ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทเทคโนโลยีจำนวนมากชี้ตรงกันว่า เอไอจะช่วยแก้ปัญหาวิกฤตสภาพภูมิอากาศได้ ทว่า The Guardian สหราชอาณาจักร ได้เปิดเผยข้อมูลจากรายงานฉบับหนึ่งที่กำลังตั้งคำถามว่า เรื่องดังกล่าวอาจเป็นเพียง ‘Greenwashing’ หรือ ‘การฟอกเขียว’ โดยเฉพาะในช่วงที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) ซึ่งใช้พลังงานสูง เช่น การสร้างวิดีโอหรือทำวิจัยเชิงลึก กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และทำให้ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกใช้พลังงานมหาศาล
ในรายงานระบุว่า บริษัทเทคโนโลยีกำลังนำ AI แบบดั้งเดิมไปปะปนกับ Generative AI เพื่อสร้างภาพว่าระบบที่ใช้พลังงานสูงเหล่านี้สามารถช่วยลดภาวะโลกร้อนได้ ทั้งที่ความจริงแล้วเอไอที่ถูกอ้างว่าช่วยโลกได้ ส่วนใหญ่คือ Machine Learning รุ่นเก่าที่ใช้วิเคราะห์หรือคาดการณ์ข้อมูล ไม่ใช่เครื่องมือ Generative AI อย่างแชตบอตหรือระบบสร้างภาพที่เป็นตัวขับเคลื่อนหลักของศูนย์ข้อมูลทั่วโลกที่กำลังเติบโตแบบก้าวกระโดดในทุกวันนี้
งานวิจัยชี้ ‘ไม่มีหลักฐานชัด’
จากการวิเคราะห์คำกล่าวอ้างกว่า 154 รายการที่จัดทำโดยองค์กรไม่แสวงหากำไรหลายแห่ง พบว่าไม่ปรากฏหลักฐานแม้แต่กรณีเดียวที่เครื่องมือยอดนิยมอย่าง Gemini หรือ Copilot สามารถลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้อย่างชัดเจน ตรวจสอบได้ และจับต้องได้
ผู้จัดทำรายงานกล่าวว่า วิธีการสื่อสารของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีเป็นการเบี่ยงเบนความสนใจ คล้ายกับกลยุทธ์ของบริษัทพลังงานฟอสซิลที่มักโฆษณาว่าลงทุนในพลังงานสะอาดหรือเทคโนโลยีดักจับคาร์บอนซึ่งมีศักยภาพในการแก้ปัญหาวิกฤตสภาพภูมิอากาศ ทั้งที่เทคโนโลยีเหล่านั้นลดการปล่อยก๊าซได้เพียงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับธุรกิจหลักที่ยังปล่อยคาร์บอนจำนวนมาก
และเมื่อดูแหล่งข้อมูลของคำกล่าวอ้างเหล่านี้ จะพบว่ามีเพียง 26% เท่านั้นที่อ้างอิงงานวิจัยทางวิชาการ ขณะที่ 36% ไม่มีหลักฐานรองรับเลย หนึ่งในตัวอย่างที่ถูกพูดถึงอยู่บ่อยๆ คือการอ้างว่าเอไอสามารถช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกโลกได้ 5-10% ภายในปี 2030 แต่ที่มาของตัวเลขดังกล่าวกลับอ้างอิงจากประสบการณ์กับลูกค้ามากกว่างานวิจัยเชิงประจักษ์
เอไอแบบไหนดีต่อโลกกันแน่
ผู้เชี่ยวชาญด้านเอไอและสภาพภูมิอากาศอธิบายว่า เราควรแยกเอไอออกเป็น 2 กลุ่ม ดังนี้ กลุ่มแรก คือเอไอที่ใช้วิเคราะห์หรือคาดการณ์ข้อมูล เช่น การพยากรณ์อากาศ การบริหารจัดการพลังงาน หรือการทำให้ระบบต่างๆ ทำงานมีประสิทธิภาพขึ้น เอไอกลุ่มนี้มีโอกาสช่วยสิ่งแวดล้อมได้
ส่วนอีกกลุ่ม คือเอไอที่กำลังเติบโตเร็วที่สุดในปัจจุบัน อย่าง Generative AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งต้องใช้พลังงานสูง โดยเฉพาะงานที่ซับซ้อนอย่างการสร้างวิดีโอหรือทำวิจัยเชิงลึกที่ต้องใช้คอมพิวเตอร์จำนวนมหาศาล
อย่างไรก็ตาม แม้เอไอกลุ่มแรกจะมีศักยภาพช่วยสิ่งแวดล้อมได้ แต่คำกล่าวอ้างจำนวนมากยังมีหลักฐานรองรับไม่มากพอ และยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเป็นอิสระ
ศูนย์ข้อมูลโตเร็ว ความต้องการไฟพุ่ง
ปัจจุบันศูนย์ข้อมูลทั่วโลกใช้ไฟฟ้าประมาณ 1% ของการใช้ไฟฟ้าทั้งหมด แต่ในสหรัฐ ตัวเลขดังกล่าวคาดว่าจะเพิ่มเป็น 8.6% ภายในปี 2035 และในประเทศพัฒนาแล้ว ความต้องการใช้ไฟฟ้าจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยในช่วงปลายทศวรรษนี้ คาดว่าไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นใหม่ทั้งหมดอย่างน้อย 20% จะมาจากศูนย์ข้อมูลเพียงอย่างเดียว อธิบายให้เข้าใจง่ายๆ คือ หากความต้องการไฟฟ้าเพิ่มขึ้น 100 หน่วย ศูนย์ข้อมูลอาจเป็นสาเหตุของการเพิ่มขึ้นอย่างน้อย 20 หน่วย
การถามคำถามสั้นๆ กับเอไออาจใช้พลังงานเทียบเท่าการเปิดหลอดไฟเพียง 1 นาที แต่ถ้าเป็นงานที่ซับซ้อนกว่านั้น เช่น การสร้างวิดีโอหรือทำวิจัยเชิงลึก พลังงานที่ใช้จะสูงกว่านั้นมาก
ทั้งนี้ แม้บริษัทเทคโนโลยีบางแห่งจะออกมายืนยันว่าการประเมินการลดการปล่อยก๊าซของตนยึดตามหลักวิทยาศาสตร์และมีความโปร่งใส แต่ผู้จัดทำรายงานเตือนว่า การพูดถึงเอไอในฐานะทางออกของวิกฤตสภาพภูมิอากาศควรถูกมองอย่างรอบด้าน เพราะการพูดถึงประโยชน์ของเอไอมากเกินไป อาจทำให้สังคมมองข้ามผลกระทบที่กำลังเกิดขึ้นจริง โดยเฉพาะการขยายตัวของศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วโลก
