Big Tech kaže da će Generative AI spasiti planet. Ne nudi puno dokaza

Ali pokazalo se da mnoge od ovih tvrdnji imaju vrlo malo – ako ih ima – stvarnih dokaza iza sebe.

Joshi je autor novog izvješća, objavljenog u ponedjeljak uz potporu nekoliko ekoloških organizacija, koje pokušava kvantificirati neke od najistaknutijih tvrdnji o tome kako će umjetna inteligencija spasiti planet. The izvješće razmatra više od 150 tvrdnji tehnoloških tvrtki, energetskih udruga i drugih o tome kako će “AI služiti kao neto klimatska korist.” Joshijeva analiza otkriva da je samo četvrtina tih tvrdnji potkrijepljena akademskim istraživanjem, dok više od trećine nije javno navelo nikakve dokaze.

“Ljudi iznose tvrdnje o vrsti društvenih utjecaja umjetne inteligencije i učincima na energetski sustav – tim tvrdnjama često nedostaje strogost”, kaže Jon Koomey, energetski i tehnološki istraživač koji nije bio uključen u Joshijevo izvješće. “Važno je ne uzimati tvrdnje o osobnom interesu zdravo za gotovo. Neke od tih tvrdnji mogu biti istinite, ali morate biti vrlo oprezni. Mislim da ima mnogo ljudi koji daju takve izjave bez puno podrške.”

Još jedna važna tema koju izvješće istražuje je što vrsta o umjetnoj inteligenciji, upravo o čemu tehnološke kompanije govore kada govore o tome da umjetna inteligencija spašava planet. Mnoge vrste umjetne inteligencije manje su energetski intenzivne od generativnih modela usmjerenih na potrošače koji dominiraju naslovnicama posljednjih godina, a koji zahtijevaju ogromne količine računala—i snage—za treniranje i rad. Strojno učenje već je desetljećima glavni dio mnogih znanstvenih disciplina. Ali generativna umjetna inteligencija velikih razmjera – posebno alati kao što su ChatGPT, Claude i Google Gemini – su javni fokus izgradnje infrastrukture većine tehnoloških kompanija. Joshijeva analiza otkrila je da gotovo sve tvrdnje koje je ispitao spajaju tradicionalnije, manje energetski intenzivne oblike umjetne inteligencije s generativnom umjetnom inteligencijom usmjerenom na potrošače koja pokreće veći dio izgradnje podatkovnih centara.

David Rolnick docent je računalnih znanosti na Sveučilištu McGill i predsjedatelj Climate Change AI, neprofitne organizacije koja se zalaže za strojno učenje za rješavanje klimatskih problema. On je manje od Joshija zabrinut zbog toga odakle velikim tehnološkim tvrtkama podaci o utjecaju umjetne inteligencije na klimu, s obzirom na to koliko je, kaže, teško kvantitativno dokazati utjecaj na ovom području. Ali za Rolnicka, razlika između vrsta AI tehnoloških tvrtki koje hvale kao bitne ključni je dio ovog razgovora.

“Moj problem s tvrdnjama velikih tehnoloških tvrtki o umjetnoj inteligenciji i klimatskim promjenama nije u tome što one nisu u potpunosti kvantificirane, već u tome što se u nekim slučajevima oslanjaju na hipotetsku umjetnu inteligenciju koja sada ne postoji”, kaže. “Mislim da je količina nagađanja o tome što bi se moglo dogoditi u budućnosti s generativnom umjetnom inteligencijom groteskna.”

Rolnick ističe da se od tehnika za povećanje učinkovitosti na mreži do modela koji mogu pomoći u otkrivanju novih vrsta, duboko učenje već koristi u bezbroj sektora diljem svijeta, pomažući u smanjenju emisija i borbi protiv klimatskih promjena upravo sada. “Međutim, to je drugačije od ‘U nekom trenutku u budućnosti ovo bi moglo biti korisno”, kaže on. Štoviše, “postoji neusklađenost između tehnologije na kojoj rade velike tehnološke tvrtke i tehnologija koje zapravo pokreću prednosti koje one tvrde da podržavaju.” Neke tvrtke mogu reklamirati primjere algoritama koji, na primjer, pomažu u boljem otkrivanju poplava, koristeći ih kao primjere umjetne inteligencije za dobro za reklamiranje svojih velikih jezičnih modela – unatoč činjenici da algoritmi koji pomažu u predviđanju poplava nisu ista vrsta umjetne inteligencije kao chatbot okrenut potrošačima.