За зовнішньою легкістю та вражаючою продуктивністю великих мовних моделей, як-от ChatGPT, криється розгалужений шлях, позначений складними екологічними та соціальними наслідками. Цей шлях починається з видобутку мінералів дітьми у Демократичній Республіці Конго, продовжується через навчання систем, що наражає людей на жорстокий та принизливий контент у таких країнах, як Нігерія, і завершується у величезних, надмірно ресурсоємних центрах обробки даних, розташованих у регіонах, де енергія, вода та доступ до інфраструктури передачі даних є недорогими. Такий бум штучного інтелекту здатен спричинити появу нових економічних моделей виробництва та споживання ресурсів, особливо у громадах, що вже належать до маргіналізованих або переживали подібні сплески та занепади у видобувній галузі.
Проте, ці приховані витрати рідко усвідомлюються суспільством, а вони ж породжують глибокі питання щодо сталості. Йдеться не лише про вичерпність мінеральних ресурсів, а й про ширший, моральний вимір – чи дійсно ми прагнемо збудувати суспільство, що процвітає за рахунок страждань найуразливіших верств населення планети? Чи не призведе це зрештою до розколу в суспільстві та загострення політичних протиріч?
Таємниці мінералів: від надр землі до мікрочипів ШІ
Подорож, що живить тексти та зображення, створені штучним інтелектом, починається з рідкісноземельних металів. Ці елементи, що використовуються у комп’ютерних чипах, отримали назву “рідкісних” не через їхню виняткову відсутність у земній корі, а через те, що вони розсіяні у невеликих, ізольованих покладах і надзвичайно складні для вилучення фізичними та хімічними методами. Світова арена видобутку та переробки цих дорогоцінних матеріалів сьогодні визначально залежить від Китаю, який посідає домінуюче становище. Сполучені Штати Америки є другим за величиною видобувачем, однак їм бракує розвиненої інфраструктури для переробки сировини.
Окрім рідкісноземельних металів, для функціонування штучного інтелекту – його обробки та зберігання даних – необхідні й інші важливі мінерали, такі як літій та кобальт. На відміну від рідкісноземельних елементів, які класифікуються за своїми хімічними властивостями, статус “важливих” мінералів присвоюється здебільшого з політичних міркувань, підкреслюючи їхню стратегічну, геополітичну або національну безпекову значущість. Варто зазначити, що Україна, наприклад, попри триваючу війну, володіє одними з найбільших у Європі покладів літію – стратегічно важливого металу для сучасних акумуляторних технологій. Росія ж є найбільшим у світі виробником урану. Інші мінерали, як-от кобальт, знаходяться у регіонах, охоплених конфліктами, наприклад, у Демократичній Республіці Конго, де численні шахти перебувають під контролем китайських інтересів. Демократична Республіка Конго – держава у Центральній Африці, що має багаті природні ресурси, але історично страждає від політичної нестабільності, збройних конфліктів та корупції, що призводить до експлуатації місцевого населення та ресурсів.
Людська ціна цифрового прогресу
Геополітичні занепокоєння, хоч і дуже важливі, це лише частина картини. Не менш гостро постає питання трудових практик. Багато шахт використовують так званий “кустарний” видобуток, що часто є евфемізмом для дитячої праці – діти змушені власноруч добувати мінерали. Ці мінерали потім змішуються з тими, що видобуваються промисловим способом, унеможливлюючи відстеження їхнього походження. Умови праці можуть бути просто жахливими, з високим рівнем смертності, нерідко через вплив забруднювачів повітря та води, що спричиняють невиліковні хвороби.
Інтенсифікація видобутку ресурсів, зумовлена потребами штучного інтелекту та дедалі більшою цифровізацією економіки, може створити нове “ресурсне прокляття” як у периферійних районах глобальної Півночі, так і глобального Півдня. Багатство, вироблене місцевою працею, вилучається та використовується для підтримки одних із найприбутковіших галузей цифрових послуг у світі. Це пастка – громади, чий внесок інтегрований у глобальний ланцюг цінностей штучного інтелекту, знову стануть вразливими до тих самих циклів “буму” та “краху”, які вражають економіки, засновані на видобутку інших ресурсів, таких як нафта чи алмази.
Енергія та вода: невидимий слід штучного інтелекту
Окрім видобутку мінеральних багатств, значна частина моделей штучного інтелекту вимагає колосального обсягу навчання, яке виконують люди. Великі мовні моделі тренуються на дедалі більших масивах “мічених” даних, що можуть містити насильницький та порнографічний контент. Окрім нестійкості гнучкої зайнятості, сам контент може бути вкрай тривожним і призводити до травматизації працівників. Велика частина цієї роботи здійснюється в країнах, як-от Нігерія та Індія, де вартість робочої сили низька, а працівники мають мінімальний соціальний захист. Нігерія та Індія – це густонаселені країни з економіками, що розвиваються, де значна частина робочої сили задіяна у неформальному секторі та гнучких формах зайнятості, що робить їх привабливими для аутсорсингу трудомістких завдань.
Після того, як ці моделі навчені, їхнє функціонування передбачає використання величезних центрів обробки даних для охолодження серверів. Ці серверні ферми, або дата-центри, споживають колосальні ресурси – і енергію, і воду. Такі центри є новою бізнес-межею зі значними наслідками для землекористування та впливу на ресурси.
Приватні компанії, що володіють земельними ділянками, активно шукають ресурсодефіцитні райони з найдешевшим поєднанням землі, води, енергії та доступу до інфраструктури передачі даних, а також близькістю до густонаселених центрів і недорогої, але кваліфікованої робочої сили. Однак знайти такий географічний “єдиноріг” – надзвичайно складне завдання.
Багато таких комплексів розташовані або активно плануються до будівництва у регіонах з дефіцитом водних ресурсів, як-от пустельні штати Невада та Аризона у США. Ці території, відомі своїм посушливим кліматом та низькою вартістю землі, пропонують вигідні умови для розміщення інфраструктури, проте створюють додаткове навантаження на місцеві екосистеми та водні запаси. Невада та Аризона – штати на південному заході США, більшу частину яких займають пустелі, що характеризуються екстремально сухим кліматом і обмеженими водними ресурсами. Ця тенденція є глобальною. Крім дешевої землі, пустелі мають низьку вологість, що зменшує ймовірність корозії металу. Ці центри також створюють виклики для потужності місцевих електромереж, і оскільки енергія часто купується оптом або “заздалегідь”, це може призвести до зростання тарифів для пересічних споживачів. Дослідники підрахували, що використання штучного інтелекту для написання електронного листа споживає пів літра води.
Попри значний поштовх до глобального впровадження великих мовних моделей, особливо з огляду на обіцянки економічної вигоди та підвищення ефективності праці, а також інші потенційні переваги – як-от пошук інформації, написання текстів та автоматизація рутинних завдань, ми повинні повною мірою усвідомлювати матеріальні та соціальні витрати, які це накладає. Чи справді вам потрібно, щоб ChatGPT написав цей електронний лист? Чи справді так необхідно генерувати зображення кота, що катається на банані?
Незалежно від того, як ми відповімо на ці питання, схоже, що ми маємо фундаментально переглянути значення сталості. Заяви про сталість, водночас підтримуючи та просуваючи великі мовні моделі, щонайменше, виглядають сумнівно. І чи справді ми прагнемо прогресу, який можуть принести ці моделі, якщо він побудований на стражданнях інших? Це питання, на яке ми, як суспільство, повинні терміново знайти відповідь.
