Արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը շրջակա միջավայրի վրա

**Արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը շրջակա միջավայրի վրա** ներառում է էլեկտրաէներգիայի զգալի սպառում և խորը ուսուցում մոդելների օգտագործման համար, ինչպես նաև դրա հետ կապված ածխածնային հետքերն ու ջրի օգտագործումը։ Ավելին, արհեստական ​​բանականության (ԱԲ) տվյալների կենտրոնները նյութապես շատ աշխատունակ են, պահանջելով մեծ քանակությամբ էլեկտրոնիկա, որն օգտագործում է մասնագիտացված արդյունահանված մետաղներ և որը, ի վերջո, կվերացվի որպես էլեկտրոնային թափոններ։

Որոշ գիտնականներ պնդում են, որ արհեստական ​​բանականությունը կարող է նաև լուծումներ տալ շրջակա միջավայրի խնդիրների համար, ինչպիսիք են նյութական նորարարությունները, ցանցի կառավարման բարելավումը և տեխնոլոգիական տարբեր ոլորտներում օպտիմալացման այլ ձևերը։

Քանի որ արհեստական ​​բանականության շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունն ավելի ակնհայտ է դառնում, կառավարությունները սկսել են ներդնել քաղաքականություններ՝ բարելավելու արհեստական ​​բանականության օգտագործման և դրան առնչվող ենթակառուցվածքների զարգացման հետ կապված շրջակա միջավայրի հարցերի վերահսկողությունն ու վերանայումը։

## Ածխածնային հետք և էներգիայի օգտագործում
### Անհատական ​​մակարդակ

ChatGPT-ի՝ արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված վիրտուալ օգնականի միջոցով կատարված հարցումը 10 անգամ ավելի շատ էլեկտրաէներգիա է օգտագործում, քան Google որոնման համակարգը։ Microsoft-ը և Meta-ն նմանատիպ աճ են գրանցել իրենց ածխածնային հետքում, որը նույնպես վերագրվում է արհեստական ​​բանականությանը։

Միչիգանի համալսարանի հետազոտողները չափել են 2024 թվականին թողարկված տարբեր Meta Llama 3.1 մոդելների էներգիայի սպառումը և պարզել, որ ավելի փոքր լեզվական մոդելները (8 միլիարդ պարամետր) օգտագործում են մոտ 114 ջոուլ (0.03167 Վտժ) մեկ պատասխանի համար, մինչդեռ ավելի մեծ մոդելները (405 միլիարդ պարամետր) պահանջում են մինչև 6700 ջոուլ (1.861 Վտժ) մեկ պատասխանի համար: Սա համապատասխանում է այն էներգիային, որն անհրաժեշտ է միկրոալիքային վառարանը գործարկելու համար մոտավորապես մեկ տասերորդ վայրկյան և ութ վայրկյան՝ համապատասխանաբար։

Հետազոտողների կարծիքով՝ 2025 թվականին Google Gemini-ի միջին տեքստային հարցումը սպառում է մոտ 0.24 Վտ/ժ էլեկտրաէներգիա։ Google-ի կողմից ծրագրային ապահովման արդյունավետության և մաքուր էներգիայի ձեռքբերման բարելավումները մեկ տարվա ընթացքում էներգիայի օգտագործումը կրճատել են 33 անգամ, իսկ ածխածնի արտանետումները՝ 44 անգամ։ Գործնականում, Gemini-ի միջին տեքստային հարցումը սպառում է մոտավորապես այնքան էներգիա, որքան հեռուստացույց դիտելը ինը վայրկյան։

Մոդելը մարզվելուց հետո այն զգալիորեն պակաս էներգիա է սպառում, սակայն դեռևս պահանջում է համեմատաբար մեծ քանակությամբ էլեկտրաէներգիա։ Հետազոտողները գնահատել են, որ ChatGPT հարցումը սպառում է մոտ հինգ անգամ ավելի շատ էլեկտրաէներգիա, քան պարզ վեբ որոնումը։ 2025 թվականի հունիսին OpenAI-ի գործադիր տնօրեն Սեմ Ալտմանը հայտարարել է, որ ChatGPT-ի միջին հարցումը օգտագործում է մոտ 0.34 կիլովատտ-ժամ(1.2 կՋ) էլեկտրաէներգիա և 8.5×10−5 ԱՄՆ գալոն (0.32 մլ) ջուր։

Լուչոնիի, Ջերնայթի և Ստրուբելի (2024) ուսումնասիրություններ համաձայն՝ արհեստական ​​բանականության մոդելների կողմից կատարված պարզ դասակարգման առաջադրանքները միջինում սպառում են 0.002-ից 0.007 Վտժ մեկ հարցման համար (1000 հուշման համար սմարթֆոնի լիցքի մոտ 9%-ը): Տեքստի ստեղծումը և տեքստի ամփոփումը միջինում պահանջում են մոտ 0.05 Վտժ մեկ հուշման համար, մինչդեռ պատկերի ստեղծումը ամենաէներգաարդյունավետն է՝ միջինում 2.91 Վտժ մեկ հուշման համար: Պատկերի ստեղծման ամենաքիչ արդյունավետ մոդելը օգտագործել է 11.49 Վտժ մեկ պատկերի համար, որը մոտավորապես համարժեք է սմարթֆոնի կես լիցքի։

2024 թվականի «Scientific Reports» ուսումնասիրությունը համեմատել է մարդ գրողների և արվեստագետների գնահատված ածխածնային ազդեցությունը ընտրված արհեստական ​​բանականության համակարգերի ազդեցության հետ և հաշվարկել, որ մարդիկ ունեն 130-ից 2900 անգամ ավելի մեծ ածխածնային ազդեցություն։ 2025 թվականի մի ուսումնասիրություն քննադատել է այդ համեմատությունը՝ հիմնվելով արդյունքի որակի տարբերությունների վրա, և հակադարձ օրինակ գտել է GPT-4-ով ծրագրավորման առաջադրանքներ կատարելու մեջ, որն ուներ ածխածնի ազդեցություն 5-ից 19 անգամ ավելի մեծ, քան մարդ ծրագրավորողները։

