A mesterséges intelligencia-boom rejtett költségei

Aki időnként nézi a híreket vagy újságot olvas, az tudja: a mesterséges intelligencia jelenlegi fellendülése számos negatív fejlemény oka. Erre kiváló példa a grafikus kártyák (GPU-k) és más speciális informatikai alkatrészek meredeken emelkedő ára, ami miatt a nagy teljesítményű asztali számítógépek, notebookok vagy okostelefonok sok otthoni felhasználó számára szinte megfizethetetlenné válnak.

Ennél azonban sokkal súlyosabb probléma a mesterséges intelligencia adatközpontjainak rendkívüli erőforrásigénye. Az áramigény kielégítéséhez az informatikai óriások már nem támaszkodhatnak kizárólag a megújuló energiára: egyre gyakrabban építenek gáztüzelésű erőműveket közvetlenül az adatközpontok mellé (példaként említhető a Microsoft vagy Elon Musk X.ai vállalata). Ha ez még mindig nem lenne elég, atomenergiához is folyamodnak: saját reaktorok építésével (pl. az Amazon) vagy évtizedes szerződések aláírásával meglévő atomerőművekkel, így azok sokkal hosszabb ideig maradnak üzemelésben, annak ellenére, hogy már régen más energiaforrásokkal kellett volna felváltani őket (ezt a megközelítést alkalmazza a Meta, a Facebook és társai anyavállalata, többek között).

Magától értetődik, hogy ezek a gyakorlatok hosszú távú, negatív hatással vannak a környezetre. De már rövid távon is érezhetik a magánszemélyek a hatásokat a villamos energia és más energiaforrások árainak emelkedése révén. Például a Google nemrégiben bejelentette, hogy első adatközpontját Ausztriában kívánja megépíteni, ami vitákat váltott ki arról, hogy ez a projekt közvetlen hatással lesz-e az ország egész területén az áramárakra. A becslések szerint ugyanis az adatközpont Ausztria villamosenergia-fogyasztásának körülbelül 5–6 százalékát fogyasztaná el – ami majdnem kétszerese Graz város fogyasztásának.

De elég már a (környezeti) költségekre gyakorolt hatásokról; térjünk át egy sokkal hétköznapibb hátrányra. Bár a mesterséges intelligenciát bizonyos körökben szinte a tudás demokratizálódásának tekintik, az ilyen elképzeléseket nagy óvatossággal kell kezelni. Természetesen egy LLM (nagy nyelvi modell) hozzáférést biztosít a felhasználónak a modell teljes tudáskincséhez, amely manapság általában elképzelhetetlenül hatalmas. Másrészt viszont először is hozzáférésre van szükség magához a mesterséges intelligenciához. Ez a szegényebb háztartásokban, térségekben vagy kultúrákban gyakran egyszerűen nem elérhető, mivel az interakcióhoz legalább internetkapcsolatra és megfelelő eszközre van szükség.

Az a tény, hogy nem mindenki tudja használni a mesterséges intelligenciát, első pillantásra talán nem tűnik különösebben súlyosnak, tekintve, hogy néhány évvel ezelőttig mi sem tudtuk használni. Ugyanakkor azonban meg kell jegyezni, hogy a világ időközben megváltozott. Azok a vállalatok és önfoglalkoztatók, amelyek nem alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, alacsonyabb termelékenységük miatt veszítenek versenyképességükből; azok a tanulók és hallgatók, akik nem férnek hozzá mesterséges intelligencia által nyújtott oktatói segítséghez és tanulási segédeszközökhöz, lemaradnak a privilegizáltabb társaiktól; a munkaerőpiacon egyre inkább elvárás a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ismeretek birtoklása, és így tovább. Még kis léptékben is gyakran észrevehető ma már a különbség azok között, akik megengedhetik maguknak az LLM-ek fizetős (Pro) verzióinak használatát, és azok között, akiknek ingyenes modellekre kell támaszkodniuk.

Egy másik probléma, hogy azoknak, akik nem szoktak mesterséges intelligenciát használni, lényegesen nehezebb felismerniük a a deepfake-eket és a mesterséges intelligenciával generált tartalmakatfelismerésében. Ezáltal sokkal inkább ki vannak téve a dezinformációnak és a propagandának, mint mások. Igaz, hogy a tapasztaltabbak számára is egyre nehezebbé válik ez, mivel az AI által generált képek és videók egyre jobbak és valósághűbbek.

Mielőtt teljesen elkeserednénk, még egy utolsó hátrányt említenék: a mesterséges intelligencia gyengíti a problémamegoldó képességeinket, és megerősíti az előítéleteinket. Aki túlzottan támaszkodik arra a mindentudó beszélgetőtársra, akinek minden problémára van megoldása, az előbb-utóbb elveszíti a motivációját, hogy saját maga keressen megfelelő kiutat. Nem a motiváció elvesztése a legnagyobb kár, hanem inkább a gyakorlat hiánya, és ezáltal a problémamegoldó képességünk csökkenése. Ráadásul a mesterséges intelligencia nem semleges – emberi, elfogult adatok alapján tanították be. Az AI átveszi ezeket az előítéleteket, és esetleg még felerősíti is őket.

Mit tanulhatunk mindebből? Manapság nincs menekvés a mesterséges intelligencia elől, mert aki nem száll fel az AI hullámára, az sok területen egyszerűen nem tud lépést tartani. Ugyanakkor számos okból valójában az lenne a legjobb, ha teljesen nélkülözhetnénk az AI-t. Ahogyan az életben oly gyakran előfordul, ezért valahol a középútnak kell lennie – sem az egyik, sem a másik.