NÁZOR: Od Sherifa Elsayeda-Aliho, několikanásobného zakladatele v oblasti technologií a umělé inteligence a spoluzakladatele společnosti Nexus Climate.
Umělá inteligence je součástí každé diskuse o technologiích a inovacích. Dominuje technologiím už rok a půl. Je propagována jako řešení všeho, od produktivity, přes vzdělávání, zdravotnictví až po klimatickou krizi. Ale prozradím vám tajemství: tato umělá inteligence, o které všichni mluví, s klimatickou krizí nic neudělala.
Vlastně, tohle zapomeňme. Je zodpovědná za velmi velký nárůst emisí z datových center. S tímto typem umělé inteligence, známým jako generativní umělá inteligence nebo zkráceně GenAI, se setkáváme ve velkých jazykových modelech (LLM) v aplikacích, jako je ChatGPT, a v nástrojích pro generování obrázků, jako je MidJourney.
Do GenAI se investuje spousta peněz – to, zda je všechen ten humbuk oprávněný, je na jinou diskusi (můj stručný názor: ne, je to přehnaně nafoukaná bublina, která praskne). Co mě znepokojuje, je to, že ten humbuk kolem GenAI vysává veškerý vzduch z příslovečné místnosti, pokud jde o roli umělé inteligence v boji proti klimatické krizi.
GenAI je jednou podmnožinou mnohem širší oblasti umělé inteligence a strojového učení.Může to být užitečné pro lidi a organizace, které se zabývají klimatickými problémy, zejména při analýze dat a informací. Pokud jde však o přímou dekarbonizaci čehokoli, LLM a jejich obrazoví a video bratři jsou prakticky k ničemu.*
Existuje však mnoho technologií umělé inteligence a strojového učení, které dnes přímo přispívají k dekarbonizaci. Nejsou to chatboti a nevytvářejí videa stisknutím tlačítka. A bývají mnohem méně náročné na energii než GenAI. Skvělým příkladem je předpovídání časových řad, které využívá minulé hodnoty v datové sadě časové posloupnosti k predikci budoucích hodnot. Není to sice atraktivní, nedostává se to na titulní stránky, ale může to být extrémně efektivní.
Umělá inteligence a strojové učení dnes pomáhají dekarbonizovat řadu odvětví a průmyslových odvětví a mnoho startupů se svými produkty umělé inteligence potýká s velkými výzvami. Jmenujeme například: Carbon Re , zefektivnění spalování paliv při výrobě cementu; Concrete AI , optimalizace betonových směsí; Foresight Data Machines , zvyšování účinnosti výroby oceli, a BrainBox AI, zefektivnění chlazení budov. Objevuje se řada dalších zajímavých případů použití, například Orbital Materials využívá umělou inteligenci k návrhu nových nízkouhlíkových materiálů a vědci z Princetonu ji používají k řízení fúzních reakcí.
Tato řešení v oblasti umělé inteligence jsou náročná. Vyžadují nejen odborné znalosti v oblasti umělé inteligence, ale i hluboké odborné znalosti v dané oblasti. Potřebují inženýry a výzkumníky v oblasti umělé inteligence, kteří budou pracovat ruku v ruce s odborníky na průmyslové procesy, chemii a materiálové vědy a další. Potřebují velké množství dat, která jsou téměř vždy proprietární.
Vytvoření produktu s umělou inteligencí, který přináší skutečné snížení emisí, je mnohem těžší než vložení LLM do softwarové aplikace. Skutečná řešení umělé inteligence pro klima mají obrovský potenciál umožnit a urychlit dekarbonizaci – a proto mají velmi významný potenciál ekonomické a finanční návratnosti. Umělá inteligence je velmi důležitým nástrojem v boji proti změně klimatu, ale musíme přestat mluvit o LLM.
*Toto nic neubírá na architektuře transformátoru, která je základem GenAI a jejích širších aplikací.
Pro upřesnění, jsem spoluzakladatelem společnosti Carbon Re.
