ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นสนามรบที่ถกเถียงกัน โดยบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เผชิญกับการตรวจสอบที่เพิ่มมากขึ้นเกี่ยวกับการใช้ทรัพยากรของพวกเขา ความพยายามล่าสุดของ Google ในการแก้ไขข้อกังวลเหล่านี้กลับจุดชนวนให้เกิดการถกเถียงอย่างรุนแรงในหมู่นักวิจัยที่อ้างว่าบริษัทกำลังนำเสนอภาพที่ไม่สมบูรณ์และทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่แท้จริงของการดำเนินงาน AI
 |
|---|
| สำนักงานใหญ่ของ Google เป็นสัญลักษณ์ของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่เผชิญการตรวจสอบเรื่องผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม |
การอ้างเรื่องสิ่งแวดล้อมในแง่ดีของ Google
Google เพิ่งเผยแพร่การศึกษาที่อ้างว่าผู้ช่วย AI Gemini ใช้น้ำและพลังงานน้อยมากต่อการส่งข้อความแต่ละครั้ง ตามการคำนวณของบริษัท การส่งข้อความ Gemini แต่ละครั้งใช้น้ำประมาณ 0.26 มิลลิลิตร ซึ่งเท่ากับเพียงห้าหยด และใช้ไฟฟ้าประมาณ 0.24 วัตต์ชั่วโมง ซึ่งเท่ากับปริมาณที่ต้องใช้ในการดูโทรทัศน์น้อยกว่าเก้าวินาที การศึกษายังอ้างว่าการส่งข้อความแต่ละครั้งปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ประมาณ 0.03 กรัม
บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่แห่งนี้อ้างว่าการปรับปรุงเหล่านี้เกิดจากการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญที่บรรลุในช่วงปีที่ผ่านมา Google รายงานว่าการใช้ไฟฟ้าต่อการส่งข้อความแต่ละครั้งลดลง 33 เท่าระหว่างเดือนพฤษภาคม 2024 ถึงพฤษภาคม 2025 โดยมีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกลดลง 44 เท่าในช่วงเวลาเดียวกัน การปรับปรุงอย่างมากเหล่านี้อธิบายได้ว่าทำไมประมาณการปัจจุบันของ Google จึงดูต่ำกว่าการศึกษาในอุตสาหกรรมก่อนหน้านี้อย่างมาก
การอ้างเรื่องการใช้ทรัพยากรของ AI Gemini ของ Google:
- การใช้น้ำ: 0.26 มิลลิลิตร (5 หยด) ต่อข้อความคำสั่งหนึ่งครั้ง
- การใช้พลังงาน: 0.24 วัตต์-ชั่วโมงต่อคำสั่งหนึ่งครั้ง (เทียบเท่ากับการดูทีวีน้อยกว่า 9 วินาที)
- การปล่อยก๊าซคาร์บอน: 0.03 กรัม CO2 ต่อคำสั่งหนึ่งครั้ง
- การปรับปรุงประสิทธิภาพ: ลดการใช้ไฟฟ้าลง 33 เท่า (พฤษภาคม 2024-2025)
- การลดรอยเท้าคาร์บอน: ปรับปรุงดีขึ้น 44 เท่าในช่วงเวลาเดียวกัน
การละเว้นข้อมูลสำคัญจุดประกายการวิพากษ์วิจารณ์ทางวิชาการ
นักวิจัยชั้นนำในสาขานี้ได้แสดงความกังวลอย่างจริงจังเกี่ยวกับระเบียบวิธีและความโปร่งใสของ Google Shaolei Ren รองศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์ที่ University of California, Riverside ซึ่งงานวิจัยก่อนหน้านี้ถูก Google อ้างอิงในการศึกษา ได้ให้การประเมินอย่างรุนแรง พวกเขาเพียงแค่ซ่อนข้อมูลสำคัญ Ren กล่าว นี่เป็นการส่งข้อความที่ผิดไปยังโลก
