החישוב של גפם על הפחתת פליטת CO2 הודות לבינה מלאכותית שנמתחה על ידי ארגונים לא ממשלתיים

מול הנתונים המדאיגים הללו לגבי כדור הארץ, שתי ענקיות הטכנולוגיה שנכחו בכנס IEA, גוגל ומיקרוסופט, הדגישו את הפוטנציאל של AI לטובת שחרור פחמן. מבוסס על אדו"ח שפורסם בנובמבר 2023 והופק עם קבוצת הייעוץ Boston Consulting, קייט ברנדט, ראש פיתוח בר קיימא של גוגל, אפילו אמרה כי בינה מלאכותית "יש פוטנציאל לעזור להפחית את פליטת גזי החממה העולמית ב-5-10% עד 2030". זה כמו סך הפליטות השנתיות של האיחוד האירופי. הדו"ח גם מצטט מחקר של מיקרוסופט ו-PwC לפיו בינה מלאכותית יכולה להפחית את פליטת ה-CO2 ב-4% בחקלאות, אנרגיה, תחבורה ומים.

בין הדוגמאות שמציינת גוגל בדוח שלה הוא ניתוב חסכוני בדלק, הגדרה חדשה בגוגל מפות שקיימת כבר כשנה. בהתבסס על AI, הפונקציונליות החדשה - זמינה כבר באירופה, צפון אמריקה,, אינדונזיה ומצרים - מפנה את הנהגים למסלולים "פחות תלול, פחות צפוף ומתבצע במהירות קבועה". מאז השקתו באוקטובר 2021, על פי דו"ח BCG, היא אפשרה להימנע מפליטת יותר מ-2.4 מיליון טון שוות ערך CO2. מה שיסתכם בהוצאת 500,000 מכוניות מהכביש למשך שנה.

אקסטרפולציה של מקרה לקוח...בקנה מידה עולמי

דוגמה נוספת, זו של המאבק במזהמים מאוד, שכבות העננים הדקות הללו שנוצרו על ידי מטוסים בגובה רב. הם חוסמים חלק מהקרינה המגיעה מכדור הארץ, ומגבירים את הטמפרטורה של כדור הארץ. על פי דו"ח IPCC לשנת 2022, הם מייצגים 35% מהפליטות הכוללות של תעופה.

בשותפות עם אמריקן איירליינס וארגון Breakthrough Energy, החיפוש של גוגל אסף כמויות אדירות של מידע, כמו תמונות לוויין, נתוני מזג אוויר ונתוני נתיבי טיסה. AI איפשר אז לפתח מפות כדי לחזות שבילי עיבוי ולבחור מסלולים שיפלטו פחות. "לאחר טיסות הניסוי הללו, גילינו שהטייסים הפחיתו את ההתנגדות ב-54%», מפרט את הדוח.

וגם «לקוח cas» שגוגל לא מהססת להכליל כדי להפוך אותו לפוטנציאל עולמי המאפשר לה להגיע לנתון של 5 עד 10% הפחתה בפליטת גזי חממה. אקסטרפולציה שהוקעה באפרסם לינקדאיןפייר טראס, מנהל קמפיין ב-Beyond Fossil Fuels.

AI... בשירות של ניצול דלקים מאובנים

עם זאת, מאשר דניס טריסטרם, חוקר בצוות Inria DataMove וחבר בקבוצת העבודה Ecoinfo, אין ערובה שניתן להכליל את הניסיון הזה. יתרה מכך, הנתונים האופטימיים הללו אינם מביאים בחשבון את פליטת ה-CO2 שנוצרה כדי לגרום לפתרונות הללו לעבוד. "מבלי להכחיש את הפוטנציאל של AI, הטמעה של פתרונות אלה בקנה מידה גדול, אם בכלל אפשרי, יוביל להתיישנות של ציוד ה-IT שלנו. שלא לדבר על האנרגיה הרבה הקשורה לאיסוף ועיבוד של נתונים, כמו גם לחומרים וכדורי אדמה נדירים המשמשים לייצור של GPUs, או למלאכותיות של קרקע הקשורה לבניית מרכזי נתונים שבהם יפעלו GPUs.», מתנגד דניס טריסטרם.

יתר על כן, מאמין פייר טראס, "מעבר האנרגיה הוא אחד מהיישומים של בינה מלאכותית, כמו לצפות את שיאי הביקוש ברשת החשמל. אבל, זה נשאר יישום שולי שיש עליו מחסור בנתונים". לגבי האחרונים, הדוגמאות הקונקרטיות ביותר שחולקו במהלך ועידת IEA נוגעות דווקא לשיפור קידוחי נפט וגז, שניתן לבצע היום באופן אוטונומי על ידי AI. עם רווחים כלכליים משמעותיים כתוצאה מכך. מכיוון שצמיחה כלכלית נותרה, להיום, המטרה העיקרית של שימוש בבינה מלאכותית.