L'IA a un potentiel incroyable, mais il y a de sérieux inconvénients qui doivent être pris en compte.

Alors que la course à l'IA progresse plus rapidement que jamais, beaucoup s'inquiètent de l'impact de ces technologies sur l'écosystème. L'adoption de l'IA continue d'augmenter. Parallèlement, son empreinte carbone ne fera que s'aggraver si les développeurs, les utilisateurs finaux et les organismes de réglementation continuent à ignorer son impact environnemental.

Cela dit, l'adoption massive et durable est toujours possible. Mais les individus et les organisations doivent travailler ensemble pour résoudre la façon dont l'IA nuit à l'environnement.

Points clés à retenir

  • L'IA informatique consomme d'énormes quantités d'énergie, ce qui contribue à son empreinte carbone importante. Les développeurs et les utilisateurs doivent être conscients de l'impact environnemental et envisager des pratiques plus durables.
  • Les développements rapides de l'IA perpétuent une culture du jetable, entraînant une consommation inutile de ressources. Les consommateurs doivent éviter les achats inutiles et les entreprises doivent donner la priorité aux innovations significatives.
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  • Il n'existe actuellement aucun organe directeur central réglementant l'utilisation et le développement de l'IA, laissant les préoccupations écologiques au bas de la liste des priorités. La collaboration entre le gouvernement et les groupes environnementaux est nécessaire pour minimiser l'impact environnemental de l'IA.

1. Le calcul de l'IA nécessite une énergie massive

Crédit d'image: Bibliothèque de photos NOAA /Wikimédia Commons

Le principal responsable de la grande empreinte carbone de l'IA générative est sa consommation d'énergie. Prenons l'exemple des chatbots. Limite élevée de jetons de ChatGPT et le traitement rapide des intrants ont des besoins énergétiques massifs. La plupart des utilisateurs ne réalisent pas les ressources requises pour chaque requête de recherche - ils inondent sans réfléchir les chatbots avec des invites aléatoires.

Sémianalyse fait un modèle de coût de ChatGPT. Ils disent qu'OpenAI exécute 3 617 serveurs HGX A100 pour répondre aux millions d'invites que ChatGPT reçoit quotidiennement.

Chaque serveur consomme 3 000 wattheures s'il est similaire au Nvidia HGX A100. Ainsi, pour que 3 617 unités fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, elles ont besoin d'un énorme 95 054 760 000 wattheures ou 95 054,76 mégawattheures par an. Pour référence, La ville de New York utilise 5 500 à 10 000 mégawattheures par jour.

La croissance rapide de l'IA perpétue une culture du jetable. Les consommateurs de technologie sont poussés à se procurer les derniers systèmes sur le marché, qu'ils en aient besoin ou non. Certains comprennent à peine ces gadgets. Ils poursuivent la « prochaine grande chose » parce que les entreprises promettent des fonctionnalités nouvelles et perturbatrices.

En succombant à ce mode de vie non durable, les consommateurs permettent aux leaders technologiques de contrôler la demande de plateformes d'IA. Les ressources sont gaspillées sur des outils redondants qui offrent des avantages négligeables.

Prenez ChatGPT, par exemple. Des millions de développeurs ont profité de son boom en lançant leurs chatbots basés sur l'IA. Alors que des leaders technologiques comme Microsoft, Meta et Google ont construit des modèles de langage innovants, la plupart des entreprises ont simplement sauté sur la tendance.

Évitez de télécharger en ligne des chatbots IA non vérifiés. Les pirates utilisent fausses applications ChatGPT inciter les utilisateurs à divulguer des informations personnelles et à payer des frais d'abonnement exorbitants.

3. Aucun organe directeur central ne réglemente l'utilisation et le développement de l'IA

Crédit d'image: Cancillería Argentina/Wikimédia Commons

Les progrès rapides de l'IA dépassent les directives et les restrictions en vigueur. Même les leaders mondiaux de la technologie comme Sam Altman, PDG d'OpenAI, appelle à une intervention réglementaire plus stricte en matière d'IA pour contrôler des modèles puissants. À l'heure actuelle, aucune autorité ne surveille et ne réglemente les activités d'IA.

Mais même si les organismes gouvernementaux commencent à s'attaquer aux risques liés à l'IA, les dommages écologiques seront au bas de leur liste. Ils donneront probablement la priorité aux hallucinations de l'IA, aux violations éthiques et aux menaces à la vie privée. Bien qu'elles soient tout aussi importantes, ces questions ne doivent pas occulter les impacts écologiques négatifs de l'IA.

Le gouvernement doit travailler avec des groupes environnementaux pour surveiller les entreprises technologiques. Ils pourraient minimiser l'empreinte carbone des développeurs d'IA en réglementant leur consommation d'énergie, leurs méthodes d'élimination et l'extraction des minéraux.

4. Les efforts agricoles axés sur l'IA donnent la priorité aux rendements plutôt qu'à la santé de l'écosystème

Les secteurs agricoles explorent les moyens d'intégrer des systèmes basés sur l'IA dans l'agriculture. Une mise en œuvre stratégique pourrait aider à maximiser la croissance des cultures, à automatiser le travail manuel et à combattre les calamités naturelles tout en minimisant les frais généraux. L'IA agricole est une industrie en pleine croissance. Market.nous prédit même que la taille du marché mondial dépassera 10,2 milliards de dollars d'ici 2032.

