, מחקר חדש של האו"ם מזהיר שהטכנולוגיה, או ליתר דיוק ההתרחבות הבלתי נתפסת שלה, עלולה לגבות מחיר סביבתי כבד מכדור הארץ וממיליארדי בני אדם.
לפי החוקרים, עד סוף העשור תעשיית ה-AI עשויה לצרוך כמות מים ששווה לצריכה ביתית בסיסית של כמעט 1.5 מיליארד בני אדם, לייצר מיליוני טונות של פסולת אלקטרונית ולהעמיק עוד יותר את הפער בין המדינות שמחזיקות בכוח המחשוב לבין אלו שנשארות מאחור.
באופן מפתיע, המחקר מצא שרוב צריכת האנרגיה של הבינה המלאכותית לא נובעת מאימון מודלים, אלא דווקא ממיליארדי בני האדם שמשתמשים בטכנולוגיה על בסיס יומי.
חשמל הוא רק חלק מהסיפור
לפי הדוח, מרכזי נתונים שמפעילים את שירותי ה-AI השונים עשויים לצרוך עד שנת 2030 כ-945 טרה-ואט-שעה של חשמל בשנה - כמעט פי שלושה מסך צריכת החשמל השנתית של פקיסטן, בנגלדש וניגריה גם יחד (מדינות שבהן חיים יותר מ-650 מיליון בני אדם).
ולצריכת החשמל האסטרונומית הזו יש גם מחיר נוסף - מרכזי נתונים דורשים כאמור כמויות עצומות של מים לצורכי קירור וייצור חשמל, וגם שטחי קרקע עבור תחנות כוח, תשתיות ושרשראות אספקה.
לפי המחקר, השימוש של תעשיית ה-AI בקרקע עשוי להגיע ליותר מ-14,500 קמ"ר עד סוף העשור - שטח הגדול פי 12 כמעט משטחה של העיר ניו יורק (כ-1,200 קמ"ר), פי תשעה משטחה של לונדון (כ-1,570 קמ"ר), פי שישה וחצי משטחו של מטרופולין טוקיו (כ-2,200 קמ"ר), וכשני שליש משטחה של מדינת ישראל (כ-22,000 קמ"ר).
גם הצרכן הפשוט אשם
החוקרים טענו עוד כי למרות שרוב הדיון כיום סביב ההשפעה הסביבתית של בינה מלאכותית מתמקד בעלויות אימון מודלים גדולים כמו ג'מיני, ChatGPT וקלוד, הבעיה האמיתית נמצאת במקום אחר בכלל, והוא הצרכנים עצמם.
לפי הדוח, בין 80 ל-90 אחוזים מצריכת האנרגיה הכוללת של מערכות AI נובעים דווקא מהשימוש היומיומי של המשתמשים. החוקרים ציינו במחקר את אחד משירותי ה-AI הפופולריים בעולם, ששמו לא נחשף, שמעבד לפי ההערכות כ-2.5 מיליארד בקשות ביום וצורך מאות גיגה-ואט שעה של חשמל בשנה.
ולא, שבבים יעילים יותר כנראה לא יפתרו את הבעיה. החוקרים מצביעים על "אפקט הריבאונד": ככל שהמערכות משתפרות והופכות לזולות ונגישות יותר, כך יותר אנשים משתמשים בהן, מה שמוביל בסופו של דבר לצריכת משאבים שרק ממשיכה לעלות.
לא כולם נושאים באותו הנטל
לטענת מחברי הדוח, השיח סביב ההשפעה הסביבתית של AI מתמקד יותר מדי בפליטות גזי חממה, כאשר בעצם מדובר רק בחלק מהתמונה הגדולה. כך למשל, מעבר למקורות אנרגיה מתחדשים עשוי אמנם להפחית פליטות פחמן, אבל במקביל להגדיל את צריכת המים ואת השימוש בקרקע, במיוחד באזורים שכבר מתמודדים עם מחסור במשאבים.
כך, בחלק מהמדינות מרכזי הנתונים כבר אחראים לחלק משמעותי מצריכת החשמל הלאומית. במקומות אחרים, מתקנים חדשים צורכים כמויות גדולות של מים, לעיתים דווקא בזמן בצורת.
3 צפייה בגלריה
גם בזמן בצורת - מרכזי נתונים צורכים כמויות אדירות של מים
(צילום: Piyaset/Shutterstock)
במקביל, החוקרים מזהירים גם מפני בעיה נוספת שמתחילה לצבור תאוצה: פסולת אלקטרונית. לפי התחזיות, תשתיות בינה מלאכותית עשויות לייצר עד שנת 2030 כ-2.5 מיליון טונות של פסולת אלקטרונית בשנה.
חלק גדול מאותה הפסולת צפוי להגיע למדינות עניות יותר, שאין להן יכולת מספקת לטפל בה בצורה בטוחה. בנוסף, העלייה בכריית המינרלים הדרושים לייצור שבבים ומאיצי AI מעוררת חששות מפני פגיעה סביבתית משמעותית ופגיעה בזכויות אדם באזורי הכרייה.
90% מכוח המחשוב נמצא בשתי מדינות
לפי הדו"ח, יותר מ-90% מכוח המחשוב הייעודי לבינה מלאכותית מרוכז כיום בארה"ב ובסין. במקביל, מעל ל-150 מדינות עדיין אינן מחזיקות בתשתיות בינה מלאכותית משמעותיות.
לדברי החוקרים, הפער הזה אינו רק כלכלי. בעוד שחלק מהמדינות נהנות מפירות מהפכת הבינה המלאכותית, אחרות נושאות בנטל הסביבתי של כריית חומרי הגלם, ייצור החשמל והטיפול בפסולת מבלי ליהנות מאותם יתרונות.
למרות התחזיות המדאיגות, מחברי המחקר מדגישים שהם אינם קוראים לעצור את פיתוח הבינה המלאכותיתף אלא להיפך. לטענתם, המטרה היא לוודא שהטכנולוגיה מתפתחת בצורה אחראית יותר.
לשם כך הם מציעים מודל המבוסס על שקיפות, תכנון יעיל יותר של מערכות, שיתוף פעולה בין מדינות ואחריות לאורך כל מחזור החיים של המוצרים. הם קוראים לממשלות להביא בחשבון את צורכי החשמל, המים והקרקע של מרכזי הנתונים כבר בשלב התכנון, ולחברות הטכנולוגיה לפתח מערכות חסכוניות יותר במשאבים.
החוקרים ציינו כי גם למשתמשים עצמם כאמור יש חלק במשוואה. בחירה ביישומים פחות תובעניים מבחינת משאבים, כאשר הדבר אפשרי, יכולה לסייע לצמצם את ההשפעה הסביבתית.
