Tekoälyn ympäristövaikutukset energian- ja vedenkulutuksen näkökulmasta

Abstract

Tekoälyn nopea kehitys ja laajeneva käyttöönotto ovat nostaneet esiin sen merkittävät ympäristövaikutukset, erityisesti energiankulutuksen ja vedenkulutuksen osalta. Tässä kandidaatintutkielmassa tarkastellaan tekoälyn ympäristövaikutuksia näiden kahden resurssin näkökulmasta. Tutkimuksen tavoitteena on selvittää, mistä vaikutukset syntyvät, kuinka suuria ne ovat sekä millaisia teknologisia ja toiminnallisia ratkaisuja vaikutusten vähentämiseksi on kehitetty.

Tutkimus toteutettiin kirjallisuuskatsauksena, jonka aineistona hyödynnettiin ajankohtaista tieteellistä kirjallisuutta ja julkaisuja. Tulosten perusteella merkittävimmät ympäristövaikutukset syntyvät tekoälymallien koulutusvaiheessa, jossa energiankulutus on suurta ja vedenkulutusta syntyy erityisesti datakeskusten jäähdytyksessä ja sähköntuotannon epäsuorissa prosesseissa. Esimerkiksi laajojen kielimallien, kuten GPT-3:n, koulutus voi vaatia tuhansia kilowattitunteja sähköä ja kymmeniä megalitroja vettä koulutuksen aikana.

Tutkimuksessa esiin nousseita ympäristövaikutusten ratkaisuvaihtoehtoja ovat muun muassa kevyempien neuroverkkojen hyödyntäminen, energiatehokkaammat tekoälyprosessorit sekä uusiutuvien energialähteiden käytön lisääminen. Vedenkulutuksen vähentämiseksi suositellaan vaihtoehtoisia jäähdytysmenetelmiä, MOSAIC-hallintamalleja sekä datakeskusten sijoittamista viileisiin ilmastoihin. Tekoälyteknologian ympäristövaikutukset ovat huomattavia, mutta toisaalta useita toimivia ratkaisuja on jo olemassa. Kestävän kehityksen saavuttaminen edellyttää näiden ratkaisujen laajamittaista käyttöönottoa, parempaa läpinäkyvyyttä ympäristövaikutusten raportoinnissa sekä koko elinkaaren huomioimista tekoälyn kehityksessä ja käytössä.