ИИ помогает охранять природу, но его экологический след становится все ощутимее
Природоохранные организации оказались в неудобной, но очень показательной ситуации: они всё активнее используют искусственный интеллект для борьбы за климат и биоразнообразие — и одновременно признают, что именно ИИ подпитывает рост энергопотребления, расхода воды и выбросов парниковых газов. Reuters опросил 15 крупных экологических, природоохранных и исследовательских организаций: все так или иначе применяют ИИ и все выражают беспокойство из-за нагрузки, которую создают центры обработки данных с серверами, электричеством и охлаждением. Этот конфликт заставляет организации объяснять, почему применение ИИ оправдано.
Польза действительно впечатляет. Conservation International начала использовать ИИ, чтобы проверять снимки спутников и отправлять лесным патрулям в Камбодже оперативные предупреждения о возможных пожарах в труднодоступных и уязвимых районах. В Кении Save the Elephants применяет машинное обучение для учёта слонов и изучения их коммуникации. Аэросъёмка крупнейшей охраняемой территории дала около 200 тысяч изображений: вручную их разбирали девять человек девять месяцев, а обученные ИИ-модели справляются с похожей задачей за часы. Результат оказался отрезвляющим: люди пропускали примерно треть слонов, половину зебр и жирафов и три четверти популяций орикса. Более точные данные помогают привлекать финансирование в охрану природы — по словам руководителя организации, ИИ делает природу измеримой, а значит, и инвестиционно привлекательной.
Похожий эффект — в Институте Джейн Гудалл. Там оцифровывают десятилетия рукописных наблюдений за шимпанзе в национальном парке Гомбе в Танзании. Записи сделаны на местном языке киха и научным скорописным способом, и раньше проект оценивали в 13–15 лет. Инструмент, разработанный с Amazon Web Services, позволяет сканировать, переводить и структурировать заметки за минуты, сокращая срок примерно до двух лет.
Но у этой эффективности есть материальная цена. Международное энергетическое агентство оценивает, что к 2030 году центры обработки данных будут потреблять около 945 ТВт·ч электроэнергии в год — вдвое больше нынешнего уровня и примерно столько же, сколько потребляет Япония за год. Это будет сопровождаться выбросами более 300 миллионов тонн CO₂. Расход воды на охлаждение, по прогнозу агентства, вырастет примерно с 560 миллиардов литров в 2023 году до 1,2 триллиона литров в год к 2030-му. Исследователи Университета ООН считают, что общий «след» центров данных к 2030 году может более чем удвоиться и по площади сравняться примерно с двумя Джакартами. Крупные технологические компании, включая Microsoft, Amazon и Google, уже сообщали о росте выбросов, отчасти связанном с расширением центров данных. Amazon настаивает, что её ИИ-продукты относятся к наиболее устойчивым благодаря закупкам низкоуглеродной энергии и усилиям по эффективному использованию электричества и воды; Microsoft и Google на запрос Reuters не ответили.
На этом фоне часть организаций пытается снизить воздействие. World Resources Institute ограничивает ресурсоёмкие задачи вроде генерации видео и изображений и кэширует результаты запросов, чтобы одинаковые поиски не обрабатывались заново. Nature Conservancy использует ИИ для анализа видео с рыболовных судов, но не загружает огромные объёмы в центральные дата-центры, а устанавливает камеры с ИИ прямо на борту — это снижает энергозатраты и передачу данных. Greenpeace International тоже пользуется некоторыми ИИ-инструментами, в основном потому что они встроены в нужные ей платформы, и вводит внутренние правила о прозрачности, человеческом контроле и осознанном применении. Но организация предпочитает обходиться без ИИ из-за его экологического следа и жёстко возражает против строительства новых гигантских центров данных.
Тема неизбежно выйдет на первый план на климатическом саммите COP31: принимающая Турция призовёт правительства, бизнес и институты подписать обязательство о принципах устойчивой разработки и применения ИИ, а генсек ООН Антониу Гутерриш хочет, чтобы крупные ИИ-компании публично раскрывали экологические последствия своих систем. Для читателя, следящего за климатом, главный вывод статьи прост: ИИ уже помогает быстрее находить пожары, точнее считать животных и обрабатывать научные архивы, но его собственный энергетический и водный аппетит становится частью климатической повестки. Поэтому вопрос сегодня не столько «использовать или нет», сколько «где, как и с какой прозрачностью» — иначе инструмент защиты природы сам станет заметным источником нагрузки на неё.
