Sztuczna inteligencja miała być technologią, która pomoże ludzkości rozwiązać największe wyzwania, w tym kryzys klimatyczny. Obietnice składane przez liderów branży technologicznej były wielkie: AI miała przyspieszyć dekarbonizację, zoptymalizować sieci energetyczne i opracować nowe materiały przyjazne środowisku. Jednak coraz więcej danych sugeruje, że rozwój generatywnej AI przynosi również poważne obciążenia środowiskowe.
Emisje rosną wprost proporcjonalnie do ambicji
Z danych McKinsey wynika, że centra danych zużywały 3,7% energii elektrycznej w USA w 2023 roku, a do 2030 roku może to być nawet 11,7%. Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) szacuje, że globalne zużycie energii przez centra danych rośnie o 12% rocznie i może się podwoić do końca dekady. Modele generatywne, takie jak ChatGPT czy Claude, wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych podczas trenowania i codziennego użytkowania.
Zapisz się na newsletter Kompasu ESG
Jak zauważa EY w raporcie „AI and Sustainability: Opportunities, Challenges, and Impact”, problemem nie jest tylko etap trenowania modeli, ale przede wszystkim codzienne ich wykorzystywanie (inference). W każdym zapytaniu do czatbota lub generatora obrazów ukryta jest energia pobierana z sieci, często nadal zasilanej paliwami kopalnymi.
Technologiczne obietnice i zderzenie z rzeczywistością
Sam Altman (OpenAI), Dario Amodei z Anthropic czy były CEO Google publicznie deklarowali, że AI pomoże „poprawić klimat” i rozwiązać problemy związane z energią. Altman pisał o „Intelligence Age” jako nowej erze dobrobytu, w której AI ma doprowadzić do przełomów w energii, rolnictwie i opiece zdrowotnej. W eseju z września 2024 roku zapewniał, że superinteligencja może przynieść „niewyobrażalne triumfy” i wymieniał m.in. naprawę klimatu jako jeden z nich.
Problem w tym, że wiele z tych twierdzeń ma charakter spekulatywny i nie znajduje jeszcze potwierdzenia w praktyce. Jak zauważa się MIT Technology Review, te deklaracje nie uwzględniają faktu, że AI już teraz przyczynia się do wzrostu zapotrzebowania na gaz ziemny i plany przedłużania działania elektrowni węglowych, by zaspokoić rosnące potrzeby obliczeniowe.
Czy AI może też pomagać klimatowi? Tak, ale z zastrzeżeniami
Nie oznacza to, że AI nie może odegrać pozytywnej roli. EY przytacza przykłady zastosowań AI w zarządzaniu wodą, prognozowaniu pogody czy wykrywaniu nielegalnych wysypisk. Parlament Europejski szacuje, że AI może ograniczyć emisje CO2 globalnie nawet o 1,5–4% do 2030 roku. Ruch „AI for Good” zyskuje na znaczeniu, a startupy wdrażają modele AI do wspierania celów zrównoważonego rozwoju ONZ (SDG), w tym celu 13: Działania na rzecz klimatu.
Jednak generatywna AI to jedno, a wyspecjalizowane, energooszczędne modele to drugie. Jak pisze EY, rozwiązania typu edge AI (np. urządzenia mobilne z lokalnymi modelami) są znacznie mniej energochłonne niż chmurowe LLM-y.
Zmiana kierunku i rewizje celów klimatycznych
Firmy technologiczne, takie jak Microsoft i Google, zaczynają przyznawać, że ich emisje ponownie rosną. Choć wcześniej zobowiązywały się do redukcji śladu węglowego, rosnące potrzeby centrów danych zmuszają je do rewizji strategii. W raporcie KnowESG z maja 2025 r. zauważa się, że niektóre z tych firm rozważają nowe inwestycje w elektrownie gazowe, a polityki klimatyczne stają się mniej ambitne.
Podkreślając ten dysonans, Jathan Sadowski (Monash University) zwraca uwagę, że „obrońcy AI akceptują szkody tu i teraz w imię niepewnych korzyści w przyszłości”. Tymczasem eksperci przypominają, że mamy już technologie zdolne ograniczać emisje (fotowoltaika, pompy ciepła, samochody elektryczne), ale brakuje woli politycznej i reform systemowych.
Potrzeba nowej definicji odpowiedzialności technologicznej
W świetle powyższego, nie wystarczy, że AI „może kiedyś pomóc”. Potrzebne są mierzalne standardy zużycia energii i wody, regulacje ujawniania śladu węglowego i priorytetowe traktowanie efektywności. EY i inne organizacje wzywają do wprowadzenia kompleksowych metodyk oceny zrównoważonego rozwoju AI, obejmujących m.in. lokalizację centrów danych, źródło zasilania i możliwości offsetu emisji.
AI nie jest ani cudownym lekarstwem na kryzys klimatyczny, ani wyłącznym winowajcą jego pogłębiania. W obecnej postaci generatywna AI generuje poważne obciążenie środowiskowe, a jej rozwój wymusza rewizję celów klimatycznych w firmach technologicznych. Aby AI rzeczywiście przyczyniła się do walki z globalnym ociepleniem, potrzebujemy nie tylko przełomowych zastosowań, ale też przejrzystości, odpowiedzialnych decyzji infrastrukturalnych i współpracy między przemysłem a regulacjami publicznymi.
Czytaj dalej: