L 58/1422
EL
Επίσημη Εφημερίδα της Ευρωπαϊκής Ένωσης
23.2.2023
ΕΠΙΤΡΟΠΉ ΔΟΚΙΜΑΣΤΙΚΆ ΣΧΈΔΙΑ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ PP 02 — ΕΥΡΩΠΑΪΚΕΣ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ (συνέχεια) PP 02 23
(συνέχεια)
PP 02 23 03
(συνέχεια) Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να έχει σημαντικό περιβαλλοντικό αντίκτυπο.
Από τη θετική πλευρά, οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και ανάλυσης δεδομένων έχουν τη δυνατότητα να επιταχύνουν την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων, καθιστώντας δυνατή την καλύτερη κατανόηση των περιβαλλοντικών προκλήσεων και παρέχοντας λύσεις σε αυτές.
Με τον τρόπο αυτό θα δημιουργηθούν μηχανισμοί για τη βελτίωση του περιβαλλοντικού σχεδιασμού, της λήψης αποφάσεων και της παρακολούθησης των περιβαλλοντικών απειλών.
Ειδικότερα, η ΤΝ θα μπορούσε να συμβάλει στη μείωση της κατανάλωσης ενέργειας και πόρων, στην προώθηση της απαλλαγής από τις ανθρακούχες εκπομπές και στην τόνωση της κυκλικής οικονομίας.
Μια άλλη ενδιαφέρουσα πτυχή είναι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση των αποτελεσμάτων προηγούμενων επιστημονικών πειραμάτων και για την αύξηση της επιτυχίας των μελλοντικών πειραμάτων.
Από την αρνητική πλευρά, η τεχνητή νοημοσύνη συνεπάγεται επίσης ορισμένες περιβαλλοντικές απειλές.
Η χρήση λύσεων ΤΠΕ αντιπροσωπεύει το 5-9% της κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας παγκοσμίως και θα μπορούσε να ανέλθει στο 20% έως το 2030, σύμφωνα με την έκθεση του Ευρωπαϊκού Κοινοβουλίου με τίτλο «The role of Artificial Intelligence in the European Green Deal» (Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην Ευρωπαϊκή Πράσινη Συμφωνία).
Στην πράξη, το ποσοστό αυτό αντιστοιχούσε σε 1,1 έως 1,3 δισ. τόνους (Gt) CO2 το 2020.
Επιπλέον, η μελέτη με τίτλο «Ethics for sustainable AI adoption connecting AI and ESG» (Η ηθική διάσταση της υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης με βιώσιμο τρόπο που θα εξασφαλίζει τη σύνδεση με τα κριτήρια ESG) κατέδειξε ότι οι εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα για την εκπαίδευση ενός και μόνο μοντέλου επεξεργασίας φυσικής γλώσσας ήταν ισοδύναμες με 125 πτήσεις μετ’ επιστροφής μεταξύ Νέας Υόρκης και Πεκίνου.
Όσον αφορά ειδικά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, ορισμένα επιστημονικά άρθρα σχετικά με τον περιβαλλοντικό της αντίκτυπο κάνουν διάκριση μεταξύ της «κόκκινης» τεχνητής νοημοσύνης —δηλαδή της ενεργοβόρας τεχνητής νοημοσύνης— και της πράσινης τεχνητής νοημοσύνης, που έχει σχεδιαστεί σύμφωνα με παραμέτρους ενεργειακής απόδοσης.
Ενδεικτικά, αξίζει να σημειωθεί ότι οι υπολογιστικοί πόροι που απαιτούνται για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης διπλασιάζονται κάθε 3,4 μήνες από το 2012, καθώς αναζητούνται ακριβέστερα μοντέλα.
Αυτή η αύξηση της κατανάλωσης οφείλεται, συνοπτικά, στους εξής τρεις παράγοντες: το κόστος της απομονωμένης λειτουργίας ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης, το μέγεθος του συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης και τον αριθμό των πειραμάτων υπερπαραμέτρου που πραγματοποιήθηκαν.
