(जेक मार्ले, एनवायरमेंट प्लस एनर्जी एडिटर, ब्रिटेन संसकरण)
लंदन, तीन अक्टूबर (द कन्वरसेशन) कृत्रिम बुद्धिमता (एआई) आपके सोशल मीडिया के आंकड़ों को संभाल रहा है और आपको ट्रेन स्टेशन तक का रास्ता बता रहा है। यह जीवाश्म ईंधन उद्योग को भी जीवनदान दे रहा है।
तीन सबसे बड़ी टेक कंपनियों, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और मेटा ने 2020 से हरित गैस उत्सर्जन में वृद्धि की सूचना दी है। दिन-रात एआई कार्यक्रम चलाने वाले सर्वरों से भरे डेटा सेंटर ही मुख्य रूप से इसके लिए जिम्मेदार हैं।
एआई मॉडल बहुत अधिक बिजली की खपत करते हैं, और विश्व आर्थिक मंच ने अप्रैल में अनुमान लगाया था कि एआई को समर्पित कंप्यूटर शक्ति हर 100 दिन में दोगुनी हो रही है। अमेरिका में इस उछाल को बल देने वाले कारक हैं - जहां कई एआई तकनीक के अग्रदूत स्थित हैं -। यहां गैस ऊर्जा संयंत्रों को पुनर्जीवित किया गया है, जिन्हें कभी बंद कर दिया जाना था।
पहले, एआई वास्तव में है क्या?
एआई अवशोषित करता है (ऊर्जा और पानी)
सिडनी विश्वविद्यालय की कंप्यूटिंग विशेषज्ञ सैंड्रा पीटर और काई रीमर कहते हैं, “आज उपभोक्ता उत्पादों में जिस प्रकार का एआई हम देख रहे हैं, वह मूलतः पैटर्न को दर्शाता है।”
“पारंपरिक कोडिंग के विपरीत, जहां डेवलपर्स स्पष्ट रूप से प्रोग्राम करते हैं कि सिस्टम कैसे काम करता है, एआई इन पैटर्न को विशाल डेटासेट से ‘सीखता’ है, जिससे यह कार्य करने में सक्षम हो जाता है।”
एआई कार्यक्रमों को कई हफ्तों और महीनों तक “प्रशिक्षित” किया जा रहा है और भारी मात्रा में डेटा उपलब्ध कराया जा रहा है जिसके लिये डेटा प्रोसेसर हफ्ते में सातों दिन 24 घंटे चलते हैं। एक बार गति प्राप्त करने के बाद, एआई पारंपरिक सॉफ्टवेयर की तुलना में किसी प्रक्रिया को पूरा करने के लिए 33 गुना अधिक ऊर्जा का उपयोग कर सकता है।
वास्तव में, यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी सिडनी के शोधकर्ता गॉर्डन नोबल और फियोना बेरी के अनुसार, एआई-संचालित चैटबॉट से एक प्रश्न पूछने में पारंपरिक गूगल सर्च की तुलना में दस गुना अधिक ऊर्जा की खपत हो सकती है।
उन्होंने कहा, “ऊर्जा की इस भारी मांग के कारण कार्बन उत्सर्जन और जल उपभोग में वृद्धि होगी, तथा जलवायु परिवर्तन के कारण पहले से ही तनावग्रस्त विद्युत ग्रिडों पर और अधिक दबाव पड़ सकता है।”
डेटा सेंटर प्यासे होने के साथ-साथ बिजली के भी भूखे होते हैं: उन्हें ठंडा रखने के लिए लाखों लीटर पानी की जरूरत होती है।
एक संदिग्ध समाधान
नोबल और बेरी का तर्क है कि विशेषज्ञों के पास एआई के संसाधन आहार की केवल आंशिक तस्वीर है। एक सर्वेक्षण से पता चला है कि ऑस्ट्रेलिया में ऊर्जा के सतत साधनों पर काम करने वाले केवल 5 प्रतिशत पेशेवरों का मानना ​​​​था कि डेटा सेंटर संचालक अपने पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं।
वेस्टर्न सिडनी विश्वविद्यालय और टोरेंस विश्वविद्यालय ऑस्ट्रेलिया के एआई विशेषज्ञ एहसान नूरोजिनेजाद और सईदाली मिरजालिली कहते हैं कि एआई की विशाल डेटा को संसाधित करने की क्षमता का अर्थ है कि यह किसी इमारत के गिरने या बाढ़ के चेतावनी संकेतों को पहचान सकता है और यह पता लगा सकता है कि पर्यावरण किस प्रकार बदल रहा है।
उन्होंने आगे कहा, “उदाहरण के लिए, यह कथित तौर पर हिमखंडों में होने वाले परिवर्तनों को मानव की तुलना में 10,000 गुना अधिक तेजी से माप सकता है।”
एआई पूरे बिजली ग्रिड की बारीकी से निगरानी कर सकता है और जनरेटरों का समन्वय कर सकता है ताकि वे मांग को पूरा करते हुए कम ऊर्जा बर्बाद करें। एआई मॉडल रीसाइक्लिंग सुविधा में छंटाई के लिए सामग्रियों की पहचान कर सकते हैं और वायु प्रदूषण का विश्लेषण करके इसके स्रोतों का पता लगा सकते हैं।
खेतों में, एआई प्रणालियां मौसम और मिट्टी की स्थिति पर नजर रख सकती हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि फसलों को केवल उतना ही पानी मिले, जितनी उन्हें आवश्यकता है।
हालांकि एआई की प्रभावशीलता के दावों में एक समस्या कहीं पीछे छूटती दिखती है वह है ऊर्जा की खपत।
डिजिटल प्रौद्योगिकी और जलवायु परिवर्तन में पीएचडी कर रहीं फेलिप्पा अमांता का कहना है, “स्वचालित वाहन की सुविधा से लोगों की यात्रा बढ़ सकती है और सबसे खराब स्थिति में, परिवहन के लिए उपयोग की जाने वाली ऊर्जा की मात्रा दोगुनी हो सकती है।”
‘साइंटिफिक अमेरिकन’ द्वारा की गई जांच में पाया गया कि 2019 में तेल उत्पादन में पर्याप्त वृद्धि करने के लिए एआई का उपयोग किया गया था। दूसरी ओर, लक्षित विज्ञापन जो एआई का उपयोग करते हैं, भौतिक वस्तुओं की मांग को बढ़ाते हैं। जितने अधिक बड़े पैमाने पर उत्पादन होगा, उतना अधिक उत्सर्जन होगा।
क्या जलवायु परिवर्तन के प्रति हमारा जवाब उच्च तकनीक वाला होना चाहिए?
तूफान हेलेन जैसी जलवायु आपदा के दौरान, जिसने सप्ताहांत में दक्षिण-पूर्वी अमेरिका में 150 से अधिक लोगों की जान ले ली, विश्वसनीय बिजली आपूर्ति अक्सर सबसे पहले खत्म होने वाली चीज होती है। ऐसी परिस्थितियों में एआई बहुत कम मदद कर सकता है।
जीवन की समस्याओं के लिए कम जटिल तकनीकी समाधान आमतौर पर अधिक लचीले और कम कार्बन उत्सर्जन वाले होते हैं।
ब्रिस्टल विश्वविद्यालय में इंजीनियरिंग विशेषज्ञ, क्रिस मैकमोहन कहते हैं, “इसके अलावा, कम तकनीक वाले समाधान अक्सर संसाधन-भूखे डिजिटल उपकरणों द्वारा प्रोत्साहित किए जाने वाले अति-व्यक्तिवाद को बढ़ावा देने के बजाय मिलनसारिता पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसमें सामुदायिक संगीत या नृत्य जैसे माध्यम से सामाजिक संबंधों को प्रोत्साहित करना शामिल है।”
द कन्वरसेशन प्रशांत