Искусственный интеллект в гармонии с природой: новый подход

Автор: Денис Аветисян

Статья представляет концепцию ‘Циркулярного Интеллекта’ — принципиально иного взгляда на разработку и применение ИИ, ориентированного на экологическую устойчивость и социальную ответственность.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагается фреймворк ‘Циркулярного Интеллекта’ (CIntel) для создания и внедрения ИИ с учетом жизненного цикла, этических аспектов, управления данными и распределения выгод между заинтересованными сторонами.

Несмотря на растущую роль искусственного интеллекта в анализе и управлении природными ресурсами, его ресурсоемкость и потенциальное воздействие на окружающую среду часто остаются без должного внимания. В статье «От искусственного к циркулярному интеллекту в поддержку благополучия нашей среды обитания» предлагается концепция циркулярного интеллекта (CIntel) — новая основа для разработки и внедрения ИИ, ориентированная на экологическую устойчивость и вовлечение сообществ. CIntel предполагает переход к распределенной модели, где стоимость и выгоды от применения ИИ разделяются между всеми заинтересованными сторонами, имитируя принципы самовосстановления и адаптации, свойственные природе. Возможно ли создание действительно устойчивых и этичных систем ИИ, способствующих не только технологическому прогрессу, но и благополучию нашей планеты?

Эпоха Антропоцена: Новый Экологический Императив

Наступившая эпоха, известная как Антропоцен, характеризуется беспрецедентным влиянием человеческой деятельности на земные системы. Этот новый геологический период требует критического переосмысления текущей траектории технологического развития. Влияние человека стало настолько значительным, что проявляется в изменениях климата, утрате биоразнообразия и нарушении глобальных экологических циклов. В связи с этим, необходимо отойти от узкоэкономических показателей успеха и учитывать долгосрочные последствия технологических инноваций для планеты. Простое наращивание вычислительных мощностей и разработка новых технологий без учета экологических издержек приведет к дальнейшей деградации окружающей среды и поставит под угрозу устойчивое развитие цивилизации. Переход к устойчивым технологиям и принятие принципов экологической ответственности становятся не просто желательными, но и жизненно необходимыми для сохранения будущего планеты.

Наступает новая эпоха, требующая пересмотра устоявшихся экономических показателей. Традиционная оценка прогресса, основанная исключительно на финансовых результатах, больше не отражает реальную стоимость развития. Современная инфраструктура искусственного интеллекта, потребляющая уже около 12% всей электроэнергии США к 2028 году, демонстрирует растущую зависимость технологического прогресса от природных ресурсов. В связи с этим, необходимо учитывать не только прямые издержки, но и ценность экосистемных услуг и здоровье сред обитания, признавая их неотъемлемой частью общей экономической картины. Подход, учитывающий истинную стоимость природных ресурсов, позволит создать более устойчивые и сбалансированные модели развития, учитывающие долгосрочное благополучие планеты.

Традиционные подходы к технологическому развитию часто игнорируют критически важные экологические факторы, что приводит к неустойчивым результатам. Особенно ярко это проявляется в быстрорастущей индустрии искусственного интеллекта. Оценки показывают, что потребление воды этой отраслью к настоящему времени достигло уровня, в 4-6 раз превышающего потребление воды страной, сопоставимой по размеру с Данией. Данный факт подчеркивает необходимость пересмотра текущих стратегий разработки и внедрения технологий, с акцентом на минимизацию экологического следа и внедрение принципов устойчивого развития. Игнорирование этих факторов ставит под угрозу долгосрочную жизнеспособность технологического прогресса и благополучие планеты в целом.

Циркулярный Интеллект: Рамки Устойчивого Искусственного Интеллекта

Циркулярный Интеллект представляет собой новую концепцию, расширяющую возможности искусственного интеллекта за счет интеграции принципов устойчивого развития и этических соображений непосредственно в процесс его проектирования. В отличие от традиционных подходов, где вопросы экологичности и социальной ответственности рассматриваются как вторичные, Циркулярный Интеллект предполагает их первичное включение на всех этапах — от сбора данных и разработки алгоритмов до внедрения и эксплуатации систем ИИ. Это достигается путем активного использования методов оценки жизненного цикла, анализа воздействия на окружающую среду и разработки алгоритмов, оптимизированных для минимизации потребления ресурсов и выбросов, а также обеспечения справедливости и прозрачности в процессах принятия решений.

В основе концепции Circular Intelligence лежит использование решений, вдохновленных природой, и целостного понимания среды обитания для направления разработки систем искусственного интеллекта. Этот подход предполагает анализ и имитацию природных процессов и экосистем для оптимизации потребления ресурсов, снижения отходов и минимизации негативного воздействия на окружающую среду. Рассмотрение «среды обитания» включает в себя не только физическую среду, но и социальную, экономическую и технологическую экосистемы, в которых функционирует ИИ, что позволяет учитывать широкий спектр потенциальных последствий и разрабатывать более устойчивые и этичные решения. Использование принципов биомимикрии и понимание взаимосвязей в экосистемах позволяет создавать ИИ-системы, которые более эффективно используют энергию, материалы и информацию, а также лучше адаптируются к изменяющимся условиям.

Оценка жизненного цикла является ключевым инструментом для количественной оценки экологического следа систем искусственного интеллекта. Например, использование одной открытой модели преобразования текста в изображение в течение года может потребовать ресурсов, эквивалентных производству 5659 смартфонов, и генерировать выбросы парниковых газов, сопоставимые с потреблением энергии 48 домохозяйств в США. Данный анализ включает в себя оценку потребляемой энергии, использование сырья для производства оборудования, а также утилизацию отходов, возникающих на протяжении всего жизненного цикла системы, от разработки до вывода из эксплуатации.

Мониторинг и Действия: Основанные на Данных Устойчивость

Для непрерывного мониторинга состояния окружающей среды и эффективности работы систем, концепция «Циркулярной Разведки» активно использует передовые методы сбора данных, в том числе технологии Интернета вещей и сети сенсоров. IoT устройства, интегрированные в различные объекты и процессы, собирают данные о параметрах, таких как температура, влажность, уровень загрязнения, потребление энергии и объемы отходов. Сети сенсоров, развернутые в ключевых точках, обеспечивают сбор данных в режиме реального времени, позволяя отслеживать динамику изменений и выявлять аномалии. Собранные данные передаются для анализа и обработки, обеспечивая основу для принятия обоснованных решений и оптимизации ресурсов.

Цифровые двойники представляют собой виртуальные модели сложных систем, создаваемые на основе данных, получаемых от физических объектов и процессов. Данные модели позволяют проводить симуляции и анализировать различные сценарии, что обеспечивает проактивное выявление потенциальных рисков, таких как сбои оборудования или неэффективное использование ресурсов. Благодаря возможности моделирования, цифровые двойники оптимизируют распределение ресурсов, повышают эффективность процессов и снижают эксплуатационные издержки. Точность цифрового двойника напрямую зависит от качества и объема данных, используемых для его создания и обновления, что требует интеграции с системами мониторинга и аналитики в реальном времени.

Сообщества данных играют ключевую роль в обеспечении широкого доступа к информации и стимулировании совместных процессов принятия решений. Они функционируют как платформы для обмена данными, накопленными из различных источников, включая датчики, IoT-устройства и общественные инициативы. Это позволяет заинтересованным сторонам — от государственных органов и предприятий до научно-исследовательских институтов и граждан — получать доступ к актуальной информации об экологических показателях, использовании ресурсов и эффективности природоохранных мероприятий. Участие различных групп в анализе и интерпретации данных способствует формированию более полных и точных оценок, а также позволяет учитывать разнообразные точки зрения при разработке и реализации стратегий устойчивого развития. Открытый доступ к данным и совместная работа над их анализом способствуют повышению прозрачности, подотчетности и эффективности природоохранной деятельности.

Механизм SCDB: Стимулирование Устойчивости

Механизм разделения затрат и распределения выгод представляет собой новую экономическую модель, разработанную для согласования стимулов с целями Циркулярного Интеллекта. В отличие от традиционных моделей финансирования, SCDB предполагает коллективное финансирование устойчивых инициатив в области искусственного интеллекта с последующим распределением полученных выгод между участниками. Данная структура призвана стимулировать ответственные инновации, снижая риски негативных внешних эффектов, связанных с разработкой и внедрением технологий ИИ, путем создания прямой финансовой заинтересованности в достижении целей устойчивого развития.

Механизм способствует ответственному внедрению инноваций и снижает риск возникновения негативных внешних эффектов. Коллективное финансирование позволяет распределять финансовую нагрузку между заинтересованными сторонами, стимулируя разработку и внедрение экологически и социально ответственных решений в области искусственного интеллекта. Распределение выгод, полученных от этих инициатив, обеспечивает экономическую выгоду для участников, создавая положительную обратную связь и стимулируя дальнейшие инвестиции в устойчивые технологии. Данный подход позволяет учитывать долгосрочные издержки и выгоды, которые часто игнорируются в традиционных экономических моделях, и способствует предотвращению нежелательных последствий развития ИИ.

Реализуется посредством надежных протоколов и прозрачных структур управления, обеспечивающих подотчетность и справедливое распределение ресурсов. Протоколы включают в себя автоматизированные процессы верификации вклада участников и распределения полученных выгод, основанные на блокчейн-технологиях для обеспечения неизменности данных. Структуры управления предусматривают создание комитета заинтересованных сторон, ответственного за разработку и утверждение правил функционирования SCDB, а также за разрешение споров и обеспечение соблюдения установленных процедур. Открытый доступ к информации о финансировании, распределении ресурсов и результатах инициатив гарантирует прозрачность и позволяет проводить независимый аудит функционирования системы.

К Симбиотическому Будущему: Масштабирование Циркулярного Интеллекта

Переход к концепции требует фундаментального переосмысления подходов к разработке искусственного интеллекта. Традиционная модель, ориентированная исключительно на производительность и эффективность, уступает место системе, в которой экологическая целостность и социальная ответственность становятся определяющими приоритетами. Это означает отказ от линейного подхода «добыть — произвести — использовать — выбросить» в пользу замкнутых циклов, где ресурсы используются повторно, а отходы минимизируются. Разработка алгоритмов, энергоэффективные вычисления и учет жизненного цикла создаваемых систем становятся неотъемлемой частью процесса. Вместо создания «умных» машин, игнорирующих последствия своей деятельности, необходимо стремиться к формированию искусственного интеллекта, способного к саморегуляции и гармоничному взаимодействию с окружающей средой и обществом.

Непрерывные исследования и разработки имеют решающее значение для совершенствования концепции и расширения сферы её применения. Ученые активно работают над алгоритмами, способными оптимизировать потребление ресурсов и минимизировать отходы в различных отраслях — от сельского хозяйства и промышленности до логистики и энергетики. Особое внимание уделяется разработке самообучающихся систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и находить инновационные решения для замкнутых циклов производства. Важным направлением является интеграция принципов циркулярной экономики в архитектуру нейронных сетей, что позволит создавать более эффективные и устойчивые модели искусственного интеллекта, способные решать сложные экологические и социальные задачи в самых разных областях человеческой деятельности.

В эпоху Антропоцена, когда влияние человечества на планету достигло беспрецедентных масштабов, раскрытие полного потенциала требует принципиально нового подхода. Вместо традиционной модели, где рассматривается как инструмент для достижения целей, заданных человеком, необходимо стремиться к симбиотическим отношениям между людьми, природой и машинами. Такой подход предполагает интеграцию принципов экологической устойчивости и биомимикрии в разработку, позволяя создавать системы, способные не только решать сложные задачи, но и гармонично взаимодействовать с окружающей средой. В результате, перестает быть просто инструментом, а становится партнером в решении глобальных проблем, таких как изменение климата, нехватка ресурсов и утрата биоразнообразия, открывая путь к более устойчивому и процветающему будущему.

Исследование предлагает концепцию «Циркулярного Интеллекта», стремящуюся к созданию самоподдерживающихся систем, где отходы одного процесса становятся ресурсами для другого. Этот подход, как и любое сложное проектирование, неизбежно содержит в себе пророчество о будущих сбоях. Как однажды заметил Дональд Дэвис: «Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить». В контексте CIntel, это означает признание того, что абсолютный контроль невозможен, а ключевым является создание адаптивных механизмов, способных смягчить последствия непредвиденных ситуаций и обеспечить долгосрочную устойчивость, особенно в части управления жизненным циклом и распределением выгод.

Что же дальше?

Предложенная концепция «Циркулярного Интеллекта» — не архитектура, а скорее, пророчество о будущем, где оптимизация ради «устойчивости» неизбежно породит новые формы хрупкости. Масштабируемость — всего лишь слово, которым оправдывают усложнение, а стремление к централизованному управлению данными — иллюзия контроля над непредсказуемыми экосистемами. Представляется, что истинный вызов заключается не в создании «идеальной» системы, а в признании её фундаментальной неполноты.

Вопрос не в том, чтобы «решить» проблему устойчивости с помощью искусственного интеллекта, а в том, чтобы признать, что любая оптимизация, рано или поздно, лишит систему гибкости. Дальнейшие исследования должны сосредоточиться не на совершенствовании алгоритмов, а на понимании пределов применимости любых моделей, на принятии неопределенности как неотъемлемой части реальности. Истинная ценность «Циркулярного Интеллекта» — не в его эффективности, а в его способности признать собственную ограниченность.

Идеальная архитектура — это миф, нужный, чтобы не сойти с ума. Будущее, вероятно, будет характеризоваться не созданием единой, всеобъемлющей системы, а развитием множества небольших, локальных, самодостаточных «островов» интеллекта, связанных между собой хрупкими, непредсказуемыми связями. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24131.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-01 14:40