AI נגד הסביבה: איך מפצים על צריכת המים הגוברת שלה?

בנקודה שהטור הזה עוסק בה כבר עסקתי בעבר כאן, במדור, כשכתבתי על ביקור שערכתי במרכז הנתונים ל-AI הירוק של שניידר אלקטריק בפורטוגל – אבל אחת הבעיות הכי בוערות של הבינה המלאכותית נותרה בעינה: איך מפצים על הנזק העצום שלה לסביבה?

מחקר שפורסם באחרונה בירחון המדעי Sustainability Nature מראה כי פריסת שרתי ה-AI ברחבי ארצות הברית עומדת לייצר בין 26 ל-48 מיליון טונות של פחמן דו חמצני בכל שנה – שזה שווה ערך להעלאה של בין 5 ל-10 מיליון מכוניות על הכביש. אבל צריכת החשמל והזיהום הסביבתי הם רק חצי צרה, או אולי אפילו רבע צרה: בנוסף, צריכת המים לקירור השרתים כולם ברחבי אמריקה דורשת בין 731 מיליון ל-1.125 מיליארד מטרים מעוקבים של מים, שזה שווה ערך לצריכת המים הביתית של בין 6 ל-10 מיליון אמריקנים.

"מדובר בסדרי גודל עצומים", אמר פנגקי יו, פרופסור להנדסת אנרגיה באוניברסיטת קורנל ואחד מכותבי המחקר. "מה שעוד יותר מפתיע הוא שדברים כמו מיקום נכון של חוות השרתים, רכש של אנרגיה נקייה וקירור יעיל יכולים לחתוך את ההשפעות האלה ב-70%-80%, כך שטביעת הרגל הפחמנית ניתנת לניהול". ואכן, בחוות שרתים באירופה, שם המודעות הסביבתית גבוהה יותר, מצליחים להגיע לרמות זיהום נמוכות בהרבה, וחלקן אפילו ניטרליות בחתימת הפחמן שלהן או קרובות לשם.

לא רק בעיה סביבתית

צריכת האנרגיה והמים המוגברת של חוות שרתים של בינה מלאכותית הן לא רק בעיה סביבתית, אלא גם בעיה קהילתית וחברתית בארצות הברית. גם היישובים שנמצאים ליד חוות השרתים סובלים מהעומס שהן מעמיסות על רשתות החשמל, כמו גם מהשפעות אחרות, כגון עלייה מטאורית במחירי החשמל – כי לחברת החשמל המקומית יותר משתלם לספק את הצרכים של חוות השרתים הזללנית, ולהעלות תעריפים לצרכנים כדי לממן את הייצור – וזיהום אוויר, כתוצר ישיר של צריכת החשמל המוגברת וייצור מוגבר עם מקורות אנרגיה מזהמים. כמו בכל דבר בשיטה הקפיטליסטית, מי שסובלות מזה הן בעיקר קהילות עניות, שקשה להן להילחם בתאגידים שמפעילים את החוות.

האמריקנים יצטרכו לחשב מסלול מחדש, אם הם לא רוצים שהבינה המלאכותית תאכל ותשתה להם את הסביבה

יו וחבריו ממליצים לארצות הברית לעשות בעצם את מה שכבר ראיתי שנעשה בפורטוגל. כיום, חוות השרתים ממוקמות לא פעם במדינות עניות במים, כמו אריזונה, קליפורניה ונבדה. החוקרים ממליצים למקם אותן במדינות עם עומס מים נמוך – כלומר, כאלה שיש בהן מקורות מים רבים – ולהסתמך על אנרגיה מתחדשת, כפי שעושים במתקן בפורטוגל, שכולו מבוסס על אנרגיה מתחדשת ולא מזהמת. הם מצביעים בעיקר על המערב התיכון ו-"חגורת הרוח" – מדינות כגון טקסס, מונטנה, נברסקה ודקוטה הדרומית – כעל מקומות אידיאליים למיקום של שרתי הנתונים הבאים, שיפיקו לכולנו תמונות ריאליסטיות בנאנו בננה פרו וטקסטים ב-ChatGPT.

מה שפחות מדברים עליו אבל הוא קריטי באותה המידה הוא הצורך בעיצוב מעבדים שפחות זוללים אנרגיה וחשמל בטכנולוגיות ייצור מתקדמות יותר, ו-"שבירת" משימות חוזרות לביצוע על ידי מודלים קטנים יותר, שאפשר לבצע מקומית על מחשבים אישיים, ניידים או נייחים, ולחלופין להשתמש באשכולות מחשוב המבוססים על מעבדים זולים ופשוטים יותר. הסינים, בגלל מגבלות הייצוא של ארצות הברית, עשו את זה עם דיפסיק והראו שמודלי מחשוב אלטרנטיביים הם בהחלט אפשריים. דוגמה נוספת היא פרויקט של חיל האוויר האמריקני, שבנה בשעתו מחשב על, שהורכב מעשרות קונסולות פלייסטיישן 3 שחוברו יחדיו ליצירת כוח מחשוב של פטה-פלופים.

כך או כך, האמריקנים יצטרכו לחשב מסלול מחדש, אם הם לא רוצים שהבינה המלאכותית תאכל ותשתה להם את הסביבה.

הדס לורבר, ראשת המכון למחקר יישומי בבינה מלאכותית אחראית במרכז הטכנולוגי חולון. צילום: אסתי צילום

מה הפתרון?

לדברי הדס לורבר, ראשת המכון למחקר יישומי בבינה מלאכותית אחראית במרכז הטכנולוגי חולון (HIT), "המחקר מעלה נקודה חשובה שרבים לא מודעים אליה: מאחורי פיתוחי ה-AI יש תשתיות ענק שדורשות הרבה מים ואנרגיה, בעיקר לצינון שרתים. לפי המחקר, עד 2030 צריכת המים של תעשיית ה-AI בארצות הברית לבדה עשויה להיות שווה לצריכה של 10 מיליון אמריקנים. זה נתון משמעותי, במיוחד למדינות כמו ישראל ולאזור שלנו, שסובל ממחסור במים".

"עם זאת", ציינה, "חשוב לומר שזו לא גזירת גורל. הפתרון הוא מדיניות אנרגטית מותאמת. יש כאן אתגר שצריך לנהל, אבל גם הזדמנות לבנות תשתיות בינה מלאכותית שהן גם מתקדמות וגם בנות קיימא".