Se pune foarte mult accent pe tehnologiile sustenabile si prietenoase cu mediul inconjurator. Asta pentru ca resursele planetei sunt limitate, ceea ce inseamna ca putem ajunge in situatia in care o anumita resursa nu mai exista.
In plus, trebuie sa ne gandim si pe termen lung, pentru ca actiunile noastre de astazi vor afecta fara indoiala generatiile viitoare. AI (inteligenta artificiala) e fara indoiala o parte din viitorul nostru si s-a vazut ca aceasta poate fi folosita intr-o varietate de industrii, cum ar fi cea de sanatate, AI putand fi folosita pentru a detecta lucruri pe care un medic uman le-ar putea omite.
Cu toate acestea, oricat de benefica e AI, se pare ca instruirea AI s-ar putea sa fie destul de daunatoare pentru mediul inconjurator. Conform unui studiu recent publicat de cercetatorii de la Universitatea din Massachusetts, Statele Unite, acestia au descoperit ca procesul de instruire a AI poate emite peste 283.948 de kilograme dioxid de carbon daunator.
Se estimeaza ca aceasta cantitate e de 5 ori mai mare decat emisiile produse in mediul inonjurator pe toata durata vietii de o masina americana obisnuita, emisii care includ si procesul de fabricare a masinii.
Potrivit lui Carlos Gómez-Rodríguez – cercetator de la Universitatea din A Coruna (Spania) – care nu a fost implicat in studiu, „In general, o mare parte dintre cele mai noi cercetari in AI neglijeaza eficienta, deoarece retelele neurale foarte mari s-au dovedit a fi utile pentru o varietate de sarcini, iar companiile si institutiile care au acces din belsug la resurse de calcul pot profita pentru a obtine un avantaj competitiv. Acest tip de analiza trebuie realizat pentru a creste gradul de constientizare cu privire la resursele folosite”.
Asta nu inseamna ca cercetarea in AI ar trebui sa fie suspendata, iar cercetatorii spera ca studiul va spori gradul de constientizare a impactului daunator asupra mediului inconjurator pe care instruirea AI il are.
De asemenea, spera ca acest lucru ii va inspira pe alti cercetatori sa dezvolte hardware si algoritmi mai eficienti pentru viitor, pentru un impact mai putin daunator asupra mediului inconjurator.