การวิพากษ์วิจารณ์หลักมุ่งเน้นไปที่การที่ Google ไม่รวมการใช้น้ำทางอ้อมในการคำนวณ ในขณะที่การศึกษาคำนึงถึงน้ำที่ใช้โดยตรงในระบบทำความเย็นของศูนย์ข้อมูล แต่มองข้ามการใช้น้ำจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการผลิตไฟฟ้าไปโดยสิ้นเชิง ตาม International Energy Agency ประมาณ 60% ของการใช้น้ำทั้งหมดของศูนย์ข้อมูลมาจากแหล่งทางอ้อม รวมถึงน้ำที่โรงไฟฟ้าใช้สำหรับระบบทำความเย็นและการผลิตไฟฟ้าเพื่อใช้งานกังหัน
การเปรียบเทียบผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม:
- การประมาณการใช้น้ำของ Google : 0.26 มิลลิลิตรต่อคำสั่งหนึ่งครั้ง
- การประมาณการจากงานวิจัยก่อนหน้า: สูงถึง 50 มิลลิลิตรต่อคำสั่งหนึ่งครั้ง (รวมการใช้น้ำทางอ้อม)
- ข้อมูล IEA : 60% ของการใช้น้ำในศูนย์ข้อมูลมาจากแหล่งทางอ้อม
- การฝึกโมเดล Mistral AI : ใช้น้ำ 281,000 ลูกบาศก์เมตร และปล่อย CO2 ออกมา 20.4 กิโลตัน
- การเติบโตของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั้งหมดของ Google : 11% (ปีที่ผ่านมา), 51% (ตั้งแต่ปี 2019)
การวิเคราะห์คาร์บอนฟุตพรินต์ที่ไม่สมบูรณ์
นักวิจัยด้านสิ่งแวดล้อมยังท้าทายแนวทางของ Google ในการวัดการปล่อยก๊าซคาร์บอน การศึกษาอาศัยการคำนวณการปล่อยก๊าซตามตลาดเท่านั้น ซึ่งคำนึงถึงความมุ่งมั่นของบริษัทในการสนับสนุนการเติบโตของพลังงานหมุนเวียนในโครงข่ายไฟฟ้า อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญโต้แย้งว่าแนวทางนี้ไม่สามารถจับภาพสิ่งแวดล้อมได้อย่างสมบูรณ์
Alex de Vries-Gao ผู้ก่อตั้ง Digiconomist และนักศึกษาปริญญาเอกที่ Vrije Universiteit Amsterdam Institute for Environmental Studies เน้นย้ำถึงความสำคัญของการรวมการวัดการปล่อยก๊าซตามสถานที่ แนวทางทางเลือกนี้พิจารณาส่วนผสมที่แท้จริงของแหล่งพลังงานสะอาดและสกปรกที่ให้พลังงานแก่ศูนย์ข้อมูลในสถานที่เฉพาะ ซึ่งมักส่งผลให้ตัวเลขการปล่อยก๊าซสูงขึ้นและสะท้อนผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในท้องถิ่นได้แม่นยำกว่า
ข้อกังวลเกี่ยวกับระเบียบวิธีและช่องว่างการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ
นอกเหนือจากขอบเขตของข้อมูลที่รวมอยู่แล้ว นักวิจัยยังตั้งคำถามเกี่ยวกับระเบียบวิธีเปรียบเทียบของ Google บริษัทเปรียบเทียบการคำนวณตามค่ามัธยฐานกับการศึกษาก่อนหน้าที่ใช้ตัวเลขการใช้งานเฉลี่ย ซึ่งสร้างสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญอธิบายว่าเป็นการเปรียบเทียบที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง นอกจากนี้ Google ยังไม่เปิดเผยพารามิเตอร์เฉพาะ เช่น จำนวนคำหรือจำนวนโทเค็น ที่ใช้ในการกำหนดการคำนวณข้อความมัธยฐาน
การศึกษานี้ไม่ได้ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ แม้ว่า Mara Harris โฆษก Google จะระบุว่าบริษัทยังคงเปิดกว้างต่อการดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องนี้ในอนาคต การขาดการตรวจสอบทางวิชาการอย่างอิสระนี้เพิ่มความกังวลอีกชั้นหนึ่งสำหรับนักวิจัยที่พยายามเข้าใจผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่แท้จริงของ AI
