Али многе од ових тврдњи, испоставило се, имају врло мало – ако их уопште има – стварних доказа иза себе.
Џоши је аутор новог извештаја, објављеног у понедељак уз подршку неколико еколошких организација, који покушава да квантификује неке од најистакнутијих тврдњи о томе како ће вештачка интелигенција спасити планету. Тхе извештај разматра више од 150 тврдњи технолошких компанија, енергетских удружења и других о томе како ће „АИ служити као нето климатска корист“. Јошијева анализа открива да је само четвртина тих тврдњи поткријепљена академским истраживањем, док више од трећине није јавно цитирало никакве доказе.
„Људи износе тврдње о врсти друштвених утицаја вештачке интелигенције и ефектима на енергетски систем – тим тврдњама често недостаје строгост“, каже Џон Куми, истраживач енергије и технологије који није био укључен у Џошијев извештај. „Важно је не узимати тврдње из сопствених интереса за здраву вредност. Неке од тих тврдњи могу бити истините, али морате бити веома опрезни. Мислим да има много људи који дају ове изјаве без велике подршке.“
Још једна важна тема коју извештај истражује је шта љубазни АИ, управо, технолошке компаније говоре када говоре о АИ спасавању планете. Многе врсте вештачке интелигенције су мање енергетски интензивне од генеративних модела фокусираних на потрошача који су доминирали у насловима последњих година, који захтевају огромне количине рачунара – и снаге – да би се обучили и радили. Машинско учење је већ деценијама основни део многих научних дисциплина. Али генеративна вештачка интелигенција великих размера – посебно алати као што су ЦхатГПТ, Цлауде и Гоогле Гемини – су у фокусу јавности већег дела изградње инфраструктуре технолошких компанија. Џошијева анализа је открила да скоро све тврдње које је испитао спајају традиционалније, мање енергетски интензивне облике вештачке интелигенције са генеративном вештачком интелигенцијом фокусираном на потрошача која покреће већи део изградње центара података.
Дејвид Ролник је доцент рачунарства на Универзитету МцГилл и председавајући АИ за климатске промене, непрофитне организације која се залаже за машинско учење за решавање климатских проблема. Он је мање забринут од Џошија о томе одакле велике технолошке компаније добијају своје бројке о утицају вештачке интелигенције на климу, с обзиром на то колико је тешко, каже он, квантитативно доказати утицај у овој области. Али за Ролника, разлика између врста технолошких компанија са вештачком интелигенцијом које се проглашавају суштинским је кључни део овог разговора.
„Мој проблем са тврдњама великих технолошких компанија у вези са вештачком интелигенцијом и климатским променама није то што оне нису у потпуности квантификоване, већ што се ослањају на хипотетичку вештачку интелигенцију која сада не постоји, у неким случајевима“, каже он. „Мислим да је количина спекулација о томе шта би се могло догодити у будућности са генеративном вештачком интелигенцијом гротескна.
Ролник истиче да се од техника за повећање ефикасности на мрежи до модела који могу помоћи у откривању нових врста, дубоко учење већ користи у безброј сектора широм света, помажући у смањењу емисија и борби против климатских промена управо сада. „То је, међутим, другачије од „У неком тренутку у будућности ово би могло бити корисно“, каже он. Штавише, „постоји неусклађеност између технологије на којој раде велике технолошке компаније и технологија које заправо покрећу предности за које тврде да их подржавају“. Неке компаније могу хвалити примере алгоритама који, на пример, помажу у бољем откривању поплава, користећи их као примере вештачке интелигенције за рекламирање својих великих језичких модела — упркос чињеници да алгоритми који помажу у предвиђању поплава нису исти тип вештачке интелигенције као бот за ћаскање окренут потрошачима.