### Համակարգի մակարդակ
#### Ածխածնի հետք
Արհեստական ​​բանականությունը զգալի ածխածնային հետք ունի էլեկտրաէներգիայի սպառման աճի պատճառով, մասնավորապես՝ ուսուցման և օգտագործման պատճառով։ Հետազոտողները պնդում են, որ արհեստական ​​բանականության մոդելների ածխածնային հետքը պետք է հաշվի առնել մարզումների ընթացքում՝ արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը հասկանալու փորձ կատարելիս։ Մեկ ուսումնասիրություն ցույց է տվել, որ մինչև 2027 թվականը արհեստական ​​ինտելեկտի համար էներգիայի ծախսերը կարող են աճել մինչև 85–134 ՏՎտժ, ինչը կազմում է էլեկտրաէներգիայի ներկայիս սպառման գրեթե 0.5%-ը։ Խոշոր լեզվական մոդելների (ԽԼՄ) և այլ գեներատիվ արհեստական ​​բանականության մարզումը, որպես կանոն, պահանջում է ավելի շատ էներգիա՝ համեմատած մարզված մոդելի վրա մեկ կանխատեսում կատարելու հետ։ Սակայն, մարզված մոդելի բազմիցս օգտագործումը կարող է հեշտությամբ բազմապատկել կանխատեսումների էլեկտրաէներգիայի ծախսերը։ Ամենաառաջադեմ արհեստական ​​բանականության մոդելների մարզման համար անհրաժեշտ հաշվարկները միջինում կրկնապատկվում են յուրաքանչյուր 3.4 ամիսը մեկ, ինչը հանգեցնում է էքսպոնենցիալ էներգիայի օգտագործման և, որպես արդյունք, ածխածնային հետքի։ Բացի այդ, արհեստական ​​​​բանականության ալգորիթմները, որոնք աշխատում են հիմնականում բրածո վառելիք օգտագործող վայրերում, շատ ավելի մեծ ածխածնային հետք կթողնեն, քան ավելի մաքուր էներգիայի աղբյուրներ ունեցող վայրերը։ Այս մոդելները կարող են փոփոխվել՝ ճշգրտության հաշվին շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը նվազեցնելու համար՝ ընդգծելով ճշգրտության և շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության միջև հավասարակշռություն գտնելու կարևորությունը։

Վերջերս կատարված հետազոտությունները ցույց են տվել, որ խոշոր լեզվական մոդելների մշակումը և վերապատրաստումը կարող է զգալի ազդեցություն ունենալ շրջակա միջավայրի վրա, ներառյալ մոտավորապես 493 մետրիկ տոննա ածխաթթու գազի արտանետումներ և 2.77 միլիոն լիտր ջրի օգտագործում՝ հաշվի առնելով ամբողջ կյանքի ցիկլը՝ սարքավորումների արտադրությունից մինչև մոդելների վերապատրաստում։

BERT-ը՝ 2019 թվականին վերապատրաստված լեզվական մոդելը, մարզվելու համար պահանջվել է «երկկողմանի միջմայրցամաքային թռիչքի էներգիա»։ GPT-3-ը մարզումների ժամանակ մթնոլորտ է արտանետել 552 մետրիկ տոննա ածխաթթու գազ, «ինչը համարժեք է մեկ տարվա ընթացքում 123 բենզինով աշխատող ուղևորատար մեքենայի վարմանը»։ Էներգիայի ծախսերի մեծ մասը պայմանավորված է անարդյունավետ մոդելային ճարտարապետություններով և պրոցեսորներով։ Hugging Face-ի BLOOM անունով մեկ մոդելը մարզվել է ավելի արդյունավետ չիպերով և արտանետել է ընդամենը 25 մետրիկ տոննա CO2։ Համակարգի համար չիպերի արտադրության էներգիայի ծախսերի ներառումը կրկնապատկել է ածխածնային հետքը՝ «հասնելով Լոնդոնի և Նյու Յորքի միջև մոտ 60 չվերթի համարժեքին»։ BLOOM-ի ամենօրյա շահագործումը գնահատվել է 54 մղոն մեքենայով անցնելուն համարժեք ածխածնային հետք։

Ալգորիթմները, որոնք ունեն ավելի ցածր էներգիայի ծախսեր, բայց օրական միլիոնավոր անգամներ են աշխատում, նույնպես կարող են զգալի ածխածնային հետք ունենալ։ Արհեստական ​​բանականության ինտեգրումը որոնողական համակարգերում կարող է զգալիորեն բազմապատկել էներգիայի ծախսերը։ Մեկ այլ գնահատականով պարզվել է, որ ChatGPT-ի ինտեգրումը Google-ի յուրաքանչյուր որոնման հարցումում կօգտագործի տարեկան 10 ՏՎտժ էներգիա, որը համարժեք է Եվրամիության 1.5 միլիոն բնակիչների տարեկան էներգիայի սպառմանը։

Արհեստական ​​​​ինտելեկտի հաշվողական պահանջարկի աճը հանգեցրել է ինչպես ջրի, այնպես էլ էներգիայի սպառման աճի, ինչը հանգեցրել է էլեկտրական ցանցի վրա զգալիորեն ավելի շատ պահանջարկի։ Արհեստական ​​բանականության հետ կապված նախագծերի էներգիայի պահանջարկի աճի պատճառով, Կանզաս Սիթիի և Արևմտյան Վիրջինիայի ածխով աշխատող էլեկտրակայանները հետաձգել են փակումը: Սոլթ Լեյք Սիթիի տարածաշրջանի այլ ածխով աշխատող էլեկտրակայաններ իրենց ածխով աշխատող էլեկտրակայանների շահագործումը հետաձգել են մինչև մեկ տասնամյակով։ Վիրջինիայում և Ֆրանսիայում թեժացել են բնապահպանական քննարկումները այն մասին, թե արդյոք պետք է «մորատորիում» հայտարարել լրացուցիչ տվյալների կենտրոնների համար։ 2024 թվականին Համաշխարհային տնտեսական ֆորումում Սեմ Ալտմանը ելույթ է ունեցել, որում ասել է, որ արհեստական ​​բանականության արդյունաբերությունը կարող է աճել միայն այն դեպքում, եթե լինի խոշոր տեխնոլոգիական առաջընթաց՝ էներգետիկայի զարգացմանը խթանելու համար։

