به گزارش گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو، از مصرف انرژی مراکز داده گرفته تا تولید زباله‌های الکترونیکی، هر بخش از چرخه هوش مصنوعی نیازمند مدیریت دقیق برای کاهش تأثیرات زیست‌محیطی است.

نقش هوش مصنوعی در آلودگی محیط زیست

1. مصرف انرژی و انتشار کربن
آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به انرژی بسیار زیادی نیاز دارد. بر اساس تحقیقات دانشگاه UMass Amherst، آموزش یک مدل زبان بزرگ می‌تواند پنج برابر بیشتر از تولید یک خودروی معمولی دی‌اکسید کربن تولید کند.

مراکز داده که هسته توسعه هوش مصنوعی هستند، حدود 1 تا 2 درصد انرژی جهان را مصرف می‌کنند. پیش‌بینی می‌شود این رقم تا سال 2030 به 3 یا 4 درصد افزایش یابد. متأسفانه بخش قابل توجهی از این انرژی از سوخت‌های فسیلی تأمین می‌شود، که یکی از عوامل اصلی انتشار گازهای گلخانه‌ای و گرم شدن کره زمین است.

2. تولید زباله‌های الکترونیکی
تجهیزات فناوری اطلاعات مانند سرورها، روترها و سیستم‌های خنک‌کننده، پس از پایان عمر مفیدشان به زباله‌های الکترونیکی تبدیل می‌شوند. این زباله‌ها اغلب حاوی مواد سمی مانند سرب و جیوه هستند که می‌توانند خاک و آب را آلوده کنند.

طبق پیش‌بینی‌ها، تا سال 2030، سالانه 82 میلیون تن زباله الکترونیکی تولید خواهد شد. با وجود برنامه‌های بازیافت، تنها 23 درصد این زباله‌ها در سال 2022 به‌طور رسمی بازیافت شدند.

3. مصرف منابع طبیعی
مراکز داده به حجم زیادی آب برای خنک‌سازی نیاز دارند. مصرف روزانه یک مرکز داده متوسط حدود 300,000 گالن آب است. همچنین، ساخت تجهیزات IT نیازمند مواد معدنی کمیابی مانند لیتیوم، طلا، و نقره است که استخراج آنها اغلب موجب تخریب محیط زیست می‌شود.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای کاهش آلودگی

1. بهینه‌سازی مصرف انرژی
هوش مصنوعی می‌تواند با بهبود کارایی سیستم‌ها مصرف انرژی را کاهش دهد. برای مثال، سیستم‌های تهویه مطبوع مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند دما را به‌طور خودکار تنظیم کنند و از اتلاف انرژی جلوگیری کنند.

برخی ساختمان‌های هوشمند، مانند The Edge در آمستردام، با استفاده از هوش مصنوعی مصرف انرژی را مدیریت می‌کنند و حتی انرژی بیشتری تولید می‌کنند.

2. پایش و پیش‌بینی آلودگی
هوش مصنوعی می‌تواند در پایش بلادرنگ آلودگی و پیش‌بینی آن نقشی کلیدی ایفا کند. با تحلیل داده‌های تاریخی، این فناوری می‌تواند از آلودگی آینده جلوگیری کند و به برنامه‌ریزان شهری کمک کند تا پروژه‌های خود را با کمترین تأثیر زیست‌محیطی اجرا کنند.

3. فناوری‌های سبز مبتنی بر هوش مصنوعی
نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند پروژه The Ocean Cleanup، به کاهش زباله‌های پلاستیکی در اقیانوس‌ها کمک می‌کنند. همچنین، شرکت‌هایی مانند Space Intelligence از هوش مصنوعی برای پایش جنگل‌زدایی استفاده می‌کنند و داده‌های لازم برای حفاظت از محیط زیست را فراهم می‌کنند.

تلاش‌های نظارتی و مسئولیت‌پذیری

دولت‌ها نقش مهمی در مدیریت تأثیرات زیست‌محیطی هوش مصنوعی دارند. سیاست‌هایی مانند استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر در مراکز داده و افزایش شفافیت در مصرف منابع طبیعی می‌توانند به کاهش آلودگی کمک کنند.

برای مثال، در آمریکا، ایالت‌ها قوانینی برای پیش‌بینی آتش‌سوزی یا کاهش اثرات زیست‌محیطی هوش مصنوعی وضع کرده‌اند. چنین اقداماتی، در کنار نوآوری‌های صنعتی، می‌تواند زمینه‌ساز توسعه پایدار هوش مصنوعی باشد.

نتیجه‌گیری: تعادل میان توسعه و حفاظت محیط زیست

هوش مصنوعی پتانسیل بالایی برای بهبود زندگی انسان دارد، اما تأثیرات زیست‌محیطی آن نباید نادیده گرفته شود. تلاش‌های مشترک دولت‌ها، شرکت‌ها و محققان برای توسعه فناوری‌های پایدار و کاهش آلودگی ضروری است. با مدیریت صحیح، هوش مصنوعی می‌تواند همزمان با رشد اقتصادی، به حفظ محیط زیست نیز کمک کند.