UN เตือน AI ยิ่งเก่ง โลกยิ่งพัง ใช้น้ำมากกว่าน้ำดื่มคนทั้งโลก ที่สำคัญมีแค่ สหรัฐฯ-จีน ได้ประโยชน์ แต่ประเทศกำลังพัฒนารับภาระสิ่งแวดล้อม

ทุกวันนี้เราเห็นข่าวความเทพของ AI ออกมาไม่เว้นแต่ละวันในฐานะเครื่องมือขับเคลื่อนธุรกิจยุคใหม่ แต่เบื้องหลังความอัจฉริยะที่ไร้รูปร่างนี้ รู้ไหมว่ามีต้นทุนที่โลกต้องจ่ายสูงมาก

รายงานล่าสุดจาก สถาบันมหาวิทยาลัยสหประชาชาติ (UNU-INWEH) ได้ออกมาเตือนว่า ภายในปี 2030 โครงสร้างพื้นฐานของ AI จะสร้างผลกระทบต่อทรัพยากร พลังงาน และน้ำ ของโลกในระดับที่เราไม่ควรมองข้ามอีกต่อไป และนี่คือ 3 ประเด็นสำคัญเชิงลึกที่คนวงการ Tech ต้องรู้

ตัวเลขจริงที่ไม่มีใครเคยบอกคุณ

ที่ผ่านมา เวลาเราพูดถึงเรื่องผลกระทบของ AI เรามักจะโฟกัสไปที่เรื่องของ Carbon Footprint หรือปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนตอนที่เรากำลังสร้างและฝึกฝนโมเดลเป็นหลัก แต่รายงานของ UN ชี้ชัดว่า นั่นเป็นเพียงแค่ยอดภูเขาน้ำแข็ง เพราะต้นทุนที่แท้จริงที่ถูกมองข้ามไปคือ ทรัพยากรน้ำและผืนดิน

และนี่คือสถิติที่น่าตกใจหากเรายังคงขับเคลื่อน AI ด้วยความเร็วระดับนี้ไปจนถึงปี 2030

  • ไฟฟ้าพุ่ง 3% ของโลก: Data Center สำหรับ AI จะกินไฟเพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่า หรือคิดเป็น 3% ของกระแสไฟฟ้าที่ใช้ทั้งโลก (เทียบเท่ากับการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของประเทศอังกฤษทั้งประเทศ)
  • วิกฤตกระหายน้ำ: ระบบหล่อเย็นของ Data Center เหล่านี้จะใช้น้ำสูงถึง 9.3 ล้านล้านลิตร ซึ่งเป็นปริมาณที่ มากกว่าน้ำดื่มของประชากรโลกทั้งปีรวมกัน หรือเทียบเท่ากับน้ำที่ประชากรทวีปแอฟริกา 1,300 ล้านคนใช้ประทังชีวิตทั้งปี
  • พื้นที่มหาศาล: เราต้องใช้พื้นที่ดินตั้ง Data Center และโครงสร้างพื้นฐานใหญ่กว่าขนาดของกรุงเม็กซิโกซิตีเกือบ 10 เท่า และถ้าอยากปลูกต้นไม้เพื่อชดเชยคาร์บอนที่เกิดจาก AI เราต้องปลูกต้นไม้ถึง 6,700 ล้านต้นเลยทีเดียว

หลายคนในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีอาจจะโต้แย้งว่า แต่เดี๋ยวชิปรุ่นใหม่ ๆ ก็ประหยัดไฟขึ้น โมเดล AI ในอนาคตก็ฉลาดและใช้พลังงานน้อยลงหรือเปล่า?

