Kaliforniai kutatók szerint egy nagy nyelvi modell (LLM), mondjuk a Meta Llama 3.1 egyszeri betanítása akkora légszennyezést okoz, mintha egy személyautó 10 ezer alkalommal tenné meg oda-vissza a New Yorkból Los Angelesbe vezető utat, ezzel összefüggésben pedig a mesterséges intelligencia egészségügyi hatásainak összköltsége hat éven belül elérheti a 20 milliárd dollárt. Hétfőn közzétett tanulmányukat a szerzők az első ilyen jellegű kutatásnak tartják az MI-fejlesztések és a légszennyezés közvetlen összefüggéseiről.

Becslésük szerint az Egyesült Államokban 2030-ra évente 1300 ember halhat meg idő előtt ennek következtében, ami 36 százalékos növekedést jelentene az asztmával összefüggő jelenlegi halálozási statisztikához képest. Ahogy korábban mi is beszámoltunk róla, a McKinsey előrejelzése alapján az évtized végére az ország teljes villamosenergia-fogyasztásának 11-12 százalékáért lehetnek majd felelősek az adatközpontok, szemben a tavalyi 3-4 százalékkal, de ennek eddig csak a vízfelhasználással és a szén-dioxid-kibocsátással kapcsolatos hatását vizsgálták.

A létesítmények működésének azonban közvetlen egészségügyi hatásai is vannak, beleértve az erőművek és az adatközpontokban működő generátorok nitrogén-dioxid- vagy kén-dioxid-kibocsátását, illetve a legfeljebb 2,5 mikrométer átmérőjű, a tüdőbe mélyen behatoló egyéb részecskéket. A kutatók szerint az MI-fejlesztésekkel összefüggő villamosenergia-előállítás eddig is 5,6 milliárd dolláros extra közegészségügyi terhet okozott, ami 2030-ra majdnem a négyszeresére növekedhet.

Ez kimarad a fenntarthatósági jelentésekből is

Összehasonlításképpen, ez több mint kétszerese lenne a szénalapú amerikai acélgyártásból származtatott közegészségügyi költségnek, és megfelelne a Kaliforniában közlekedő 35 millió autó kibocsátásának. A költségbecslést a tudósok egy állami szinten használt kockázatelemző eszköz segítségével végezték, ami segít pénzben kifejezni a betegségek vagy a korai halálozás hatásait, figyelembe véve akár a kihagyott iskolai és munkanapokat is.

A kutatás különlegességét az adja, hogy annak során megvizsgálták az adatközpontok által tartalék energiaforrásként használt dízelgenerátorok szennyezést és az MI-csipek gyártása során keletkező légszennyezést is. Ebből kiderült például, hogy a világszinten is vezető adatközponti sűrűséget mutató Virginiában az ilyen generátorok 200-600 földgázerőműnek megfeleltethető nitrogén-dioxidot termelnek, és a helyszíni légszennyező anyagok fő forrásaként jelentős egészségügyi kockázatot jelentenek a lakosság számára.

Ráadásul ahogy a Business Insider összefoglalója is kiemeli, a szennyezés nem ismeri az államhatárokat, és nem korlátozódik egy-egy kisebb területre. Emiatt a kutatók arra figyelmeztetnek, hogy a káros hatások aránytalanul sújtják a "gazdaságilag hátrányos helyzetű közösségeket". A nagy nyelvi modellek képzését végző big tech vállalatoktól, mint amilyen az Amazon, a Google, a Microsoft vagy a Meta, nagyobb átláthatóságot várnának, mivel azok éves fenntarthatósági jelentésükben a szén vagy a víz mellett nem részletezik a légszennyezési más hatásait.