कृत्रिम बुद्धिमत्ता और जलवायु संकट: अवसर या ख़तरा?

नवंबर 2023 में, Google द्वारा कमीशन की गई एक रिपोर्ट और जिसमें बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप ने भी सहयोग किया था, ने प्रदर्शित किया कि, वर्तमान में सिद्ध अनुप्रयोगों और प्रौद्योगिकियों को स्केल करके, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने की क्षमता है जो वैश्विक ग्रीनहाउस गैस के 5 से 10 प्रतिशत के बीच को कम करने में मदद कर सकती है। 2030 तक उत्सर्जन (जीएचजी)।

इसके अलावा, ऐसे पैमाइश कहा गया है कि एआई जलवायु परिवर्तन के अपरिहार्य प्रभावों के लिए अनुकूलन को बढ़ावा दे सकता है और जलवायु कार्रवाई को सक्षम करने के लिए महत्वपूर्ण क्षमताएं प्रदान कर सकता है।

टेक दिग्गज निश्चित रूप से ग्लोबल वार्मिंग के खिलाफ लड़ाई में संभावित योगदान को रेखांकित करने वाला एकमात्र व्यक्ति नहीं है।

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विश्व आर्थिक मंच परिवर्तन की तकनीकी क्षमता से अवगत है

इस साल जनवरी में, विश्व आर्थिक मंच ने भी जलवायु परिवर्तन के खिलाफ लड़ाई में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की परिवर्तनकारी क्षमता पर प्रकाश डालते हुए एक लेख प्रकाशित किया था।

इसमें जलवायु संकट पर वनों की कटाई के प्रभाव का मानचित्रण, मौसम के पैटर्न की भविष्यवाणी करना और बड़ी मात्रा में कचरे को रीसायकल करने के लिए एआई का उपयोग करना जैसे समाधान शामिल हैं।

दुनिया भर में ऐसे अनगिनत उदाहरण हैं कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही जलवायु परिवर्तन शमन और अनुकूलन के प्रति हमारे दृष्टिकोण को तेजी से बदल रहा है।

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इमारतों और इलेक्ट्रिक कारों की खपत को कम करने के लिए ईरानी और स्वीडिश शोधकर्ताओं के विचार

ईरानी शोधकर्ताओं द्वारा 2020 में प्रकाशित एक पेपर में दिखाया गया है कि विभिन्न कारकों को ध्यान में रखते हुए, किसी इमारत की ऊर्जा खपत का अनुमान लगाने के लिए एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

वे भवन की ऊर्जा खपत को अनुकूलित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करके इसके अधिभोग, संरचना, सामग्री और स्थानीय मौसम की स्थिति को कवर करते हैं, जिससे इसे 35 प्रतिशत तक कम किया जाता है।

स्वीडन में, इष्टतम मार्गों का सुझाव देने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का उपयोग किया गया है, जो वाहन की गति और चार्जिंग बिंदुओं के स्थान जैसी विशेषताओं का उपयोग करके इलेक्ट्रिक वाहन चालकों के लिए ऊर्जा की खपत को कम करता है।

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भविष्य में फसल और फसल की पैदावार पर स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की बात

2017 में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी द्वारा किए गए शोध से पता चला कि एआई कृषि उत्पादकों और वितरकों को यह अनुमान लगाकर बर्बादी को कम करने में मदद कर सकता है कि उपभोक्ता किसी दिए गए बाजार में कितनी फसल खरीदेंगे, इसकी तुलना करते हुए विभिन्न एल की सटीक भविष्यवाणी करने वाले मॉडलa रेसa फसलों की और प्रति खराब फसल के लिए योजना बनाएं.

शक्तिशाली एआई तकनीक, जो पहले से ही हमारे जीवन के लगभग हर पहलू में व्याप्त है, न केवल ग्लोबल वार्मिंग और जलवायु-संबंधित अनुकूलन और लचीलापन पहल के खिलाफ लड़ाई में, बल्कि सतत विकास के दृष्टिकोण में भी गेम-चेंजर बनने की क्षमता रखती है। संसाधनों की कमी से लेकर सामाजिक असमानताओं तक एक व्यापक अर्थ।

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सुपर कंप्यूटर की पानी और ऊर्जा खपत के कारण स्थिरता जोखिम

किसी भी शक्तिशाली उपकरण की तरह, AI में भी कई जोखिम होते हैं जिन पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है।

ये ऐसे खतरे हैं जो उत्सर्जन बचत के मामले में प्राप्त लाभ को प्रभावी ढंग से रद्द कर सकते हैं प्रदूषण इसके कार्यान्वयन के लिए धन्यवाद.

