Ali je za boj proti podnebnim spremembam primerno uporabljati tehnologijo, ki sama prispeva k njim?

Umetna inteligenca (UI) se v svetu tehnologije že dolgo predstavlja kot katalizator inovacij ter obljublja revolucije na mnogih področjih našega življenja. Od preoblikovanja načinov, kako se družimo in poslujemo, do spreminjanja naše sposobnosti, da se soočamo z nekaterimi najbolj zahtevnimi izzivi človeštva, kot so podnebne spremembe.

Ravno pri naslavljanju podnebnih sprememb v povezavi z UI se postavljajo številna vprašanja, ki so ključna v procesu iskanja rešitev. Pri tem pa bijemo bitko s časom, saj razvoj vedno zaostaja za posledicami podnebnih sprememb, ki so iz leta v leto hujše in se bodo najverjetneje ujele v povratno zanko. To so procesi, ki lahko okrepijo (pozitivna) ali oslabijo (negativna) začetne učinke. Primer pozitivne povratne zanke je taljenje ledu na Arktiki, ki pospeši globalno segrevanje, negativna zanka pa je povečana rast rastlin zaradi večje koncentracije CO2. Svet je močno nagnjen k pozitivnim povratnim zankam in verjetno niti tehnologija niti UI teh procesov ne zmoreta zaustaviti.

“Včasih me je sram, da sem pripadnik rase, ki je v svojem neutešljivem hrepenenju po materialnih dobrinah uničila pol sveta.”

Nejc Zaplotnik

alpinist, v knjigi Pot (2007)

Celostni pristopi

Za naslavljanje podnebnih sprememb je pomemben širok in celostni pristop k problemom, ki presega zgolj tehnološke in ekonomske vidike. V kolikor bi želeli ustaviti izjemno hitre in drastične spremembe podnebja ter okolja, bi morali v celoti spremeniti naš potrošniški, neoliberalni in turbo kapitalistični način življenja, ki v nenehni sinergiji med ustvarjanjem in trošenjem maksimalno izkorišča in vpliva na okolje, ljudi in planet na vseh mikro in makro ravneh. Te spremembe bi pomenile popolno odpoved načinom življenja, ki jih danes poznamo, in zmanjšanje vseh možnih potreb na minimum. A ker je to za večino nepredstavljivo in utopično, se lahko za blaženje obrnemo k nekaterim sistematičnim spremembam, ki bi jih morali čim prej in v celoti implementirati. Med temi so na primer krožno in nizkoogljično gospodarstvo, zmanjšanje potrošnje, trajnostna mobilnost, obnova in zaščita ekosistemov, izraba obnovljivih virov energije, sistemsko politične in zakonodajne spremembe v navezavi na transformacijo miselnih konceptov in vrednot o okolju. Vse našteto lahko povežemo tudi z umetno inteligenčnimi sistemi, pred tem pa si moramo postaviti nekaj pomembnih vprašanj.

Ključna vprašanja

Pri naslavljanju podnebnih sprememb v navezavi na tehnologijo in umetno inteligenčne sisteme se moramo v prvi vrsti vprašati, kako lahko uravnotežimo uporabo UI in njen vpliv na okolje? Kako lahko UI pomaga pri prehodu na obnovljive vire energije, pri napovedovanju in modeliranju podnebnih sprememb, podpre pravičen prehod na nizkoogljično gospodarstvo, izboljša učinkovitost krožnega gospodarstva, pripomore k zmanjšanju emisij v industriji in gradbeništvu, kako lahko pomaga pri zmanjševanju emisij toplogrednih plinov iz kmetijstva? Kakšno vlogo igra UI pri preprečevanju nadaljnje izgube biotske raznovrstnosti, pri ozaveščanju in izobraževanju o podnebnih spremembah, pri izkrivljanju podatkov in njihovi uporabi v zavajajoče namene?

V kolikor bi želeli ustaviti izjemno hitre in drastične spremembe podnebja ter okolja, bi morali v celoti spremeniti naš potrošniški, neoliberalni in turbo kapitalistični način življenja.

Veliki podatkovni centri in omrežni strežniki, ki skrbijo za podatke, izvajajo številne operacije ter omogočajo delovanje digitalnih storitev, so energetsko izjemno potratni, pri čemer energijo pridobivajo ravno iz okolja, ki ga želijo rešiti, kar je svojevrsten paradoks. Zato so to poimenovali tudi umazana umetna inteligenca. Leta 2019 so v raziskavi Univerze v Massachusettsu (ZDA, Strubell idr.) prikazali, da lahko strojno učenje inteligentnega modela (kot je npr. ChatGPT) ustvari kar za 284 ton emisij CO2 - to je več kot petkratna vrednost emisij, ki jo ustvari povprečen avtomobil. UI lahko obdeluje izjemne količine podatkov hitreje in natančneje kot ljudje, kar se že izkorišča pri modeliranju podnebnih sprememb, vendar so ekstremni vremenski pojavi pogosto tako rušilni, da nam niti vnaprejšnji modeli ne morejo pomagati pri adaptacijah.

Etika in prihodnje perspektive

V luči okoljskih vplivov se porajajo etična vprašanja. Ali je za boj proti podnebnim spremembam primerno uporabljati tehnologijo, ki sama prispeva k njim? Kako uravnotežimo koristi in škodo, ki jo UI povzroči okolju? Poleg razvoja UI pri reševanju podnebnih sprememb potrebujemo tehnologije, ki bodo zmanjšale njen okoljski vpliv. Ne smemo zanemariti širših družbenih in gospodarskih sprememb za trajnostno prihodnost.

284

ton emisij CO2 lahko ustvari strojno učenje inteligentnega modela (kot je npr. ChatGPT)

Umetna inteligenca je močno orodje, a ne more nadomestiti celostnega pristopa k podnebnim spremembam.

Marko Gavriloski Tretjak, Primorski dnevnik

UI se hitro razvija, tehnologija hitro zastara

Prednosti

Napovedovanje podnebnih vzorcev: Stanfordov projekt Climate AI s strojnim učenjem natančno napoveduje suše in poplave, kar kmetom omogoča prilagajanje setvenih ciklov in boljše načrtovanje vodne uporabe.

Optimizacija energetske učinkovitosti: Google je z uporabo UI v podatkovnih centrih optimiziral hlajenje in zmanjšal porabo energije za 40 odstotkov, vendar poraba še vedno presega razvoj.

Slabosti

Pošiljanje in hramba podatkov: vsakodnevna uporaba e-pošte, prenosa datotek in oblačnega shranjevanja ima zelo velik ogljični odtis, saj zahteva izjemno veliko energije.

Priložnosti

Podjetje DeepMind je razvilo model, ki lahko natančno napove proizvodnjo energije iz vetrnih turbin, kar izboljšuje zanesljivost in ekonomičnost vetrne energije.

Podnebne migracije: z uporabo UI lahko bolje predvidimo, kako se bodo populacije premikale zaradi podnebnih sprememb, kar nam omogoča boljše prilagajanje (če seveda obstaja politična volja za to).

Nevarnosti

Kibernetski napadi: z večjo odvisnostjo od UI in digitalizacije se povečuje tudi tveganje za kibernetske napade, ki bi lahko destabilizirali ključne infrastrukture, kot so električna omrežja.

Zastarelost tehnologije: tehnologija UI se hitro razvija, zato obstaja tveganje, da današnje investicije v UI postanejo zastarele, še preden so v celoti izkoriščene.