Արհեստական ինտելեկտի մոդելների ածխածնային հետքերը կախված են օգտագործվող էներգիայի աղբյուրից, և տվյալների կենտրոնները, որոնք օգտագործում են վերականգնվող էներգիա, նվազեցնում են իրենց հետքը։ Շատ տեխնոլոգիական ընկերություններ պնդում են, որ փոխհատուցում են էներգիայի օգտագործումը՝ գնելով վերականգնվող աղբյուրներից ստացված էներգիա, չնայած որոշ փորձագետներ պնդում են, որ կոմունալ ծառայությունները պարզապես փոխարինում են հայտարարված վերականգնվող էներգիան իրենց մյուս հաճախորդների համար ավելացված ոչ վերականգնվող աղբյուրներով։ Արհեստական ​​բանականության մոդելների ածխածնային հետքի վերլուծությունը դեռևս դժվար է որոշել, քանի որ դրանք ագրեգացվում են որպես տվյալների կենտրոնի ածխածնային հետքի մաս, և որոշ մոդելներ կարող են օգնել նվազեցնել այլ ոլորտների ածխածնային հետքը, կամ ընկերությունների կողմից հաշվետվությունների տարբերությունների պատճառով։

Մարդկային ռեսուրսների վերլուծության որոշ կիրառություններ, ինչպիսիք են բրածո վառելիքի հայտնաբերումը և հետախուզումը, կարող են վատթարացնել կլիմայի փոփոխությունը: Անհատականացված առցանց մարքեթինգի համար արհեստական ​​բանականության օգտագործումը կարող է նաև հանգեցնել ապրանքների սպառման աճի, ինչը նույնպես կարող է մեծացնել գլոբալ արտանետումները:

Քննադատները ընդգծել են, որ արհեստական ​​բանականության ընկերությունները նաև պայմանագրեր են կնքում աղտոտողների հետ՝ իրենց արտադրությունը ընդլայնելու համար, այդպիսով մեծացնելով իրենց շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը:

Inria-ի և CEA-Leti-ի 2023 թվականի մատենագիտական ​​զեկույցում ընդգծվում է, որ արհեստական ​​բանականության ածխածնային հետքը պետք է գնահատվի ամբողջական կյանքի ցիկլի վերլուծության (ԿՑՎ) միջոցով, ներառյալ սարքավորումների արտադրությունը, ուսուցման էներգիան և տեղակայման փուլերը, այլ ոչ թե միայն շահագործման արտանետումները։

#### Էներգիայի օգտագործում և արդյունավետություն

Արհեստական ​​​​ինտելեկտի չիպերը (այսինքն՝ գրաֆիկական պրոցեսորները) ավելի շատ էներգիա են օգտագործում և ավելի շատ ջերմություն են արձակում, քան ավանդական մշակիչ չիպերը։ Անարդյունավետորեն իրականացված ճարտարապետություններով կամ պակաս արդյունավետ չիպերի վրա մարզված արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելները կարող են ավելի շատ էներգիա սպառել։ 1940-ական թվականներից ի վեր հաշվողական համակարգերի էներգաարդյունավետությունը կրկնապատկվել է յուրաքանչյուր 1.6 տարին մեկ։

Միջազգային էներգետիկ գործակալությունը (ՄԷԳ) 2025 թվականի փետրվարին հրապարակել է իր 2025 թվականի էլեկտրաէներգիայի վերլուծությունը և կանխատեսումը, որում կանխատեսվում է էլեկտրաէներգիայի համաշխարհային պահանջարկի 4% աճ հաջորդ երեք տարիների ընթացքում՝ տվյալների կենտրոնների աճի, արդյունաբերական արտադրության աճի, էլեկտրաֆիկացման աճի և օդորակիչների օգտագործման աճի շնորհիվ: Մինչև 2027 թվականը ԱՄՆ-ում էներգիայի սպառումը, կանխատեսվում է, որ կաճի Կալիֆոռնիայի ամբողջ տարեկան էլեկտրաէներգիայի սպառմանը համարժեք չափով, որը հիմնականում պայմանավորված է էներգախնայող տվյալների կենտրոններով և արտադրական գործառնություններով: 2024 թվականին ԱՄՆ-ում էլեկտրաէներգիայի արտադրությունն աճել է 3%-ով, ընդ որում՝ տվյալների կենտրոնները դարձել են աճի գերիշխող ուժը: Ակնկալվում է, որ այս միտումը կշարունակվի, քանի որ կիսահաղորդիչների և մարտկոցների արտադրող գործարանները կընդլայնեն իրենց գործունեությունը, ինչը կխորացնի պահանջարկը։

