
Može li DeepSeek smanjiti potrošnju energije AI tehnologije?
Recentno istraživanje pokazuje da su AI modeli skloni greenwashing propagandu fosilne industrije tretirati kao stvarnost. Osim toga, opterećuju energetsku tranziciju trošeći velike količine struje i vode. Iz Kine dolazi tehnološki napredak koji nudi potencijalno rješenje barem za jedan od ovih problema.
Generativna AI tehnologija i industrija koja se oko nje razvija na više načina ugrožavaju klimu i okoliš. Osim što se radi o industriji koja troši velike količine struje i vode, generativni AI doprinosi i širenju obmanjujućih informacija vezanih za klimatske promjene.
Klimatski aktivisti iz organizacije Global Witness proveli su istraživanje na četiri velika jezična modela, od kojih su tražili informacije vezane za industriju fosilnih goriva i njenu odgovornost za klimatsku krizu. Pitanja su postavljali OpenAI-jevom ChatGPT-u, Metinom MetaAI-u, X-ovom Groku te Googleovom Geminiju.
Svi modeli ispravno pronalaze uzroke klimatskih promjena u korištenju fosilnih goriva, ali i relativiziraju doprinos fosilne industrije u podizanju prosječne globalne temperature. AI modeli su, naime, skloni zdravo za gotovo prihvaćati informacije sa službenih internetskih stranica velikih fosilnih kompanija.
Primjerice, MetaAI smatra da britanski fosilni gigant BP “promovira održiva energetska rješenja i zagovara klimatsku akciju”. ChatGPT pak tvrdi da “Shell aktivno radi na smanjenju svog ugljičnog otiska”.
AI modeli u svojim odgovorima na pitanja aktivista Global Witnessa nisu promovirali klimatske dezinformacije (čiji izvor je često upravo industrija fosilnih goriva, o čemu smo pisali u serijalu članaka o povijesti negiranja klimatske krize), ali zato je prisutan neizbježni greenwashing.
Izbjegavanje odgovornosti
Industrija fosilnih goriva je, naime, nedvojbeno najveći krivac za klimatsku krizu. Nije stvar samo u tome što korištenje njihovih proizvoda daje najveći doprinos emisijama stakleničkih plinova i porastu prosječne globalne temperature, već i u činjenici da su fosilni giganti točno znali što rade.
Činjenica da su najveće svjetske fosilne kompanije bile svjesne klimatske štete koju stvaraju još prije pola stoljeća je ekstenzivno dokumentirana i nedvojbeno utvrđena. Međutim, kad su znanstvenici firmi poput američkog ExxonMobila, francuskog Totala ili talijanskog Enija još tijekom 1970-ih utvrdili da korištenje fosilnih goriva uzrokuje globalno zagrijavanje te kreirali modele koji su predvidjeli katastrofalno zagrijavanje u relativno bliskoj budućnosti, uprave tih tvrtki nisu alarmirale javnost.
Upravo suprotno, pokrenuli su masovnu propagandnu kampanju negiranja i relativiziranja klimatskih promjena, u sklopu koje su vodili hajku protiv klimatskih znanstvenika, novinara i aktivista koji su pokušavali informirati i educirati javnost o razmjerima i uzrocima klimatske krize.
Svemu tome usprkos, AI modeli skloni su uvažavati greenwashing propagandu fosilne industrije kao stvarnost. Međutim, podaci o aktivnostima fosilnih kompanija vrlo jasno pokazuju da njihova navodna predanost održivoj energetskoj budućnosti ne prodire dublje od marketinške pozlate. Brojke pokazuju da fosilna industrija troši svega par postotaka raspoloživog kapitala na ulaganje u obnovljive izvore energije, a sve ostalo usmjereno je na naftu i plin.
AI tehnologija postaje sve raširenija i sve prisutnija u ljudskim životima. To znači da raste potrebe za resursima koji su potrebni da se upogoni AI modele (o čemu smo na Klimatskom portalu već pisali), kao i da korisnici interneta sve češće nailaze na AI generirani sadržaj. Društvene mreže i druga mjesta na internetu gdje se ljudi okupljaju u većim brojevima već sada su puni ljudi koji pokušavaju zaraditi na distribuiranju niskokvalitetnog AI generiranog sadržaja u velikim količinama. Tako je nastao termin “AI slop”.
To ujedno znači da će i tumačenja AI modela vezana za klimatsku krizu, njene uzroke i potencijalna rješenja, sve više ovisiti o onome što AI modeli izbacuju. Ako to dovede do usvajanja narativa koji propagiraju fosilne kompanije, lakše će im biti izbjeći odgovornost za počinjenu štetu.
Kakvom energijom ćemo napajati AI?
Na koncu, treba se osvrnuti i na energetske potrebe AI modela. Očekuje se da će njihov daljnji razvoj povećavati potrebe za električnom energijom. Štoviše, već sad se vide opterećujući utjecaji AI industrije na elektroenergetsku mrežu u dijelovima SAD-a.