Pourtant, malgré ces avantages, l'IA agricole néglige toujours la consommation d'énergie massive de la formation et de la construction de ces systèmes. Donner la priorité à des rendements élevés et à des méthodes de récolte efficaces compromet également l'écosystème. À ce rythme, l'IA pourrait favoriser par inadvertance des pratiques agricoles intensives qui détruisent et déshydratent les terres.

5. L'IA de formation nécessite des essais et des erreurs

Crédit d'image: mikemacmarketing/Wikimédia Commons

La formation de plates-formes pilotées par l'IA sur des milliards de paramètres nécessite des ressources massives. Entre la préparation des ensembles de données pour le grattage et leur entrée dans des modèles d'IA, le processus pourrait facilement drainer des millions de wattheures.

En outre, le test des données consiste en des essais et erreurs rigoureux. Les développeurs continueront à consommer des ressources énergétiques massives lorsqu'ils développeront des itérations de modèles, résoudront des problèmes et corrigeront des inexactitudes.

Prenons ChatGPT comme exemple. UN étude de l'Université Cornell montre qu'OpenAI a consommé 405 années d'énergie GPU V100 pour former GPT-3 sur 175 milliards de paramètres. Plus simplement, un GPU V100 prendrait 405 ans pour construire ChatGPT.

En supposant qu'OpenAI utilise quelque chose de similaire à GPU Nvidia V100, qui consomment 300 wattheures, 405 ans de consommation d'énergie équivaut à 1 064 340 000 wattheures. À titre de référence, la plupart des ménages consomment 30 000 wattheures par jour. Ainsi, l'énergie utilisée par OpenAI pour former ChatGPT pourrait initialement alimenter 35 478 maisons pendant 24 heures.

Le matériel utilisé dans la construction, la formation et la commercialisation des programmes d'IA se compose de divers métaux terrestres. Prenons l'exemple des GPU. Leur fabrication nécessite du cuivre, de l'étain, de l'argent et du zinc, entre autres matières premières, et les entreprises technologiques ont besoin de milliers de GPU pour maintenir les systèmes d'IA.

Les développeurs doivent explorer des méthodes alternatives pour s'approvisionner en matières premières. Sinon, les activités minières dommageables ne feront que s'intensifier à mesure que la demande de matériel lié à l'IA augmentera. Même les plus grandes mines s'épuiseraient après plusieurs décennies.

7. Congestion potentielle du trafic

Crédit d'image: Tesla

L'IA peut construire un système plus économe en énergie, avenir intelligent pour l'industrie automobile. Une étude du Revue internationale de recherche environnementale et de santé publique déclare que les voitures autonomes produisent 50 à 100 % moins d'émissions de carbone que les véhicules traditionnels. Les constructeurs automobiles du monde entier intégreront progressivement l'IA dans leurs unités.

Bien qu'économes en carburant, l'émergence des voitures guidées par l'IA augmente également la congestion du trafic dans les villes densément peuplées. Les véhicules privés continueront d'être plus nombreux que les centres de transport en commun. UN enquête longitudinale de l'Université d'Adélaïde dit que les consommateurs préféreraient acheter des voitures sans conducteur plutôt que de se déplacer ou de partager un véhicule.

8. L'évolution de l'IA augmente les déchets électroniques

Crédit image: Alex Proimos/Wikimédia Commons

L'IA évolue rapidement car les développeurs continuent de publier de nouveaux produits matériels et logiciels. Ils veulent tous d'abord dominer le marché mondial. Malheureusement, la recherche de technologies perturbatrices ajoute au problème croissant des déchets électroniques de la société. N'oubliez pas: la maintenance des systèmes d'IA nécessite des milliers de GPU et de serveurs, dont la plupart ne peuvent pas être recyclés.

Le monde compte rapporte que 85 % des déchets électroniques vont dans des décharges et des incinérateurs, et 70 % contiennent des éléments toxiques. Les développeurs d'IA devraient explorer des méthodes d'élimination plus durables. Les pratiques écologiques telles que la réduction de la consommation de combustibles fossiles, la prolongation des cycles de vie du matériel et la conception de méthodes de recyclage vont bouleverser l'industrie.

L'IA est-elle mauvaise pour l'environnement?

Malgré les effets nocifs de l'IA sur l'environnement, elle n'est pas intrinsèquement insoutenable. La plupart des problèmes ci-dessus découlent de la façon dont les humains conçoivent, programment, mettent en œuvre et gèrent les technologies basées sur l'IA. Les entreprises technologiques devraient cesser de sacrifier les pratiques écologiques pour des progrès rapides. Même atteindre le sommet de l'intelligence artificielle générale ne justifiera pas l'épuisement des ressources naturelles de la Terre.

Les entreprises doivent également privilégier les technologies respectueuses de l'environnement. Les applications commerciales, commerciales et industrielles de l'IA éclipsent son potentiel pour aider l'environnement. L'industrie est déjà inondée d'applications et d'outils d'IA aléatoires. Mais trop peu de développeurs s'intéressent à l'utilisation de l'IA pour la préservation des ressources et le changement climatique.