Влияние ИИ на окружающую среду даст компаниям много пищи для размышлений, когда они попытаются управлять влиянием технологической революции на свой экологический след. Но, как сказали риск-менеджерам из Швейцарии, первой важной задачей является обеспечение возможности измерения риска, прежде чем мысли перейдут к смягчению и контролю.
Швейцарская ассоциация по управлению рисками Sirm недавно провела свое второе ежегодное мероприятие во франкоязычном регионе Романдия в Швейцарии в Европейской организации по ядерным исследованиям (ЦЕРН), в котором приняли участие более 90 менеджеров по рискам и страхованию, а также эксперты страховой отрасли из 13 партнеров Sirm.
Помимо экскурсии по крупнейшей в мире лаборатории физики элементарных частиц, большой темой для обсуждения на Sirm Geneva Rendez-Vous 2025 было: можно ли измерить и контролировать воздействие искусственного интеллекта (ИИ) на окружающую среду. На основе презентаций различных экспертов был сделан вывод, что в настоящее время это невозможно, в первую очередь потому, что воздействие ИИ на окружающую среду не поддается четкому измерению.
Необходимо больше прозрачности в отношении влияния ИИ, которое ослабло с первых дней существования технологии, услышали делегаты. Есть надежда, что регулирование заставит компании ИИ и их клиентов пролить свет на эту проблему, чтобы помочь измерить и затем управлять рисками. С положительной стороны, есть также уверенность в том, что общество и бизнес могут использовать ИИ как инъекцию в руку в более широкой гонке за чистый ноль.
На встрече Rendez-Vous были рассмотрены некоторые из конкретных рисков для устойчивости, которые несет ИИ, начиная от массового потребления энергии центрами обработки данных, необходимых для больших языковых моделей (LLM), до загрязнения и воздействия на местное население. Затем следует риск потери экспертизы в пользу ИИ и то, какой уровень прозрачности потребуется страховщикам для андеррайтинга рисков ИИ. Командам по управлению рисками и устойчивости было предложено работать вместе, чтобы помочь измерить и управлять экологическими рисками ИИ.
Участники мероприятия сосредоточились, в том числе, и на влиянии ИИ на окружающую среду и на том, насколько в обозримом будущем можно измерить выбросы.
По мере развития ИИ его потребность в вычислительной мощности и энергии стремительно растет. С 2010 года вычислительная мощность для обучения и создания моделей ИИ ежегодно увеличивается в 4,6 раза, или удваивается каждые пять месяцев. Это означает, что для питания ИИ требуется все больше электроэнергии по мере роста центров обработки данных.
Ожидается, что к 2030 году на долю ИИ будет приходиться от 1% до 4% мирового потребления энергии. В США, где расположено множество центров обработки данных, этот показатель составит от 4% до 9%. Это будет еще более актуально в Северной Вирджинии, где находятся некоторые из крупнейших в США центров обработки данных ИИ, которые к концу этого десятилетия будут потреблять от 25% до 50% местной электроэнергии.
Этот рост потребления до сих пор в основном удовлетворялся за счет ископаемого топлива, а не возобновляемых источников энергии. В недавнем отчете Financial Times говорилось, что ИИ будет способствовать росту числа газовых электростанций в США, и утверждалось, что эта технология может задержать энергетический переход.
Помимо этих жестких цифр, большой проблемой для измерения и, следовательно, контроля воздействия ИИ на окружающую среду является отсутствие прозрачности в отношении потребления и выбросов со стороны компаний, лидирующих в революции ИИ. Это объясняется тем, что когда приложения ИИ только появились, поставщики были гораздо более прозрачны в отношении своего воздействия, но с тех пор закрыли «лавочку». И теперь очень сложно оценить воздействие ИИ на окружающую среду, поскольку ChatGPT и другие поставщики менее прозрачны в плане декларирования воздействия своего бизнеса на окружающую среду.
Есть надежда, что правила, которые появятся в будущем, заставят компании, занимающиеся ИИ, повысить прозрачность. Именно этого потребует от универсальных моделей ИИ Закон ЕС об искусственном интеллекте, который вступит в силу в августе 2026 года. В рамках этого закона также будет разработана стандартизированная структура раскрытия информации об энергоэффективности ИИ и кодекс поведения для оценки и минимизации воздействия ИИ на экологическую устойчивость.
Кроме того есть такие правила, как Директива об отчетности по корпоративной устойчивости (CSRD) и Директива о должной осмотрительности в отношении корпоративной устойчивости (CSDDD), которые потребуют большей прозрачности в цепочке поставок компаний ЕС. Это будет включать фокусировку на влиянии ИИ.
Эксперты согласны с тем, что необходимо требовать больше прозрачности от поставщиков ИИ уже сейчас и, что компании должны начать требовать такой прозрачности в своих запросах предложений (RFP) и контрактах, давая понять, что устойчивость ИИ является важным вопросом. Организации также должны выбирать эффективные модели ИИ, что включает обеспечение уровня интеллекта, необходимого для рассматриваемого приложения, и приоритет специализированных моделей над крупными LLM общего назначения.
Эксперты по устойчивому развитию также дали понять, что ИИ может помочь миру и бизнесу сократить выбросы за счет трансформации сложных систем, ускорения открытий и инноваций, стимулирования поведенческих изменений, повышения адаптации и устойчивости, а также улучшения моделирования и политики климата. По предположению экспертов, ИИ может сократить ежегодные выбросы на 7–14% к 2035 году за счет таких действий. Стоит отметить, что смягчение последствий изменения климата и утраты биоразнообразия прямо указано в качестве одобренных приложений ИИ в соответствии с Законом ЕС об искусственном интеллекте.
Примером положительного влияния ИИ на окружающую среду и выбросы можно считать тот факт, что ЦЕРН сокращает свои выбросы и потребление энергии с помощью этой технологии.
В 2022 году ЦЕРН провел проверку производительности своего ускорителя с точки зрения выбросов, устойчивости и потребления энергии. Затем организация определила семь целевых областей, чтобы сделать ускоритель частиц более эффективным. С тех пор ЦЕРН изучал, как ИИ может помочь в этих семи целевых областях, и обнаружил, что эта технология может помочь в обеспечении дальнейших улучшений и автоматизации.
Но были и примеры того, как ИИ уже влияет на местное население по всему миру, а также об этических соображениях, которые возникают в связи с этой технологией.
Например, на Тайване наблюдается нехватка воды для сельского хозяйства из-за развития ИИ и микрочипов. Большой центр обработки данных в Мемфисе создает загрязнение и в результате широкомасштабные протесты. В Марселе, тем временем, центр обработки данных в порту города и усилия по сокращению воздействия выбросов от судоходства потребляют много электроэнергии и создают настоящую битву за энергию с местным населением. В Мексике также наблюдается нехватка воды из-за развития ИИ.
Итак, ИИ уже оказывает влияние на местное население и окружающую среду, и это влияние, скорее всего, будет только расти по мере развития технологий. Это, несомненно, риск, за которым стоит следить наряду с другими рисками ИИ и устойчивого развития, с которыми корпорации столкнутся в ближайшие годы.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz