Përpjekjet për të “shpëtuar speciet” me mësim të thellë nuk janë pa polemika.
Mbi ligatinat e Senegalit, studiuesi Alexandre Delplanque piloton një dron për të numëruar zogjtë e ujit. Ai fluturon dronin, por AI analizon imazhet për të numëruar individët në një tufë, duke e përshpejtuar analizën me mijëra orë për sondazh, vlerëson ai dhe koha është thelbësore.
Që nga viti 1970, popullsia e kafshëve të egra është ulur me mbi shtatëdhjetë për qind. Bota, sipas disa studiuesve, po kalon zhdukjen e saj të gjashtë masive.
Planeti ka përjetuar pesë zhdukje masive, e fundit ajo e periudhës së Kretakut: koha e goditjes së asteroidit që vrau dinozaurët 66 milionë vjet më parë.
Për të shpëtuar speciet nga pragu i zhdukjes, së pari duhet të dimë çfarë kemi dhe sa gjë që shpesh është më e lehtë të thuhet sesa të bëhet, veçanërisht në fusha me shumë për të numëruar.
Shkencëtarët vlerësojnë se më pak se 20 për qind e llojeve të insekteve në Tokë janë identifikuar. Pasi AI rishikoi pamjet e kamerave në Panama, studiuesit thonë se gjetën mbi 300 specie të panjohura.
“Ka një valë të baticës kërkimesh entuziaste në lidhje me aplikimet e AI dhe shumë më pak kërkime kritike që shikojnë kostot, mjedisore dhe sociale,” tha Hamish van der Ven, kreu i Laboratorit të Biznesit, Qëndrueshmërisë dhe Teknologjisë në Universitetin e Kolumbisë Britanike.
Procesi i trajnimit për një model AI, siç është një model i madh gjuhësor (LLM), mund të konsumojë mbi një mijë megavat orë energji elektrike. Problemi më pak i dukshëm, thotë Shaolei Ren, kërkimi i të cilit fokusohet në minimizimin e ndikimeve shëndetësore të AI, është konsumi i ujit në qendrat e të dhënave.
Qendrat e të dhënave strehojnë infrastrukturën e nevojshme për të siguruar fuqinë përpunuese për AI dhe e gjithë teknologjia duhet të ftohet, zakonisht nëpërmjet ujit të ëmbël që buron nga furnizimi me ujë lokal.
Për shkak të nevojave të tij për ftohje, AI parashikohet të tërheqë midis 4.2 miliardë dhe 6.6 miliardë metra kub ujë në vit deri në vitin 2027, pjesa më e madhe e të cilit humbet për shkak të avullimit.
Plani i Google për të ndërtuar qendra të reja të dhënash në Amerikën Latine shkaktoi protesta masive në Kili dhe Uruguai.
Barra e shëndetit publik e shkaktuar nga qendrat e të dhënave në SHBA – të vendosura kryesisht në zona me të ardhura të ulëta – parashikohet të kushtojë 20 miliardë deri në vitin 2030. Megjithatë, gjurmët e punës së shumicës së biologëve të AI, për momentin, janë të papërfillshme.
Delplanque ka një kompjuter lokal që përpunon imazhet dhe modeli i tij HerdNet, i cili ndihmon numërimin e kafshëve, si elefantët dhe antilopat në savanë, iu deshën rreth 12 orë për t’u trajnuar, krahasuar me LLM-të që operojnë në serverë masivë që funksionojnë për javë të tëra gjatë procesit të trajnimit.
“Ne e kemi këtë shqetësim si shkencëtarë gjatë gjithë kohës: a po e dëmtojmë në të vërtetë mjedisin që po përpiqemi të ndihmojmë? Të paktën për rastet për të cilat po flasim, nuk mendoj kështu, sepse modelet që po drejtojmë nuk janë të mëdha – ato janë të mëdha për ne, por nuk janë si të dhënat e mëdha të rrjeteve sociale,” tha Laura Pollock nga Universiteti McAill.
Por ekologia kompjuterike Tanya Berger-Wolf argumenton se aplikacionet aktuale me fuqi të ulët nuk po shfrytëzojnë potencialin e teknologjisë.
