Wprowadzenie
W erze cyfrowej coraz więcej procesów przenosi się do chmury – od codziennej komunikacji, przez edukację, po rozwój zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji. ChatGPT, jeden z najpopularniejszych modeli językowych opracowanych przez OpenAI, jest dziś używany przez setki milionów ludzi na całym świecie. Działa błyskawicznie, odpowiada na pytania, pisze eseje, koduje, doradza… ale niewiele osób zdaje sobie sprawę z tego, że każde z tych działań ma swój fizyczny koszt – i to nie tylko energetyczny, ale również wodny.
Jak sztuczna inteligencja zużywa wodę?
Choć sztuczna inteligencja wydaje się “niematerialna”, jej funkcjonowanie opiera się na bardzo konkretnym zapleczu infrastrukturalnym – potężnych serwerach zgromadzonych w centrach danych (tzw. data centers). Te maszyny zużywają ogromne ilości energii i podczas pracy generują duże ilości ciepła. Aby zapobiec przegrzaniu, serwery muszą być stale chłodzone – a jedną z najczęściej stosowanych metod jest chłodzenie wodne.
Zużycie wody w centrach danych obejmuje:
– wodę do bezpośredniego chłodzenia urządzeń,
– wodę wykorzystywaną w systemach parowania (np. w wieżach chłodniczych),
– wodę pośrednio zużywaną do produkcji energii elektrycznej z elektrowni konwencjonalnych.
ChatGPT a zużycie wody – konkretne liczby
W 2023 roku badacze z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Riverside oszacowali, że każde 20 do 50 zapytań do modelu językowego klasy ChatGPT może oznaczać zużycie około 500 ml wody – mniej więcej tyle, ile mieści się w małej butelce wody mineralnej.
Szkolenie GPT-3 zużyło około 700 000 litrów wody – tyle, ile wystarczyłoby do napełnienia około 270 basenów ogrodowych.
Globalna skala problemu
Jeśli pomnożymy to jednostkowe zużycie przez miliony użytkowników korzystających z ChatGPT każdego dnia, suma staje się gigantyczna. A przecież ChatGPT to tylko jeden z wielu modeli. Do tego dochodzą inne systemy AI – w wyszukiwarkach, asystentach głosowych, rekomendacjach filmów, zakupów, a także AI wykorzystywana w biznesie, medycynie czy finansach.
W 2022 roku światowe centra danych zużyły ok. 1,7 miliarda metrów sześciennych wody, a według prognoz liczba ta może podwoić się do 2030 roku, jeśli obecny trend się utrzyma.
Woda w kontekście zmian klimatycznych
Niedobory wody pitnej to problem, który dotyka już około 40% populacji świata. W wielu regionach, takich jak Kalifornia, Indie, czy Bliski Wschód, dostęp do czystej wody jest krytycznie ograniczony. Właśnie tam często znajdują się centra danych, ponieważ oferują odpowiednią infrastrukturę i ulgi podatkowe – ale ich działalność dodatkowo pogłębia lokalne problemy wodne.
Przykład: W 2023 roku Microsoft (główny partner OpenAI) został skrytykowany za zużywanie znacznych ilości wody w stanie Iowa, gdzie zbudował duże centrum danych.
Jak reagują firmy technologiczne?
W obliczu rosnącej presji społecznej i regulacyjnej, wiele firm technologicznych deklaruje działania proekologiczne. Microsoft zobowiązał się do osiągnięcia ujemnego śladu wodnego do 2030 roku. Google i Amazon również inwestują w chłodzenie powietrzem i recykling wody.
Jednak krytycy wskazują, że wiele z tych deklaracji pozostaje ogólnikowych i trudnych do zweryfikowania. Brakuje jednolitych standardów raportowania zużycia wody przez centra danych.
Co możemy zrobić jako użytkownicy?
– Świadome korzystanie z AI: Formułuj pytania dokładnie, unikaj nadmiernego „eksperymentowania” z modelem bez potrzeby.
– Promowanie przejrzystości: Wspieraj firmy, które publikują dane o zużyciu wody i energii.
– Edukacja i rozmowa: Rozmawiaj o tym z innymi, udostępniaj rzetelne informacje.
– Wybór ekoinnowacji: Korzystaj z rozwiązań, które deklarują niższy ślad środowiskowy.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja, a w szczególności narzędzia takie jak ChatGPT, to potężne innowacje, które zmieniają świat. Jednak za cyfrową wygodą stoi fizyczna cena – w postaci wody, energii i emisji. Zużycie wody przez systemy AI jest realnym i rosnącym problemem, który wymaga uwagi ze strony firm, decydentów i użytkowników.
Przyszłość technologii powinna iść w parze z odpowiedzialnością ekologiczną. Jeśli chcemy, by AI służyła ludziom na dłuższą metę, musimy zadbać, by nie szkodziła naszej planecie.
Przypisy
- Danelski, D. (2023). AI programs consume large volumes of scarce water. UCR News. https://news.ucr.edu/articles/2023/04/28/ai-programs-consume-large-volumes-scarce-water
- Li, S. et al. (2023). Making AI Less ‘Thirsty’: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models. https://arxiv.org/pdf/2304.03271
- ICEF (2024). Data Center Water Use Roadmap. https://www.icef.go.jp/wp-content/themes/icef/pdf/2024/roadmap/15.5_ICEF2.0%20Text%20Box-Data%20Center%20Water%20Use_stand%20alone.pdf
- Gizmodo (2023). Microsoft Used 6.4 Billion Liters of Water to Train ChatGPT. https://gizmodo.com/microsoft-water-usage-ai-iowa-data-center-1850826419
- Axios (2023). AI’s water consumption controversy. https://www.axios.com/local/des-moines/2023/09/18/ai-iowa-epicenter-microsoft-water-useage-data-center
