Как нейросети одновременно спасают и губят природу?

Природа испытывает колоссальную нагрузку из-за деятельности человека. Загрязнение воды, почвы и воздуха наносит серьёзный ущерб экосистемам планеты. В поисках решений этих проблем человечество начало применять искусственный интеллект в сфере экологии. ИИ позволяет анализировать огромные массивы данных: показатели температуры воздуха, атмосферных осадков, уровень влажности, ветровые потоки — и на их основе прогнозировать угрозы и выстраивать эффективные стратегии защиты окружающей среды. Системы на основе нейросетевых моделей помогают оперативно следить за показателями чистоты воды и воздуха.

При этом само использование нейросетей сопряжено с экологическими угрозами. Обучение мощных ИИ-моделей требует значительных объёмов электроэнергии, приводит к выбросам углекислого газа и расходу большого количества воды для охлаждения центров обработки данных, что усиливает нагрузку на природные ресурсы и усугубляет проблему изменения климата.

Изменение климата увеличивает риск возникновения лесных пожаров. Современные технологии на базе искусственного интеллекта позволяют эффективнее противостоять этой проблеме.

ИИ-модель Pano AI анализирует изображения лесов, полученные с камер с ультравысоким разрешением и тепловизором. Это позволяет нейросети обнаруживать изменения температуры даже в ночное время и выявлять дым и другие признаки пожара. Человеческие аналитики проверяют изображения, чтобы подтвердить наличие возгорания, после чего нейросетевая модель уведомляет службы мониторинга пожаров, предоставляя им актуальные изображения и данные о местоположении. Это позволяет спасателям быстро среагировать на угрозу.

В 2023 году Pano AI помог сократить время реагирования на пожар в Вашингтоне на 20 минут, что позволило значительно ограничить площадь возгорания.

Искусственный интеллект помогает понять масштаб загрязнения Мирового океана. Организация The Ocean Cleanup, занимающаяся удалением пластикового мусора из океанов и рек, использует ИИ-алгоритмы для создания карт плотности залегания пластика в отдалённых водных зонах.

Искусственный интеллект сканирует сделанные с помощью камер GoPro изображения морских участков протяжённостью в сотни миль, выявляет пластиковые предметы и анализирует их расположение в океане.

С 2018 по 2025 год организации удалось извлечь более 29 тыс. тонн морского мусора. К 2040 году компания ставит цель удалить 90% плавающего в океане пластика.

Искусственный интеллект активно внедряется в самые разные сферы человеческой деятельности, в том числе помогает решать экологические проблемы. Однако повсеместное использование нейросетевых моделей создаёт дополнительную нагрузку на окружающую среду из-за больших объёмов потребляемой энергии и природных ресурсов.

Одной из главных проблем использования нейросетей является их огромное энергопотребление. Обучение сложных моделей требует мощных вычислительных ресурсов, что приводит к высокой нагрузке на энергетическую инфраструктуру.

Исследователи из лаборатории искусственного интеллекта Род-Айлендского университета обнаружили, что для ответа средней длины ChatGPT-5 потребляет 18,9 Вт⋅ч. В то же время стандартный поисковый запрос Google потребляет около 0,3 Вт⋅ч. То есть для работы нейросети требуется более чем в 50 раз больше энергии. 

Использование ИИ приводит к значительным выбросам углекислого газа и большому потреблению воды. 17 декабря журнал Patterns опубликовал исследование нидерландского учёного Алекса де Врис-Гао. Согласно ему за 2025 год нейросетевые модели выбросили от 32,6 до 79,7 млн тонн CO₂ и использовали от 312 до 765 млрд литров воды, что существенно увеличило нагрузку на энергетику и природные ресурсы. По подсчётам эксперта, ИИ сравнялся с Нью-Йорком по выбросам углекислого газа, а его потребление воды превысило объём мирового спроса на бутилированную воду.

Это происходит потому, что ИИ-сервисы не могут «отдыхать», поскольку пользователи ожидают мгновенного ответа в любое время. Так происходит постоянный расход ресурсов независимо от реального количества запросов.

В мире активно принимаются меры для минимизации негативного влияния искусственного интеллекта на экологию.

Создаются специальные модели машинного обучения, потребляющие меньшее количество энергии. Для работы нейросетей применяются возобновляемые источники энергии — солнечные панели и ветровые установки. Так, компания OpenAI, разработавшая ChatGPT, инвестировала $20 млн в компанию Exowatt, которая строит солнечные электростанции для питания центров обработки данных (ЦОД).

Расширяется использование высокоэффективных систем охлаждения, основанных на циркуляционной переработке жидкостей, что помогает сократить использование воды. Например, Microsoft использует жидкостное охлаждение на уровне чипа, обеспечивающее точный контроль температуры без испарения воды.

«Такая конструкция позволит избежать расхода более 125 миллионов литров воды в год на один центр обработки данных», — утверждает вице-президент Microsoft по проектированию инфраструктуры ЦОД Стив Соломон.

Растущее влияние искусственного интеллекта на экологию требует системного регулирования. Мировое сообщество разрабатывает нормативно-правовую базу, включающую международные соглашения, призванные уменьшить влияние ИИ на природу и способствовать её сохранению.

В декабре на седьмой сессии Ассамблеи ООН по окружающей среде была принята резолюция об экологических аспектах применения искусственного интеллекта. Впервые была провозглашена необходимость минимизировать экологический след ИИ-систем и при этом продолжать их использование в природоохранных целях. Документ предлагает изучить все выгоды и риски влияния искусственного интеллекта на окружающую среду и подготовить на этот счёт доклад, который послужит основой для принятия дальнейших мер.

Искусственный интеллект оказывает двойственное влияние на экологию. С одной стороны, он помогает природе через мониторинг экологических проблем, но с другой — наносит ей ущерб из-за высокого потребления энергии и воды, а также выбросов CO₂. Широкое внедрение нейросетей должно сопровождаться мерами по снижению ресурсоёмкости технологий, иначе негативный след от использования искусственного интеллекта может перевесить положительные эффекты.

Например, проект Google Contrails использует данные со спутников Meteosat для оптимизации полётов самолётов с целью уменьшения инверсионных следов, способствующих изменению климата. Согласно отчёту компании, инструменты искусственного интеллекта могут создать экологически чистое будущее для Европы: к 2030 году ИИ поможет сократить глобальные выбросы парниковых газов примерно на 5–10%.

Однако с 2019 года количество выбросов парниковых газов у компании Google, наоборот, увеличилось на 48% из-за растущих энергозатрат на искусственный интеллект. При этом компания ставила цель стать углеродно-нейтральной и достичь нулевого уровня выбросов CO₂ к 2030 году. В сентябре 2025 года канадское издание National Observer заметило, что это обещание было удалено с главной страницы раздела об устойчивом развитии Google. 

Таким образом, компания разрабатывает решения для снижения вредного воздействия на экологию с помощью ИИ, но в то же время нейросетевые модели сами становятся источником дополнительной нагрузки на окружающую среду.

В связи с этим возрастает необходимость ответственного подхода к внедрению ИИ-систем для решения экологических проблем. Важно снижать ресурсоёмкость нейросетевых моделей и повышать их энергоэффективность, что позволит использовать потенциал искусственного интеллекта без серьёзного ущерба для экологии.

Программа ООН по окружающей среде рекомендует государствам разработать стандартизированные процедуры для оценки воздействия нейросетей на окружающую среду, обязать компании раскрывать информацию о воздействии продуктов и услуг ИИ на природу, повысить эффективность алгоритмов нейросетевых моделей и стимулировать компании к экологизации своих центров обработки данных. Эти меры позволят минимизировать негативное влияние искусственного интеллекта на экологию.