Berger-Wolf dhe Pollock ishin bashkautore të studimit që eksploronte “potencialin e parealizuar të AI” për të zgjeruar njohuritë mbi biodiversitetin.
“Ne duam të shkojmë përtej shkallëzimit dhe përshpejtimit të asaj që njerëzit tashmë bëjnë për diçka të re, si gjenerimi i hipotezave të testueshme ose nxjerrja e modeleve dhe kombinimeve të padukshme”, thotë Berger-Wolf.
“Ajo që ne kemi bërë me AI deri më tani është e qartë, e cila është e gjithë kjo zbulim i shpejtë i imazhit dhe monitorim akustik, por ne duhet të bëjmë shumë më tepër se kaq: të përdorim AI për të bërë pyetjet e duhura ekologjike”, thotë Pollock.
Një aplikacion i mundshëm që gjeneron vëmendje është koncepti i përdorimit të AI për të deshifruar komunikimin e kafshëve. Projekti i Llojeve të Tokës po përdor AI dhe LLM gjeneruese me shpresën për të ndërtuar një përkthyes për të komunikuar me jetën jo-njerëzore.
Ekziston edhe Projekti CETI, i cili fokusohet në përdorimin e një qasjeje të ngjashme për të kuptuar balenat, të cilat komunikojnë ngjashëm me kodin Morse, të cilat teorikisht mund të deshifrohen.
Shkencëtarët kanë arritur të përdorin mësimin e makinerive për të sugjeruar që elefantët t’u drejtohen individëve në familjen e tyre me emra unikë. Por premisa më e madhe e deshifrimit të komunikimit të kafshëve ngre pyetje etike dhe shqetësime mbi suksesin. Me fjalë të tjera: A do të funksionojë? A është humbje burimesh të provosh? A duhet të flasim me kafshët?
“Ne duhet të zgjedhim se ku do të bëjnë ndryshime këto modele, jo vetëm t’i përdorim sepse keni një lodër të re me shkëlqim,” paralajmëroi Berger-Wolf.
Aplikacionet si LLM nxisin një gjurmë të madhe mjedisore, kështu që është “e papërgjegjshme të shpenzosh burime nëse rezultati i kërkimit nuk ndryshon. Dhe të dhënat janë një burim.”
Modelet janë po aq të mira sa të dhënat mbi të cilat janë trajnuar, të cilat potencialisht mund të çojnë në paragjykime dhe një prioritet të gabuar të veprimeve të ruajtjes.
AI gjithashtu mund të paragjykojë perceptimet tona dhe madje në mënyrë delikate shmajmuni pyetjet që po bëjmë, argumentoi van der Ven, i cili shkroi një punim se si LLM-të i minimizojnë sfidat mjedisore.
“Ka shumë më tepër opsione për AI për të ofruar paragjykime, për të nxjerrë burime dhe për të nxitur mbi-konsumin sesa ka aplikacione të ruajtjes. Nëse do të mund të tundja një shkop dhe të mos shpikja AI, do ta bëja,” tha ai.
“Nëse ne i peshojmë përfitimet për ruajtjen kundrejt asaj se sa efektive Amazon po përdor AI për t’i bërë konsumatorët të blejnë më shumë gjëra, kjo është një shkallë jashtëzakonisht e pabarabartë.”
Në vitin 2024, Google njoftoi vendosjen e një modeli të AI për të vëzhguar shkëmbinjtë koral – SurfPerch.
Bioakustika luan një rol kyç në vlerësimin e qëndrueshmërisë së shkëmbinjve – shkëmbinj nënujorë më të shëndetshëm tingëllojnë ndryshe – dhe SurfPerch analizon nënshkrimet audio për të matur suksesin e përpjekjeve për restaurimin e koraleve ose për të identifikuar kërcënimet e afërta.
Rreth kohës së vendosjes së mjetit, Google gjithashtu njoftoi se nuk po arrinte objektivat e premtuara klimatike për shkak të kërkesave mjedisore të AI.
“Nuk është hipokrite të përdoret AI në ruajtje – ajo thjesht duhet të përdoret me përgjegjësi. Por kur bëhet fjalë për rregullimin, as biodiversiteti dhe as AI nuk përputhen mirë me kufijtë gjeopolitikë,” tha Berger-Wolf.
Burimi: botasot.info