गठबंधन साझेदारों क्लाइमेट एक्शन अगेंस्ट डिसइनफॉर्मेशन (सीएएडी) ने हाल ही में डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग से जलवायु संकट के लिए पैदा होने वाले जोखिमों को रेखांकित किया है, जिनमें से सबसे महत्वपूर्ण और तत्काल ऊर्जा खपत में भारी वृद्धि है और di एआई सिस्टम के लिए आवश्यक पानी।

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सामान्य इंटरनेट खोज की तुलना में कंप्यूटिंग शक्ति दस गुना अधिक है

उदाहरण के तौर पर, रिपोर्ट उस शोध का हवाला देती है जो बताता है कि एआई प्रश्नों के लिए सामान्य इंटरनेट खोज की तुलना में 10 गुना अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता हो सकती है।

Google की रिपोर्ट, जो ऊर्जा और जटिल एआई मॉडल से जुड़े पानी के बढ़ते उपयोग और ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन के जोखिमों पर प्रकाश डालती है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक और उप-उत्पाद के रूप में ई-कचरा उत्पादन में वृद्धि की ओर भी ध्यान आकर्षित करती है।

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ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय के लिए कई प्रणालीगत प्रभावों को कम करके आंका गया है

फेलिप्पा अमांताऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय में पीएचडी उम्मीदवार, यह तर्क देते हुए आगे बढ़ते हैं कि पर्यावरण पर एआई के प्रभाव की वास्तविक सीमा को कम करके आंका गया है, खासकर यदि कोई केवल इसके बुनियादी ढांचे के प्रत्यक्ष कार्बन पदचिह्न पर ध्यान केंद्रित करता है।

क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिक से अधिक की ओर ले जाएगा या से ब्रिटिश विश्वविद्यालय के विद्वान लिखते हैं कि कम ऊर्जा खपत इस बात पर निर्भर करेगी कि हम इसका उपयोग कैसे करते हैं, यह रेखांकित करते हुए कि जलवायु परिवर्तन पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रभाव के संदर्भ में दक्षता का तथाकथित "रिबाउंड प्रभाव" सबसे बड़े खतरों में से एक है। .

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वस्तुओं या सेवाओं की मांग में वृद्धि उत्सर्जन में "रिबाउंड" पैदा कर सकती है

कार्यों को अधिक कुशलता से पूरा करने या एनालॉग उपकरणों को डिजिटल समकक्षों के साथ बदलने से, परिणामी सुविधा और कम लागत वस्तुओं या सेवाओं की मांग में वृद्धि को बढ़ावा दे सकती है, जिससे उत्सर्जन में "रिबाउंड" पैदा हो सकता है।

उदाहरण के लिए राइड-हेलिंग ऐप्स को लें जो मार्गों को अनुकूलित करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हैं।

यदि एक ओर यात्रा के समय और दूरियों में कमी से उत्सर्जन में कमी आ सकती है, तो दूसरी ओर उनके अधिक प्रसार से यात्रा की मांग में वृद्धि हो सकती है, अधिक टिकाऊ सार्वजनिक परिवहन मॉडल खत्म हो सकते हैं और वायु प्रदूषण में वृद्धि हो सकती है औरe जमावयातायात मैं.

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यह भी डर है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रणालीगत प्रभाव हैं जो जलवायु कार्रवाई को खतरे में डालते हैं।

सीएएडी अनुसंधान गलत सूचना को बढ़ाने की एआई की क्षमता पर प्रकाश डालता है, जिससे जलवायु से इनकार करने वालों को झूठी और प्रेरक सामग्री को अधिक आसानी से विकसित करने और फैलाने की अनुमति मिलती है।

सार्वजनिक विश्वास, पहल की भावना और राजनीतिक भागीदारी में गिरावट से इसे कम करने के प्रयासों में काफी बाधा आ सकती है प्रति जलवायु परिवर्तन के अनुकूल बनें।

इसमें ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करना और प्रतिक्रिया में सामाजिक संरचनाओं में आवश्यक समायोजन लागू करना दोनों शामिल हैं ग्लोबल वार्मिंग.

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बलेंस करने के लिए … संतुलनठोड़ी: तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अधिक जिम्मेदार विकास

जबकि जलवायु परिवर्तन को धीमा करने के प्रयासों में सहायता के लिए एआई की गेम-चेंजिंग क्षमता बहुआयामी है, यह स्पष्ट है कि एआई को नियोजित करने के जोखिमआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस अंत तक वे इसकी भौतिक रचना और संचालन से परे जाते हैं।

हालाँकि कुछ शोध आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के कार्बन फ़ुटप्रिंट को मापने और कम करने के तरीकों में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, कई लोग तर्क देते हैं कि यह केवल यही हैऐसा चित्र का एक भाग कुल।

जैसे-जैसे एआई हमारे दैनिक जीवन में तेजी से एकीकृत होता जा रहा है, डेवलपर्स को इस बात पर विचार करना चाहिए कि कैसे दक्षता हासिल करने से अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं, जैसे कि संगठनात्मक और व्यक्तिगत व्यवहार परिवर्तन दोनों के कारण ऊर्जा की खपत में वृद्धि।

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दिशानिर्देशों के लिए सरकारों, व्यवसायों और शोधकर्ताओं के बीच सहयोग मौलिक है

एआई की शक्ति का जिम्मेदारी से उपयोग करने और अवसरों के साथ खतरों को संतुलित करने की कुंजी ऊर्जा-कुशल एल्गोरिदम विकसित करने और नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग करने के साथ-साथ गहन शिक्षण और मशीन लर्निंग के नैतिक विकास के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करने में निहित हो सकती है।

हालाँकि, सबसे बढ़कर, I के सकारात्मक प्रभाव को अधिकतम करने के लिए सरकारों, व्यवसायों और शोधकर्ताओं के बीच सहयोग को बढ़ावा देना आवश्यक हैकृत्रिम होशियारी सतत विकास पर, सहित नेल जलवायु परिवर्तन के परिणामस्वरूप होने वाले खतरों को संबोधित करते हुए और उनसे अपनी रक्षा करते हुए।

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