2024 թվականին ԱՄՆ հանրային քաղաքականության խումբը հայտնել է, որ արհեստական ​​բանականությունը և այլ տեխնոլոգիաներն ու արդյունաբերությունները, որոնք պատրաստ են գերիշխել համաշխարհային տնտեսությունում, բնութագրվում են էլեկտրաէներգիայի բարձր պահանջարկով։ Հետևաբար, ԱՄՆ էներգետիկ ռազմավարության և քաղաքականության հիմքը կլինի էլեկտրաէներգիայի հուսալի և առատ մատակարարման առաջնահերթությունը տալը՝ այս կարևորագույն ոլորտները աջակցելու համար, որոնք անհրաժեշտ են ԱՄՆ տնտեսական և տեխնոլոգիական առաջատարությունը պահպանելու համար քսանմեկերորդ դարում։ Արհեստական ​​բանականության արագ տարածումը ստեղծել է էլեկտրաէներգիայի աննախադեպ պահանջարկ, ինչը լուրջ խոչընդոտ է հանդիսանում ոլորտի աճի համար: Օրինակ՝ Հյուսիսային Վիրջինիայում, որը արհեստական ​​բանականության տվյալների կենտրոնների ամենամեծ համաշխարհային կենտրոնն է, ավելի մեծ օբյեկտների՝ ավելի քան 100 մեգավատտ հզորությամբ օբյեկտների՝ էլեկտրական ցանցին միացման ժամկետը երկարաձգվել է մինչև յոթ տարի, ինչը ընդգծում է էներգետիկ ենթակառուցվածքների վրա ծանրաբեռնվածությունը և արհեստական ​​բանականության աճող էլեկտրաէներգիայի կարիքները բավարարելու մարտահրավերը: Միացյալ Նահանգներում կոմունալ ծառայությունները տասնամյակների ընթացքում էլեկտրաէներգիայի պահանջարկի ամենամեծ աճն են ապրում: Այս ծանրաբեռնվածությունը անմիջականորեն նպաստում է ցանցին միանալու սպասման ժամանակի երկարացմանը, բարդացնելով երկրի տեխնոլոգիական առաջատարությունը արհեստական ​​բանականության ոլորտում պահպանելու ջանքերը: Այս էներգետիկ խնդիրների կարևորությունը դուրս է գալիս լոգիստիկայից։ «Նյու Յորք Թայմս»-ի խմբագրականում ընդգծվել է էներգետիկ ենթակառուցվածքների կարևորագույն դերը՝ նշելով, որ «էլեկտրաէներգիան ավելին է, քան պարզապես օգտակար միջոց. այն թվային դարաշրջանի հիմքն է։ Եթե Միացյալ Նահանգները իսկապես ցանկանում է ապահովել իր առաջատար դիրքը արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում, ապա այն պետք է հավասարապես ներդրումներ կատարի այն էներգետիկ համակարգերում, որոնք էներգիա են մատակարարում դրան»։

Համաշխարհային մասշտաբով, տվյալների կենտրոնների էլեկտրաէներգիայի սպառումը 2022 թվականին աճել է մինչև 460 տերավատտ։ Սա տվյալների կենտրոնները կդարձներ աշխարհում էլեկտրաէներգիայի 11-րդ խոշորագույն սպառողը՝ Սաուդյան Արաբիայի (371 տերավատ) և Ֆրանսիայի (463 տերավատ) միջև, ըստ Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության։

### Անհատական ​​ընկերությունների որոշումներ ու ռազմավարություն
2024 թվականին Google-ը չի կարողացել հասնել իր զրոյական արտանետումների ծրագրի հիմնական նպատակներին՝ արհեստական ​​բանականության հետ աշխատանքի արդյունքում, և գրանցել է ջերմոցային գազերի արտանետումների 48% աճ, որը պայմանավորված էր արհեստական ​​բանականության ոլորտում իրենց աճով։

2024 թվականի սեպտեմբերին Microsoft-ը հայտարարել է Constellation Energy-ի հետ համաձայնագրի մասին՝ վերաբացել Թրի Մայլ Այլենդ ատոմակայանը՝ Microsoft-ին 20 տարի ժամկետով մատակարարելով ատոմակայանի կողմից արտադրվող էլեկտրաէներգիայի 100%-ը: Ատոմակայանի վերաբացումը, որը 1979 թվականին մասնակի միջուկային հալման զոհ է դարձել իր 2-րդ բլոկի ռեակտորի ատոմային կայանում, պահանջում էր Constellation-ից անցնել խիստ կարգավորիչ գործընթացների միջով, որոնք կներառեն ԱՄՆ միջուկային կարգավորման հանձնաժողովի կողմից անվտանգության լայնածավալ ստուգում: Հաստատման դեպքում (սա կլինի ԱՄՆ-ում ատոմակայանի առաջին վերագործարկումը), կարտադրվի ավելի քան 835 մեգավատտ էներգիա, որը բավարար է 800,000 տան համար: Վերաբացման և արդիականացման արժեքը գնահատվում է 1.6 միլիարդ ԱՄՆ դոլար և կախված է 2022 թվականի ԱՄՆ գնաճի նվազեցման մասին օրենքում ներառված միջուկային էներգիայի հարկային արտոնություններից։ ԱՄՆ կառավարությունը և Միչիգան ​​նահանգը ներդրել են գրեթե 2 միլիարդ ԱՄՆ դոլար Միչիգան ​​լճի վրա գտնվող «Պալիսեյդս» միջուկային ռեակտորի վերաբացման համար: 2022 թվականից փակված կայանը նախատեսվել է վերաբացել 2025 թվականի հոկտեմբերին: «Թրի Մայլ Այլենդ» օբյեկտը վերանվանվել է «Քրեյն» մաքուր էներգիայի կենտրոն՝ ի պատիվ Քրիս Քրեյնի, ով միջուկային էներգիայի կողմնակից էր և «Exelon »-ի նախկին գործադիր տնօրենը, նա պատասխանատու էր Exelon-ը Constellation-ից առանձնացնելու համար։

2025 թվականին Microsoft-ը հայտարարել է արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաներին աջակցելու համար նախատեսված տվյալների կենտրոնների զարգացման և ընդլայնման մեջ 80 միլիարդ դոլար ներդնելու ծրագրերի մասին: Այս կառույցները, որոնք կարևոր են արհեստական ​​բանականության զարգացման համար, կախված են փոխկապակցված չիպերի կլաստերների լայնածավալ ցանցերից և զգալի էլեկտրաէներգիայից՝ արդյունավետ աշխատելու համար։