Sve to stavlja opterećenje na energetsku tranziciju, čija esencija je ideja da čitavo gospodarstvo treba elektrificirati, a da korištena električna energija treba biti proizvedena iz izvora koji ne emitiraju stakleničke plinove, pri čemu središnju ulogu imaju neiskorišteni potencijali Sunčeve energije i energije vjetra, u kombinaciji s još nekim suvremenim tehnologijama (npr. elektrolizatorima za proizvodnju “zelenog vodika”).
Lideri najvećih AI kompanija se, međutim, ne doimaju naročito opterećeni energetskom potrošnjom svojih proizvoda. Jedan od njih, šef uprave OpenAI-ja Sam Altman, nedavno je pokazao i sklonost magičnom razmišljanju. Upitan u intervjuu za Bloomberg kakvom energijom namjerava pogoniti svoje strojeve u budućnosti, Altman je odgovorio: “Fuzija će raditi”.
Diljem svijeta doista postoje timovi znanstvenika koji rade na razvoju fuzijskih reaktora, “svetom gralu energetike”. Ova tehnologija ima potencijal da čovječanstvu pruži praktički neograničenu količinu čiste energije. Problem je što se ostvarenje tog potencijala vjerojatno neće vidjeti u bliskoj budućnosti, s obzirom na to da nitko nije ni blizu razvoja prvog fuzijskog reaktora.
Optimistični prognozeri već pola stoljeća govore da je fuzija udaljena dvadesetak godina. Te prognoze do danas se nisu znatnije promijenile. Oni pesimističniji će upozoriti kako šanse da ćemo imati funkcionalni fuzijski reaktor kroz dva desetljeća zapravo nisu naročito visoke. Neočekivani znanstveni proboj koji će ubrzati razvoj energije iz fuzije uvijek je, naravno, moguć – samo se zasad ne naslućuje.
Istovremeno, najbolji svjetski klimatski znanstvenici, okupljeni u UN-ovom Međuvladinom panelu o klimatskim promjenama (IPCC), govore nam da nemamo dvadesetak godina i da čovječanstvo mora ubrzati stopu smanjenja emisija, što na prvom mjestu znači ubrzano napuštanje fosilnih goriva. Ako želimo ograničiti stopu porasta globalne temperature dobrano ispod +2 stupnja Celzija s obzirom na predindustrijsko razdoblje, što je primarni cilj Pariškog sporazuma koji potpisuju skoro sve države svijeta (osim SAD-a, Irana, Jemena i Libije), neto nulta stopa emisija mora biti postignuta najkasnije do sredine ovog stoljeća.
Napredak i energetska potrošnja
Nešto konkretnije rješenje za neumjerenu potrošnju AI modela od maštarenja o fuziji dolazi iz Kine. Tamošnja kompanija DeepSeek nedavno je u javnost pustila svoj AI model, koji je izazvao urušavanje cijena dionica na američkim burzama.
Kako se radi o drugačijoj tehnologiji od one koju koriste američke tehnološke kompanije, tako DeepSeek AI troši znatno manje resursa u procesu treniranja, ali i prilikom korištenja. Iz DeepSeeka tvrde da se korištenjem njihovog modela naspram npr. ChatGPT-a ili Geminija troši 10 do 40 puta manje energije. U znanstvenom časopisu Nature procjenjuje da tehnologija kakvu koristi DeepSeek u prosjeku treba 11 puta manje energije za rad nego veliki jezični modeli kakve razvijaju američke kompanije.
Razlika je načinu na koji se model trenira i gradi te u načinu na koji obrađuje podatke. DeepSeek je razvio tzv. Mixture-of-Experts (MoE) model, koji je metaforički najlakše opisati kao mozaik sačinjen od mnogo manjih modela. Kad dobije upit od korisnika, DeepSeek ne upogonjuje čitav model da bi dao odgovor, već samo one dijelove čija je ekspertiza potrebna da sa taj odgovor generira.
DeepSeeku je stoga za rad potrebno manje kompjuterskih čipova, a može raditi i s čipovima starije generacije od onih koji se koriste u drugim raširenim AI modelima. Sve to znači manju potrošnju struje i vode.
Međutim, moguć je i kontra-efekt, koji se kroz povijest pojavljivao dovoljno učestalo da ima i svoj naziv – Jevonsov paradoks. Ovaj termin odnosi se na događaj u kojem tehnološki napredak poveća učinkovitost korištenja određenog proizvoda i time smanji cijenu korištenja, ali istovremeno dovede do dovoljno znatnog povećanja potražnje da ukupna potrošnja resursa zapravo raste.
Drugim riječima, šanse da će tehnološki napreci riješiti problem velike potrošnje resursa AI tehnologije ne čine se naročito uvjerljivima. U budućnosti ćemo trebati sve više električne energije i važno je kako ćemo je proizvoditi. Ako se budemo oslanjali na goriva s visokim ugljičnim otiskom, posljedice klimatskih promjena postajat će sve razornije.