UN บอกว่า ตรรกะนี้คือกับดัก

ในทางเศรษฐศาสตร์มีทฤษฎีหนึ่งที่เรียกว่า Jevons Paradox ความย้อนแย้งของเจวอนส์ ที่อธิบายว่า เมื่อเทคโนโลยีถูกพัฒนาจนมีประสิทธิภาพมากขึ้นและทำให้ต้นทุนถูกลง ผลลัพธ์ที่ได้จะไม่ใช่การบริโภคที่ลดลง แต่ราคาที่ถูกลงจะยิ่ง กระตุ้นให้คนหันมาใช้งานมากขึ้นเป็นทวีคูณ จนยอดรวมการใช้ทรัพยากรพุ่งสูงขึ้นกว่าเดิม

เหมือนกับเครื่องจักรไอน้ำในอดีตที่ยิ่งประหยัดถ่านหิน คนก็ยิ่งสร้างโรงงานเพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับ AI เมื่อค่าบริการ (API) ถูกลง โมเดลเจนรูป/วิดีโอทำได้ง่ายขึ้น ฟีเจอร์ AI ก็จะถูกยัดเข้าไปในทุก ๆ แอปพลิเคชันรอบตัวเรา ส่งผลให้ภาพรวมการซดพลังงานและน้ำหล่อเย็นขยายวงกว้าง เกินกว่าสิ่งที่เราประหยัดได้จากการพัฒนาชิปไปไกลมาก

อีกหนึ่งประเด็นที่น่าคิดคือ ความไม่เท่าเทียมในโลกของ AI ปัจจุบัน ขีดความสามารถของระบบคลาวด์สำหรับ AI กว่า 90% กระจุกตัวอยู่ในสหรัฐอเมริกาและจีน (มีเพียง 32 ประเทศทั่วโลกที่มีเทคโนโลยีระดับนี้)

กลายเป็นว่า ประเทศมหาอำนาจและบริษัทยักษ์ใหญ่เป็นผู้ขับเคลื่อนนวัตกรรมและเก็บเกี่ยวเม็ดเงินมหาศาล แต่ประเทศกำลังพัฒนาหรือกลุ่มประเทศที่เป็นเพียงผู้บริโภค กลับต้องเป็นผู้แบกรับภาระทางสิ่งแวดล้อมที่ตัวเองไม่ได้ก่อ ตั้งแต่การทำเหมืองแร่หายากเพื่อส่งออกไปทำชิปคอมพิวเตอร์ ปัญหาขยะอิเล็กทรอนิกส์ (E-waste) ไปจนถึงการสูญเสียทรัพยากรน้ำในท้องถิ่นเพื่อเอาไปหล่อเย็นเซิร์ฟเวอร์

อ้างอิง: futurism, livescience

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

Alibaba Moonshot AI เตรียมเก็บส่วนแบ่งรายได้จากบริษัทที่เอา AI ไปทำธุรกิจแล้วมีรายได้สูง

Alibaba ปล่อยน้ำหนักโมเดล Qwen3.8-Max แบบ Open-weight ให้ดาวน์โหลดฟรีบน Hugging Face แต่ธุรกิจที่นำไปให้บริการต่อและมีรายได้ถึงเกณฑ์ ต้องทำสัญญาเชิงพาณิชย์และแบ่งรายได้กลับ เดินตาม...

Responsive image

Dario ชี้ คนไม่ได้กลัว AI แต่เริ่มไม่ไว้ใจ สะท้อน ‘วิกฤตความเชื่อมั่น’ ต่อเทคโนโลยี

กระแสต่อต้าน AI ในสหรัฐอเมริกากำลังกลายเป็นโจทย์ใหญ่ที่บริษัทเทคโนโลยีหลีกเลี่ยงไม่ได้ มีตั้งแต่การออกมาประท้วงไม่ให้สร้าง Data Center ไปจนถึงการเรียกร้องให้รัฐบาลเข้ามาคุมเข้มเทคโ...

Responsive image

4 ทักษะ AI Engineering ที่คนสายเทคต้องมี สรุปจาก Andrew Ng

สรุป 4 ทักษะสำคัญในแผนที่ AI Engineering Skills Map จาก Andrew Ng วิเคราะห์จากประกาศงาน 10,000+ ตำแหน่ง โปรแกรมเมอร์และนักพัฒนาสายเทคยุคใหม่ต้องมี...