Uudised

AI toob rohelise tuleviku?!

Tehisintellektist on saanud paljude jaoks kasulik abimees nii igapäevastes toimetustes kui ka tööelus. Nii ka teadlaste jaoks - AI leiab kasutust nii mudelite loomisel ja prognoosimisel, aga ka andmete analüüsimisel ning korrastamisel. Seega on muutunud mitmed varasemalt tüütud ning aeganõudvad tegevused oluliselt mugavamaks ning võimaldavad ressurssi suunata teistele olulistele tegevustele.

Kuidas mõjutab AI aga keskkonda? Esiteks eeldab see riistvara ehk võimsaid arvuteid ja serveriparke, mis vajavad erinevaid materjale ja metalle, nende hulgas ka haruldasi muldmetalle. Teiseks kasutab see elektrit, mille kulu võib teinekord olla võrdlemisi suur, sellele lisanduvad igapäevased halduskulud. Oluline on seejuures aga arvestada, milleks kogu tehisaru ressurssi kasutame - kui teeme seda näiteks mängude mängimiseks, siis selle kasu on oluliselt väiksem kui olukorras, mil tehisaru kasutatakse uuringute või teadustöö tegemiseks. Seega tuleb AI mõju keskkonnale vaadata laiemalt kui ainult selle loomiseks ja kasutamiseks kuluv energiakulu.

Keskkonnateadlase vaatest kaalub tehisaru positiivsed aspektid negatiivsest üle. Paljude teadlaste ja spetsialistide jaoks lihtsustab AI igapäevast tööd, aitab kokku hoida inimressursi ning tõhustada rahvusvahelist koostööd, mille jaoks tehti varasemalt näiteks oluliselt rohkem lennureise. Automatiseerimine aitab monitoorida ning andmeid analüüsida ööpäevaringselt, mis jätab rohkem aega nende tööde jaoks, kus inimese roll on veel asendamatu. AI keskkonnamõjude hindamisel tuleb vaadata laiemat pilti ehk AI võib olla küll üks probleemi osa, kuid selle kõrval on ka aina suurenev digiprügi hulk, mis võtab oma lõivu. Teisalt on tehisarul ka siin võimalus saada kasulikuks abimeheks.

Kui suur on aga ühe serveripargi mõju keskkonnale? Erinevate aspektide võrdlemiseks on hea kasutada nende maksumust. Näiteks kulub ühe keelemudeli, nagu ChatGTP, treenimiseks sadu või isegi miljardeid dollareid. Treenimine on aga ühekordne tegevus ning see lõpeb, kui inimesed saavad hakata seda kasutama – siis on tegemist juba AI rakendamisega. Iga rakendamine võtab vähem energiat, kuid ka see võib miljonite kasutajate puhul kasvada kokkuvõtteks märkimisväärselt suureks. Mõistlik on jõuda olukorda, kus terve  keelemudeli rakendamisele kulub sama palju energiat kui selle treenimisele, kuna rakendamine on oluliselt pikaajalisem protsess ning annab signaali, et keelemudel täidab enda eesmärki. Kui vaadata ühe keelemudeli väljundi genereerimisele kuluvat energiat, siis ChatGTP poolt genereeritud väljundi, mille lugemiseks kulub üks tund, energiakulu on umbes 1 euro ehk 5 kWh. Seda on samaväärselt 15 minutilise elektriauto sõidule kuluva energia hulgaga. Mida sihipärasem on tehisaru kasutamine, seda suurem on ka sellest saadav võit. Tuleb kindlasti ka ära märkida, et viimase aasta jooksul on ChatGTP energiakulu vähenenud neli korda, mis on tänu paremale mudelile, aga ka sisukamale kasutamisele.

Tehisintellekt ning kliimaõigus on palju tööd juurde toonud ka õigusvaldkonda. Näiteks on viimastel aastatel olnud mitmeid kaasusi, millega mõtestatakse uute normide tõttu ümber eelnevalt tehtud otsused. Seda põhjusel, et oleme saanud keskkonna vaatest uusi kohustusi. Paljud tehisaruga seotud küsimused on seotud ka eetikaga ehk mis on õige ja mis mitte ning mida tohib või ei tohi teha. Tihti räägime asjadest ja probleemidest “meie” vaatenurgast, aga selle juures tuleb piiritleda “meie” olemus - kas see on kogukond, Eesti, kogu Euroopa või maailm. Globaalses pildis on inimeste ja keskkonna tingimused väga erinevad ning neid on raske isegi võrrelda - seega ei saa kasutata ka samu põhimõtteid. Lisaks peame arvestama ka ajalise mõõtmega ehk me ei peaks mõne aasta pärast ümber mõtestama otsuseid, mis täna vastu võtame. Selle jaoks on vaja head teooriat, mille alusel antakse vajalikke hinnanguid, mis arvestavad tehtava otsuse headust, selle tagajärgi ning vastutust. Arvestada tuleb ka sellega, et otsus, mis on ühele hea, võib teisele olla hoopis halb ehk kitsas ühiskonnagrupp võib küll mingist otsusest küll kasu saada, kuid keegi teine saab kahju. Näiteks nutitelefoni tootmine on kasulik selle kasutajale, kuid kahjulikum arenguriigi tehase töölisele. Seega tuleb vaadata protsesse ja otsuste mõju laiemalt.

Kuidas aitab AI aga keskkonnateadlasi? Kõige olulisemaks märksõnaks on hetkel prognoosimine - selle alla käivad nii ilmaprognoosid, üleujutuste riskide hindamine, metsatulekahjude ning teiste keskkonnaprobleemide mudeldamised. Nende näidete puhul võib jääda inimmõistusest väheseks ning lisaks tegutseb tehnoloogia 24/7, olles seega tänaseks teatud töödes asendamatuks abimeheks. Samuti saab seda väga edukalt kasutada personaliseeritud õpiteekonna ning õppematerjalide loomisel. Kui AI täpsusel ja mahukal ennustusvõimel on kasulik väljund, siis sellel on ka pahupool - näiteks ülimalt personaliseeritud reklaamid suunavad meid varasemast enam tarbima.

Kokkuvõttes saame tõdeda, et kuigi AI tuleku ja kasutamisega on tekkinud mitmeid uusi väljakutseid, kaalub selle poolt loodud võimalused igati üle negatiivse poole. Tulevik koos AIga on roheline, kuid peame jätkusuutlikkuse tagamise nimel tegema ka indiviidi tasandil mõtestatud ning tasakaalustatud otsuseid ja üle vaatama oma tarbimisharjumusi.