ข้อวิพากษ์วิจารณ์หลักจากผู้เชี่ยวชาญ:
- ขาดการนับการใช้น้ำทางอ้อม: ไม่รวมการใช้น้ำของโรงไฟฟ้าสำหรับระบบหล่อเย็นและการผลิตไsteam
- ตัวชี้วัดคาร์บอนไม่ครบถ้วน: ใช้เพียงการปล่อยก๊าซเรือนกระจกแบบ market-based ไม่รวมการวัดแบบ location-based
- ข้อกังวลด้านวิธีการ: เปรียบเทียบค่ามัธยฐานกับค่าเฉลี่ยจากการศึกษาก่อนหน้า
- ขาดความโปร่งใส: ไม่เปิดเผยพารามิเตอร์ของ prompt หรือการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ
- ข้อจำกัดของขอบเขต: ไม่รวมต้นทุนการฝึกโมเดลและผลกระทบจากการสร้างวิดีโอ/รูปภาพ
ความเป็นจริงด้านสิ่งแวดล้อมในภาพรวม
ในขณะที่ Google ฉลองการปรับปรุงประสิทธิภาพ ภาพรวมด้านสิ่งแวดล้อมยังคงน่ากังวล แม้จะมีการเพิ่มประสิทธิภาพต่อการส่งข้อความแต่ละครั้ง แต่การปล่อยก๊าซคาร์บอนทั้งหมดของ Google เพิ่มขึ้น 11% ในปีที่ผ่านมาและ 51% ตั้งแต่ปี 2019 ซึ่งขับเคลื่อนส่วนใหญ่โดยการขยายตัวของ AI อย่างก้าวร้าว ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า Jevons paradox ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพสามารถนำไปสู่การเพิ่มการใช้ทรัพยากรโดยรวมได้อย่างขัดแย้งเนื่องจากการใช้งานที่ขยายตัว
การศึกษายังไม่รวมปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมที่สำคัญหลายประการ รวมถึงทรัพยากรจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับการฝึกโมเดล AI เบื้องต้นและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการสร้างภาพหรือวิดีโอผ่าน Gemini งานวิจัยก่อนหน้านี้โดยสตาร์ทอัป AI ของฝรั่งเศส Mistral เผยให้เห็นว่าการฝึกโมเดล Large 2 ของพวกเขาใช้น้ำประมาณ 281,000 ลูกบาศก์เมตร ซึ่งเท่ากับสระว่ายน้ำขนาดโอลิมปิก 112 สระ ในขณะที่ปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ 20.4 กิโลตัน
ความท้าทายด้านความโปร่งใสทั่วทั้งอุตสาหกรรม
แนวทางของ Google สะท้อนถึงความท้าทายที่กว้างขวางกว่าทั่วทั้งอุตสาหกรรม AI เกี่ยวกับความโปร่งใสด้านสิ่งแวดล้อม Sam Altman ซีอีโอ OpenAI ได้อ้างเช่นเดียวกันเกี่ยวกับการใช้น้ำขั้นต่ำของ ChatGPT โดยระบุว่าการสอบถามทั่วไปใช้น้ำเพียงหนึ่งในสิบห้าของช้อนชา อย่างไรก็ตาม เมื่อคูณข้ามการโต้ตอบหลายพันล้านครั้งต่อวันและพิจารณาการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ในพื้นที่ที่ขาดแคลนน้ำ แม้แต่ปริมาณที่ดูเหมือนไม่มีนัยสำคัญเหล่านี้ก็สะสมเป็นผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่สำคัญ
การถกเถียงนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับระเบียบวิธีที่ได้มาตรฐานและครอบคลุมในการวัดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI เมื่อปัญญาประดิษฐ์ถูกรวมเข้ากับชีวิตประจำวันและการดำเนินธุรกิจมากขึ้น การประเมินการใช้ทรัพยากรอย่างแม่นยำจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจนโยบายที่มีข้อมูลและความรับผิดชอบขององค์กร