Το συντονισμένο σχέδιο για την επανεξέταση της τεχνητής νοημοσύνης για το 2021 με τίτλο «Bring AI into play for climate and environment» (Η ενεργοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης για το κλίμα και το περιβάλλον) περιλαμβάνει δράσεις που αποσκοπούν στην προώθηση μιας πιο πράσινης τεχνητής νοημοσύνης.
Οι δράσεις αυτές περιλαμβάνουν τη στήριξη της έρευνας για τη μείωση της κατανάλωσης ενέργειας από την τεχνητή νοημοσύνη μέσω του προγράμματος «Ορίζων Ευρώπη», και την ανάπτυξη επεξεργαστών χαμηλής ισχύος για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης μέσω του προγράμματος «Ορίζων Ευρώπη» και της θεσμοθετημένης ευρωπαϊκής σύμπραξης για τις βασικές ψηφιακές τεχνολογίες.
Ωστόσο, το συντονισμένο σχέδιο δεν εστιάζει στην παροχή κινήτρων στους προγραμματιστές για τη χρήση πράσινης τεχνητής νοημοσύνης.
Στο πλαίσιο αυτό, το παρόν δοκιμαστικό σχέδιο αποσκοπεί στη διεξαγωγή μελέτης για τον προσδιορισμό στοιχείων που θα παρέχουν στους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης κίνητρα για τη μετάβαση από την ενεργοβόρα τεχνητή νοημοσύνη στην περιβαλλοντικά βιώσιμη τεχνητή νοημοσύνη («πράσινη τεχνητή νοημοσύνη»), με την προώθηση διαδικασιών για μεγαλύτερη αποδοτικότητα και με τον προσδιορισμό του αποτυπώματος άνθρακα του εκάστοτε συστήματος τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της εξέτασης της καθιέρωσης μιας «σήμανσης ενεργειακής απόδοσης και έντασης άνθρακα» και μιας «ετικέτας πράσινης τεχνητής νοημοσύνης».
Με τον τρόπο αυτό, η παρούσα μελέτη θα συμβάλει στη διαμόρφωση του μεγαλύτερου μέρους των δραστηριοτήτων που απαιτούνται για τον οικολογικό προσανατολισμό της ΤΝ, ώστε να μπορεί να χρησιμεύσει ως βάση για ένα δυνητικό ευρωπαϊκό πρόγραμμα πράσινων αλγορίθμων ή για οποιαδήποτε νομοθεσία για την πράσινη ΤΝ που μπορεί να εξεταστεί στο μέλλον.
Η πρόταση πράξης για την τεχνητή νοημοσύνη δεν περιλαμβάνει κίνητρα ή υποχρεώσεις για τον υπολογισμό και την προσομοίωση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης· κατά συνέπεια, δεν θα υπάρχει επικάλυψη μεταξύ της παρούσας μελέτης και κάποιας άλλης τρέχουσας δράσης, προγράμματος ή υφιστάμενου νομοθετήματος.
Εφαρμογή Οι κύριες δραστηριότητες της μελέτης θα επικεντρωθούν στον εντοπισμό και την περαιτέρω ανάπτυξη μη τεχνολογικών λύσεων για τον μετριασμό των περιβαλλοντικών επιπτώσεων που προκύπτουν από τη χρήση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης, όπως η ανάπτυξη διαδικασιών βέλτιστων πρακτικών, εργαλείων και της βάσης γνώσεων που απαιτούνται για την αντιμετώπιση αυτής της πρόκλησης.
Ειδικότερα, δεδομένου ότι το κύριο περιβαλλοντικό πρόβλημα που αναδύεται είναι η κατανάλωση ενέργειας και η ένταση άνθρακα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, προβλέπονται οι ακόλουθες δραστηριότητες προκειμένου να δοθούν κίνητρα αλλαγής στους προγραμματιστές/παρόχους: