JAKARTA - आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस या आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (एआई) की प्रगति तेजी से हो रही है। हालाँकि, व्यावहारिक लगने वाली सेवाओं के पीछे, बिजली, पानी और भूमि पर एक बड़ा बोझ है।
यूएन यूनिवर्सिटी की रिपोर्ट ने शुक्रवार को कहा कि एआई को सपोर्ट करने वाले डेटा सेंटर 2030 तक 945 टेरावाट-घंटे बिजली का उपभोग करने का अनुमान है। टेरावाट-घंटा या टीडब्ल्यूएच बड़े पैमाने पर बिजली की खपत की गणना करने के लिए एक इकाई है।
संयुक्त राष्ट्र विश्वविद्यालय संस्थान फॉर वाटर, एनवायरनमेंट एंड हेल्थ या यूएनयू-इनवेह द्वारा तैयार की गई रिपोर्ट में कहा गया है कि एआई के पर्यावरणीय प्रभाव को "सिस्टेमेटिक रूप से गलत मापा गया है"। ऐसा इसलिए है क्योंकि कई मूल्यांकन कार्बन उत्सर्जन पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन पानी और भूमि के निशान को कम ध्यान देते हैं।
जल पदचिह्न किसी गतिविधि को बनाए रखने के लिए सीधे या अप्रत्यक्ष रूप से उपयोग किए जाने वाले पानी की मात्रा को संदर्भित करता है। रिपोर्ट में, जल पदचिह्न पानी के संसाधनों पर एआई के दबाव को दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है।
2030 तक, AI से संबंधित डेटा केंद्रों के जल पदचिह्न का अनुमान 9.3 ट्रिलियन लीटर तक पहुंच सकता है। यह संख्या उप-सहारा अफ्रीका में 1.3 बिलियन लोगों की वार्षिक घरेलू जल आवश्यकताओं के बराबर है।
भूमि पदचिह्न एआई से संबंधित बुनियादी ढांचे को बनाए रखने के लिए आवश्यक क्षेत्र की चौड़ाई को दर्शाता है। रिपोर्ट का अनुमान है कि एआई से संबंधित डेटा सेंटर के भूमि पदचिह्न 14,500 वर्ग किलोमीटर से अधिक हो सकते हैं, जो जकार्ता या जाबोडेटाबेक की महानगरीय क्षेत्र की लगभग दोगुनी है।
"यह रिपोर्ट आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस पर हमला नहीं है," यूएनयू-इनवेह के निदेशक कावेह मदानी ने कहा।
उन्होंने एआई के जिम्मेदार उपयोग और तकनीक के अवांछित प्रभावों को संबोधित करने के लिए तेजी से कदम उठाने का आह्वान दिया।
Anadolu ने बताया कि वैश्विक डेटा केंद्र 2025 तक लगभग 448 TWh बिजली का उपभोग करते हैं। यदि इसे एक देश के रूप में माना जाता है, तो डेटा केंद्र दुनिया में सबसे बड़ा बिजली उपभोक्ता के रूप में 11 वें स्थान पर होगा।
रिपोर्ट यह भी याद दिलाती है कि कम कार्बन का मतलब हमेशा कम पानी या कम भूमि नहीं होता है। कुछ ऊर्जा संक्रमण वास्तव में उत्सर्जन को कम कर सकते हैं, लेकिन एक ही समय में पानी और भूमि संसाधनों पर दबाव बढ़ा सकते हैं।
रिपोर्ट की झलक न केवल बड़े एआई मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया पर केंद्रित है। रिपोर्ट के अनुसार, सार्वजनिक बहस एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऊर्जा पर बहुत अधिक चर्चा करती है। जबकि, सबसे बड़ा ऊर्जा उपभोग ही निष्कर्ष निकालता है।
इन्फरेंस एक ऐसी प्रक्रिया है जब पहले से ही उपयोग किए जाने वाले एआई मॉडल उपयोगकर्ता के आदेश या प्रॉम्प्ट का जवाब देते हैं। इस प्रक्रिया को एआई की कुल ऊर्जा खपत का 80 प्रतिशत से 90 प्रतिशत तक योगदान करने के लिए कहा जाता है।
अनुमान है कि ChatGPT प्रति दिन लगभग 2.5 बिलियन प्रॉम्प्ट संसाधित करता है। इसकी बिजली की आवश्यकता प्रति वर्ष लगभग 383 गीगावाट-घंटे या GWh है।
एआई के पर्यावरणीय भार भी कार्य के आधार पर अलग-अलग होते हैं। एआई द्वारा बनाई गई छवियों को आम तौर पर मूल पाठ वर्गीकरण की तुलना में लगभग 1,450 गुना अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है।
एआई द्वारा बनाए गए एक छोटे वीडियो को 200,000 बार स्पैम वर्गीकरण के बराबर बिजली खर्च करनी पड़ सकती है.
रिपोर्ट एक अधिक जिम्मेदार एआई पारिस्थितिकी तंत्र का आह्वान करती है। यह पारदर्शिता, डिजाइन चरण से दक्षता, पर्यावरण की न्यायसंगतता, जीवन चक्र भर में जिम्मेदारी, वैश्विक सहयोग और सतत उपयोग के माध्यम से है।
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