## Ջրի օգտագործում

Արհեստական ​​​​ինտելեկտով սերվերների սառեցումը կարող է պահանջել մեծ քանակությամբ քաղցրահամ ջուր, որը գոլորշիանում է սառեցման աշտարակներում։ Սառեցման համար անհրաժեշտ ջրի օգտագործումը նվազագույնի հասցնելու համար կենտրոնները կիրառում են փակ ցիկլի համակարգ, որտեղ ջուրը վերօգտագործվում է։

Արհեստական ​​բանականության մեջ քաղցրահամ ջրի մեկ այլ կարևոր կիրառություն կիսահաղորդչային չիպերի արտադրությունն է: Կիսահաղորդչային չիպերը գործում են որպես մեծ տեղեկատվական մոդելների և դրանց հսկայական հաշվողական պահանջների մշակիչներ։ Ներկայումս միջին կիսահաղորդչային չիպը արժե մոտավորապես 8-10 գալոն ջուր, քանի որ այս չիպերի արտադրության համար անհրաժեշտ է գերմաքուր ջուր։ Այս ջուրը մշակվում է՝ մոլեկուլային խառնուրդներն ու իոնները հեռացնելու համար։ 1 գալոն գերմաքուր ջուր ստանալու համար անհրաժեշտ է 1.4-ից 1.6 գալոն քաղցրահամ ջուր, որն այնուհետև օգտագործվում է չիպսեր արտադրելու համար։

2025 թվականի մի հոդվածում հետազոտողները կանխատեսել են, որ արհեստական ​​բանականությունը 2027 թվականին կվերցնի 4.2-6.6 միլիարդ խորանարդ մետր ջուր, ինչը Մեծ Բրիտանիայի ընդհանուր ջրի կեսից ավելին է։ Հեղինակները գնահատել են, որ GPT-3-ի մարզումը կարող է սպառած լինել 700,000 լիտր ջուր, իսկ 10-50 միջին տևողության GPT-3 արձագանքները սպառում են մոտ 500 մլ քաղցրահամ ջուր՝ «կախված նրանից, թե երբ և որտեղ է այն տեղակայվում»։ Այլ հետազոտողների կարծիքով՝ 2025 թվականին Google Gemini-ի միջին տեքստային հարցումը սպառում է մոտ հինգ կաթիլ ջուր (0.26 միլիլիտր)։

Ֆինիքսի մոտակայքում Microsoft-ի կողմից կառուցվելիք տվյալների կենտրոններից մեկը, արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործման աճի պատճառով, հավանաբար տարեկան կսպառի մինչև 56 միլիոն գալոն քաղցրահամ ջուր, ինչը համարժեք է 670 ընտանիքի ջրային հետքին։ Microsoft-ը, հնարավոր է, 34%-ով ավելացրել է ջրի սպառումը արհեստական ​​ինտելեկտի շնորհիվ, մինչդեռ Google-ը 20%-ով ավելացրել է ջրի օգտագործումը արհեստական ​​ինտելեկտի շնորհիվ։ Այովայի տվյալների կենտրոնի կլաստերի շնորհիվ Microsoft-ը պատասխանատու էր տեղական քաղաքում քաղցրահամ ջրի օգտագործման 6%-ի համար։

Ջրի սպառման կրճատման հնարավոր լուծումը ավելի ցուրտ երկրներում տվյալների կենտրոնների կառուցումն է, որոնք կարող են առաջարկել բնական սառեցման համակարգ: Օրինակ՝ Facebook-ը (այժմ՝ Meta) 2011 թվականին տվյալների կենտրոն կառուցել է Լուլեոյում՝ Շվեդիայի հյուսիսում։ Բացի այդ, Google-ը ևս մեկ միլիարդ եվրո է ներդրել Ֆինլանդիայի Համինա քաղաքում գտնվող իր տվյալների կենտրոնի ընդլայնման մեջ 2024 թվականին, որը հիմնականում ստեղծվել է հին թղթի գործարանը հարմարեցնելու համար, որպեսզի ծովի ջուրը կարողանա հասնել տվյալների կենտրոնի ջերմափոխանակիչներին, որոնք այնուհետև տաք ջուրը հետ են մղում օվկիանոս՝ ամբողջական ցիկլի համար, որի արդյունքում տարածքում ներդրվել է ընդհանուր առմամբ 4.5 միլիարդ եվրո։

## Էլեկտրոնային թափոններ
Արհեստական ​​​​ինտելեկտի սարքավորումների արտադրության հետևանքով առաջացող էլեկտրոնային թափոնները (Է-թափոններ) նույնպես կարող են նպաստել արտանետումներին։ Արհեստական ​​բանականության արագ աճը կարող է նաև հանգեցնել սարքերի ավելի արագ հնացման, ինչը կհանգեցնի վտանգավոր էլեկտրոնային թափոնների առաջացմանը։ 2022 թվականին արտադրված 62 միլիոն տոննա էլեկտրոնային թափոններից ընդհանուր զանգվածի մեկ քառորդից պակասը պատշաճ կերպով վերամշակվել է։ Աշխարհում էլեկտրոնային թափոնների արտադրությունը տարեկան աճում է 2.6 միլիոն տոննայով՝ մինչև 2030 թվականը հասնելով 82 միլիոն տոննայի, ինչը ևս 33%-ով ավելի է, քան 2022 թվականի ցուցանիշը։ Արհեստական ​​բանականությունը կարող է կարևոր դեր ունենալ, քանի որ կանխատեսվում է, որ մինչև 2030 թվականը այն ընդհանուր առմամբ կավելացնի 1.2 միլիոնից մինչև 5 միլիոն մետրիկ տոննա էլեկտրոնային թափոններ, ինչը կկազմի համաշխարհային էլեկտրոնային թափոնների մինչև 12%-ը։ Արհեստական ​​բանականության որոշ կիրառություններ, օրինակ՝ ռոբոտների վերամշակումը, կարող են նվազեցնել էլեկտրոնային թափոնները։

## Հանքարդյունաբերություն
Մեծածավալ արհեստական ​​ինտելեկտը սովորաբար տեղակայված է տվյալների կենտրոններում, որոնք կարող են մեծ վնաս հասցնել մոլորակին: Նրանց էլեկտրոնիկան կախված է հումքի հսկայական քանակությունից. 2 կգ քաշով համակարգչի պատրաստման համար անհրաժեշտ է 800 կգ հումք: Բացի այդ, արհեստական ​​ինտելեկտը սնուցող միկրոչիպերը պահանջում են հազվագյուտ հողային տարրեր, որոնք հաճախ արդյունահանվում են շրջակա միջավայրի համար վնասակար եղանակներով։

## Սոցիալական ազդեցություն և շրջակա միջավայրի արդարություն
Արհեստական ​​բանականության պատճառած շրջակա միջավայրի քայքայումը կարող է որոշակի աշխարհագրական շրջանների վրա ավելի մեծ բացասաբար ազդել, քան մյուսների վրա։ ԱՄՆ տվյալների կենտրոնների մեկ հինգերորդը, որոնք սառեցման համար մեծապես կախված են ջրից, ջուր են սպառում երաշտից տուժած տարածքներից, որոնք ունեն միջինից մինչև բարձր տարածաշրջանային ջրային սթրես։ Սա մեծացնում է սեզոնային ջրի պակասի հավանականությունը արդեն իսկ խոցելի շրջանների հանրային ջրամատակարարման համակարգում։ Արհեստական ​​​​ինտելեկտի մոդելների վերապատրաստման համայնքներում տեղական բնապահպանական ազդեցությունները ներառել են օդի և ջրի տեղական աղտոտվածություն, ածխածնի և օզոնի արտանետումների բարձրացում, ինչպես նաև մեգաերաշտների վատթարացում։

Համայնքային ակտիվիստները մտահոգություն են հայտնել արհեստական ​​բանականության ազդեցության վերաբերյալ օդի որակի, ջրի հասանելիության և էլեկտրաէներգիայի կայունության վրա այն մարգինալացված թաղամասերում, որոնք պատմականորեն տուժել են արդյունաբերական աղտոտումից։ XAI-ին պատկանող խոշոր տվյալների կենտրոնը քննադատության է ենթարկվել շրջակա միջավայրի ռասիզմի համար՝ Բոքսթաունի մեծամասնությամբ սևամորթներից և ցածր եկամուտ ունեցող համայնքում ենթադրաբար անհավասար աղտոտվածության պատճառով։ 2025 թվականին Հարավային շրջակա միջավայրի իրավունքի կենտրոնը (ՀՇՄԻԿ) և ԳՄԱԱԱ-ն դատական ​​​​հայց են ներկայացրել xAI-ի դեմ՝ պնդելով, որ ընկերությունը զրկում է համայնքին մաքուր օդի և առողջ շրջակա միջավայրի իրավունքներից և խախտում է «Մաքուր օդի մասին» օրենքը։ Տվյալների կենտրոնում տեղակայված են 35 մեթանային գազային տուրբիններ, որոնք հագեցած չեն աղտոտման վերահսկման համակարգերով, և, ըստ ՀՇՄԻԿ-ի, ամիսներ շարունակ գործել են առանց օդի աղտոտման թույլտվությունների։ Հարավարևմտյան Մեմֆիսում քաղցկեղի առաջացման ռիսկը չորս անգամ գերազանցում է ազգային միջին ցուցանիշը՝ արդյունաբերական աղտոտման և օդային թունավոր նյութերի ազդեցության պատճառով։

## Կլիմայական լուծումներ
Չնայած իր շրջակա միջավայրի վրա թողած հետքի վերաբերյալ մտահոգություններին, արհեստական ​​բանականությունը ցույց է տվել եղանակի կանխատեսման և կլիմայի վերլուծության բարելավման կարողություններ: Մեքենայական ուսուցման մոդելները կարող են մշակել օդերևութաբանական տվյալների հսկայական քանակություն՝ կարճաժամկետ եղանակի կանխատեսումները բարելավելու և մթնոլորտային օրինաչափությունները բացահայտելու համար, որոնք ավանդական թվային մեթոդները կարող են բաց թողնել։ Այս համակարգերը կիրառվում են ծայրահեղ եղանակային իրադարձությունների, այդ թվում՝ ջրհեղեղների, երաշտների և ջերմային ալիքների մոդելավորման համար, ինչը հնարավորություն է տալիս բարելավել աղետների պատրաստվածությունը և վաղ նախազգուշացման համակարգերը։

Արհեստական ​​բանականության ալգորիթմները օգտագործվում են նաև շրջակա միջավայրի փոփոխությունները վերահսկելու համար, ներառյալ անտառահատումների հետևումը, բևեռային սառույցների հալման չափումը և տարբեր աղբյուրներից արտանետումների վերահսկումը։

Կլիմայի վերաբերյալ պատկերացումներ ստեղծելուց բացի, արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաները կիրառվում են արտանետումների կրճատման ջանքերում: Google-ը մշակել է «Green Light» նախագիծը, որն օգտագործում է արհեստական ​​բանականությունը՝ լուսացույցի ժամանակացույցը օպտիմալացնելու համար՝ երթևեկությունը նվազեցնելու համար, հնարավոր է՝ նվազեցնելով խաչմերուկներում տրանսպորտային միջոցների արտանետումները։ Որոշ կլիմայագետներ ենթադրել են, որ արհեստական ​​բանականությունը կարող է բարելավել վերականգնվող էներգիայի համակարգերի արդյունավետությունը, չնայած մտահոգությունները մնում են արհեստական ​​բանականության սեփական զգալի էներգետիկ պահանջարկի վերաբերյալ։

Արհեստական ​​բանականությունը կիրառվում է նաև գենետիկական ինժեներիայի մեջ: Բույսերի արմատային համակարգերի կողմից ածխածնի կլանումը բարելավելու համար օգտագործվում է Social LEAP Estimates Animal Poses (SLEAP) անվամբ արհեստական ​​բանականության գործիք։ Մեքենայական ուսուցման մեկ նախագիծ՝ Open Catalyst նախագիծը, օգտագործվել է վերականգնվող էներգիայի աղբյուրների մարտկոցներում կուտակման համար «հարմար ցածրարժեք էլեկտրակատալիզատորներ» հայտնաբերելու համար։ Արհեստական ​​բանականությունը նաև օգտագործվում է շրջակա միջավայրի համար ինտենսիվ ոլորտներում, ինչպիսիք են սննդի արտադրությունը և արագ նորաձևությունը, կայունությունը բարելավելու համար՝ մատակարարման շղթաները օպտիմալացնելու և թափոնները կրճատելու միջոցով։ Այնուամենայնիվ, արհեստական ​​բանականության համակարգերի կլիմայական զուտ ազդեցության գնահատման համապարփակ շրջանակները, որոնք հաշվի են առնում ինչպես դրանց էներգետիկ ծախսերը, այնպես էլ շրջակա միջավայրի վրա պոտենցիալ օգուտները, դեռևս լայնորեն չեն ընդունվել։

## Քաղաքականություն և կարգավորում
### Միացյալ Նահանգներ
Արհեստական ​​բանականության շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը անտեսված է եղել ԱՄՆ Կոնգրեսում առաջարկված արհեստական ​​բանականության օրենսդրության մեջ: 2024 թվականի նոյեմբերի դրությամբ Մասաչուսեթսի սենատոր Էդ Մարկիի կողմից Սենատ ներկայացված «**Արհեստական ​​բանականության շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության մասին**» 2024 թվականի օրենքը միակ դաշնային օրինագիծն էր, որը շրջակա միջավայրի վրա առաջարկություններ էր անում արհեստական ​​բանականության օգտագործման վերաբերյալ: Օրենքը պարտադրում էր Շրջակա միջավայրի պաշտպանության գործակալության, ստանդարտների և տեխնոլոգիաների ազգային ինստիտուտի և Էներգետիկայի նախարարության ղեկավարներին ուսումնասիրել արհեստական ​​բանականության մշակման, տեղակայման և տեղակայումից հետո շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը և ներդնել արհեստական ​​բանականության հետ կապված շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության կամավոր հաշվետվողականության համակարգ։ Այս օրինագիծը չի ներկայացվել 119-րդ Կոնգրեսում։

Այս թեմայով դաշնային օրենսդրության փոխարեն, որոշ նահանգային կառավարություններ քաղաքականություն են ներդրել արհեստական ​​ինտելեկտի բնապահպանական ծախսերի վերաբերյալ: Վիրջինիան քննարկում է օրենսդրական ակտ, որը կպարտադրի տվյալների կենտրոններին ներկայացնել ջրի օգտագործման գնահատականներ, ինչը արտացոլում է ռեսուրսների սպառման, կայունության և հողօգտագործման վերաբերյալ աճող մտահոգությունները։ Օրինակ՝ Վիրջինիայի համատեղ օրենսդրական աուդիտի և վերանայման հանձնաժողովը (ՎՀՕԱՎՀ) խորհուրդ է տվել, որ տվյալների կենտրոնները հաշվետվություն ներկայացնեն իրենց էներգիայի և ջրի օգտագործման մասին՝ լուծելու համար այդ հաստատությունների կողմից ենթակառուցվածքների և ռեսուրսների վրա ստեղծվող ծանրաբեռնվածությունը։ Վիրջինիայի մեկ այլ օրինագծով առաջարկվում էր պետական ​​կորպորացիայի հանձնաժողովի (ՊԿՀ) կողմից պարտադիր վերանայման և հաստատման գործընթաց 100 մեգավատտից ավելի հզորությամբ տվյալների կենտրոնների զարգացման համար՝ ցանցի հուսալիությունն ապահովելու համար: Այնուամենայնիվ, Ներկայացուցիչների պալատի աշխատանքի և առևտրի կոմիտեն միաձայն դեմ քվեարկել է օրինագծին՝ մտահոգություն հայտնելով, որ այն կարող է խոչընդոտել նահանգում տվյալների կենտրոններում ներդրումները։ Բացի այդ, Վիրջինիայի Գլխավոր ժողովում ներկայացված Ներկայացուցիչների պալատի 2035-րդ օրինագիծը պահանջում էր, որ տվյալների կենտրոնները եռամսյակը մեկ հաշվետվություններ ներկայացնի ջրի և էներգիայի օգտագործման վերաբերյալ Շրջակա միջավայրի որակի դեպարտամենտին, իսկ տեղեկատվությունը դառնա հանրությանը հասանելի։

### Եվրոպական միություն
Եվրոպական միությունը (ԵՄ) մտադիր է կարգավորել արհեստական ​​բանականության շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը կառավարման բազմաթիվ մակարդակներում: Եվրոպական հանձնաժողովի կողմից մշակված և 2020 թվականին հաստատված Եվրոպական կանաչ գործարքը (ԵԿԳ) նշում է կայունության նպատակները առաջ մղելու համար արհեստական ​​բանականությունը և այլ տեղեկատվական և հաղորդակցական տեխնոլոգիաները (ՏՀՏ) օգտագործելու մտադրությունը: Հանձնաժողովի և տարբեր եվրոպական բնապահպանական ու ՏՏ խմբերի միջև գործընկերությունները հանգեցրել են «Կանաչ գործարքի տվյալների տարածքի» (ԿԳՏՏ) մշակմանը: Եվրոպական տվյալների պորտալի շրջանակներում, ԿԳՏՏ նախագիծը նպատակ ունի համախմբել շրջակա միջավայրի և կլիմայական գիտության միջոլորտային տվյալները՝ ԵԿԳ-ում սահմանված քաղաքականության նպատակներին աջակցելու համար: Արհեստական ​​բանականության գործակալները կարող են օգտագործել պորտալը՝ տվյալների միտումները գտնելու և քաղաքականության մշակողներին առաջարկություններ անելու համար։

Եվրոպական հանձնաժողովի խնդրանքով իրականացված քաղաքականության հետազոտությունը խորհուրդ է տվել ԵՄ-ին ավելի համարձակ դիրքորոշում որդեգրել արհեստական ​​բանականության բնապահպանական ծախսերի նկատմամբ: Մեկ էթիկայի զեկույցում նշվում է, որ արհեստական ​​բանականության համակարգերը «պետք է հաշվի առնեն շրջակա միջավայրը, այդ թվում՝ այլ կենդանի էակներին, և դրանց սոցիալական ու հասարակական ազդեցությունը պետք է ուշադիր քննարկվի»։ ԵՄ աղբյուրների և անկախ վերահսկող մարմինների այլ զեկույցներում մատնանշվում է «Եվրոպական արհեստական ​​բանականության մասին» օրենքում ամրագրված արհեստական ​​բանականության մոդելների արգելքներում բնապահպանական նկատառումների առկայությունը և պաշտպանվում է արհեստական ​​բանականության համակարգերի տարածման հետևանքով առաջացող բնապահպանական ռիսկերի գնահատումը։ 2022 թվականի ուսումնասիրությունը խորհուրդ է տվել ԵՄ-ին սահմանափակել շուկա մուտք գործող արհեստական ​​բանականության համակարգերի համար, որոնք չեն կարողանում իրականացնել գլոբալ արտանետումների մոնիթորինգի կամ կրճատման ռազմավարություններ, ինչպես նաև պարտադիր արդյունավետության բարելավումներ, արդյունաբերության մասշտաբով կայունության հաշվետվություններ և կյանքի ցիկլի ստանդարտացված գնահատումներ։

ԵՄ անդամ պետությունները պահպանում են անհատականացված ազգային արհեստական ​​բանականության ռազմավարություններ, որոնցից շատերը ներառում են կայունության նպատակներ։

#### Ֆրանսիա
Ֆրանսիան իր ազգային արհեստական ​​ինտելեկտի ռազմավարության զեկույցում սահմանում է ընդհանուր բնապահպանական առաջնահերթություններ: Մասնավորապես, այն պաշտպանում է, որ արհեստական ​​ինտելեկտի և տվյալների համակարգերի զարգացումը պետք է կայուն կերպով նախագծվի սկզբից՝ «եվրոպական ամպային արդյունաբերության էկոլոգիական անցումը» աջակցելու համար: Ավելին, զեկույցը պաշտպանում է «էկոլոգիական տվյալների» հրապարակումը՝ արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված բնապահպանական լուծումները խթանելու համար: Զեկույցը նաև ներառում է Ֆրանսիայի մտադրությունը՝ աջակցել արհեստական ​​ինտելեկտի ներդրմանը՝ ավելի արդյունավետ ցանցային և վերականգնվող էներգիայի անցման համար։

#### Գերմանիա
Գերմանիան 2020 թվականի դեկտեմբերին հրապարակել է իր ազգային արհեստական ​​ինտելեկտի ռազմավարությունը, որը ներառում է արհեստական ​​ինտելեկտի շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության վերաբերյալ առանձին բաժիններ: Դրանք սկսվում են դաշնային կառավարության մտադրությունից՝ մանրակրկիտ ուսումնասիրել և մշակել արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգեր, որոնք կարող են օգտագործվել էներգաարդյունավետության, պահպանման, շրջանաձև տնտեսության, բարձրագույն կրթության հետ գործընկերության, բնական ռեսուրսների կառավարման և ՄԱԿ-ի Կայուն զարգացման նպատակների (ԿԶՆ) ուղղությամբ առաջընթացի խթանման համար: Հաջորդող բաժինը շեշտում է էներգիայի սպառման կրճատման և շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության ստանդարտացված գնահատման (ՇՄԳ) անհրաժեշտությունը՝ զուտ ածխածնային բացասական արհեստական ​​ինտելեկտի էկոհամակարգ ստեղծելու համար։

Գերմանիան նաև գործարկում է «AI Lighthouses» ծրագիրը, որը դրամաշնորհներ է տրամադրում անմիջապես բիզնեսներին, ոչ առևտրային կազմակերպություններին և հետազոտողներին, որոնք օգտագործում են արհեստական ​​բանականություն՝ շրջակա միջավայրի լուծումներ մշակելու համար: 2024 թվականի դրությամբ Գերմանիայի շրջակա միջավայրի նախարարությունը (ՇՄՆ) նախաձեռնության միջոցով հատկացրել է ավելի քան 70 միլիոն եվրո ֆինանսավորում։

#### Իտալիա
Տնտեսական զարգացման նախարարության (ՏԶՆ) կողմից նշանակված աշխատանքային խմբի կողմից մշակված Իտալիայի ազգային ռազմավարությունը արհեստական ​​բանականության ոլորտում նպատակ ունի օգտագործել Իտալիայի առավելությունը արհեստական ​​բանականության հետազոտությունների և զարգացման ոլորտում՝ Կայուն զարգացման նպատակներին հասնելու համար թափը վերականգնելու համար: Զեկույցը հիմնականում պաշտպանում է կառավարության կողմից աջակցվող խթանումը կայունության համար արհեստական ​​բանականության զարգացման գործում։

## Նշումներ

## Ծանոթագրություններ

Կատեգորիա:Արհեստական բանականություն