AI के नियम और समाजमध्यमपाठ 1955 मिनट का पाठ

AI और पर्यावरण

AI डेटा सेंटरों में चलता है जहाँ बिजली और अक्सर पानी का इस्तेमाल होता है। यह पर्यावरण की रक्षा करने में भी मदद कर सकता है। यहाँ इसके नफ़ा-नुकसान और किए जा रहे कामों के बारे में बताया गया है।

✦ ट्यूटर से पूछें🧪 लैब · 25 min📝 पाठ का टेस्ट
पाठ वीडियो में

60 सेकंड में

AI और पर्यावरण

AI डेटा सेंटरों में चलता है जहाँ बिजली और अक्सर पानी का इस्तेमाल होता है। यह पर्यावरण की रक्षा करने में भी मदद कर सकता है। यहाँ इसके नफ़ा-नुकसान और किए जा रहे कामों के बारे में…

1/6
आसान शब्दों में
हर बार जब आप AI से कोई सवाल पूछते हैं, तो कहीं दूर एक बड़ा कंप्यूटर काम करता है और गर्म हो जाता है, ठीक वैसे ही जैसे देर तक गेम खेलने पर फ़ोन गर्म हो जाता है। ऐसे बहुत सारे कंप्यूटरों को एक साथ चलाने के लिए भारी मात्रा में बिजली और कूलिंग की ज़रूरत होती है।
AI हवा में नहीं तैरता। यह data centres में चलता है: यानी कंप्यूटरों से भरी बड़ी-बड़ी इमारतें। इन इमारतों को मशीनों को चलाने और ठंडा रखने के लिए बिजली की ज़रूरत होती है, और कई इमारतें अपने कूलिंग सिस्टम में पानी का इस्तेमाल करती हैं। चिप्स और इमारतें बनाने में भी ऊर्जा और सामग्री खर्च होती है।

पर्यावरण पर असर कहाँ से पड़ता है

स्रोतक्या होता है
बड़े मॉडलों को ट्रेन करनाबहुत सारी चिप्स लंबे समय तक चलती हैं, जिससे भारी मात्रा में बिजली खर्च होती है
रोज़मर्रा का इस्तेमालहर सवाल थोड़ी सी ऊर्जा लेता है, लेकिन अरबों सवाल मिलकर बहुत ज़्यादा हो जाते हैं
कूलिंगमशीनें गर्मी पैदा करती हैं; उन्हें ठंडा रखने में बिजली और पानी खर्च हो सकता है
हार्डवेयरचिप्स और सर्वर बनाने में ऊर्जा, पानी और खनिजों का इस्तेमाल होता है; पुराने उपकरण ई-कचरा (e-waste) बन जाते हैं
बिजली का स्रोतकोयले या गैस से बनने वाली बिजली से सौर, पवन या जल विद्युत (hydro) की तुलना में ज़्यादा उत्सर्जन होता है
नोट
AI की ऊर्जा और पानी की खपत के अनुमानों में काफ़ी अंतर होता है और तकनीक बदलने के साथ ये बदलते रहते हैं। किसी एक चौंकाने वाले आँकड़े पर तुरंत भरोसा न करें, और जाँचें कि इसे किसने और कैसे तैयार किया है।

यह स्थानीय स्तर पर क्यों मायने रखता है

डेटा सेंटर अक्सर शहरों के पास बनाए जाते हैं। जहाँ पानी की कमी हो या बिजली की सप्लाई सीमित हो, वहाँ एक नया बड़ा डेटा सेंटर बनने से स्थानीय लोगों के मन में पानी, बिजली और ज़मीन को लेकर सवाल उठ सकते हैं। भारत के कुछ हिस्सों सहित कई क्षेत्रों में पानी की किल्लत रहती है, इसलिए सही योजना बनाना ज़रूरी है।

AI पर्यावरण की मदद भी कर सकता है

  • किसानों को योजना बनाने में मदद के लिए मौसम और मानसून का बेहतर पूर्वानुमान।
  • सौर और पवन ऊर्जा का ज़्यादा इस्तेमाल करने वाले बिजली ग्रिडों का संतुलन बनाए रखना।
  • पानी के पाइपों में लीकेज और फ़ैक्टरियों में बर्बादी का पता लगाना।
  • सैटेलाइट तस्वीरों से जंगलों, वायु प्रदूषण और वन्यजीवों पर नज़र रखना।
एकतरफ़ा नज़रिए
  • “AI धरती को तबाह कर रहा है, इसलिए इसे कभी इस्तेमाल मत करो”
  • “AI अकेले ही क्लाइमेट चेंज की समस्या हल कर देगा”
संतुलित नज़रिया
  • AI से पर्यावरण को सच में नुकसान पहुँचता है, जिसे मापा जाना चाहिए और कम किया जाना चाहिए
  • AI पर्यावरण से जुड़े कुछ कामों में मदद कर सकता है, लेकिन यह कई टूल्स में से सिर्फ़ एक टूल है

क्या किया जा रहा है

  1. 1

    ज़्यादा किफ़ायती मॉडल

    रिसर्चर्स ऐसे छोटे और तेज़ मॉडल बना रहे हैं जिन्हें कई कामों के लिए कम कंप्यूटिंग की ज़रूरत होती है।
  2. 2

    स्वच्छ ऊर्जा

    कुछ कंपनियाँ अपने डेटा सेंटरों के लिए रिन्यूएबल (नवीकरणीय) बिजली खरीदती हैं या खुद बनाती हैं।
  3. 3

    बेहतर कूलिंग

    कूलिंग के नए डिज़ाइनों का मकसद कम पानी और ऊर्जा का इस्तेमाल करना है, और कुछ तो निकलने वाली गर्मी का दोबारा इस्तेमाल भी करते हैं।
  4. 4

    मापना और रिपोर्ट करना

    रिसर्चर्स, ग्राहकों और कुछ रेगुलेटरों की तरफ़ से ऊर्जा और पानी के इस्तेमाल की रिपोर्ट देने का दबाव बढ़ रहा है।
  5. 5

    सोच-समझकर जगह चुनना

    डेटा सेंटरों को ऐसी जगहों पर लगाना जहाँ साफ़ बिजली और पानी आसानी से उपलब्ध हों।
असली उदाहरण
रोज़मर्रा का उदाहरण। चेन्नई की एक छात्रा ने देखा कि उसके शहर में गर्मियों में पानी की किल्लत हो जाती है और उसने पढ़ा कि पास में ही नए डेटा सेंटर बनाने की योजना है। वह स्कूल के एक प्रोजेक्ट में सवाल उठाती है कि वे कौन से कूलिंग सिस्टम इस्तेमाल करेंगे और उनकी बिजली कहाँ से आएगी। इस तरह के सवाल पूछना ही एक अच्छी सार्वजनिक चर्चा की असली ज़रूरत है।
यह करें
आप भी अपना असर कम कर सकते हैं: AI का इस्तेमाल तभी करें जब यह सच में काम आए, बेवजह ढेरों तस्वीरें या लंबे जवाब जनरेट करने से बचें, और सीधे-सादे कामों के लिए आसान टूल्स चुनें।
इसे आज़माएँ। किसी बड़ी टेक कंपनी की सस्टेनेबिलिटी या पर्यावरण रिपोर्ट ढूँढें। देखें कि उसमें डेटा सेंटर की ऊर्जा, रिन्यूएबल बिजली और पानी के बारे में क्या कहा गया है। लिखें कि क्या साफ़-साफ़ मापा गया है और क्या अस्पष्ट है।

और देखें और पढ़ें

लैब

आपके क्षेत्र में AI के पर्यावरणीय नफ़ा-नुकसान पर एक संक्षिप्त, तथ्यों पर आधारित नोट।

~25 min

समस्या

स्थानीय पंचायत/नगर पालिका या स्कूल के लिए एक पेज का नोट लिखें।

  1. आसान शब्दों में समझाएँ कि AI का पर्यावरण पर असर कहाँ से पड़ता है।
  2. डेटा सेंटर की ऊर्जा या पानी के बारे में एक भरोसेमंद स्रोत (कंपनी की रिपोर्ट, रिसर्च संस्था या विश्वसनीय समाचार) ढूँढें। ध्यान दें कि वह क्या मापता है और उसकी तारीख क्या है।
  3. अपने इलाके के पर्यावरण के लिए AI से जुड़ी दो स्थानीय चिंताएँ (जैसे पानी या बिजली की सप्लाई) और दो संभावित फ़ायदे लिखें।
  4. पास में नया डेटा सेंटर मंज़ूर होने से पहले समुदाय द्वारा पूछे जाने वाले तीन सवाल सुझाएँ।
  5. मनगढ़ंत आँकड़े न लिखें; अगर किसी आँकड़े का इस्तेमाल करते हैं, तो उसके स्रोत का ज़िक्र करें।

आपका काम तब पूरा होगा जब

कठिन सवाल

उत्तर देखने से पहले ख़ुद जवाब देने की कोशिश करें। अगर आप इनके जवाब दे सकते हैं, तो आप पाठ समझ गए हैं।

Q1अगर AI ज़्यादा किफ़ायती हो जाए, तब भी इसकी कुल ऊर्जा खपत क्यों बढ़ सकती है?दिखाएं

जब कोई चीज़ सस्ती और आसान हो जाती है, तो लोग अक्सर उसका बहुत ज़्यादा इस्तेमाल करने लगते हैं। अगर AI का हर जवाब कम ऊर्जा लेता है लेकिन जवाबों की संख्या बहुत तेज़ी से बढ़ जाती है, तो कुल खपत फिर भी बढ़ सकती है। इसे कभी-कभी रीबाउंड इफ़ेक्ट (rebound effect) या जेवन्स का विरोधाभास (Jevons paradox) कहा जाता है। कार्यकुशलता मदद तो करती है, लेकिन कुल असर इस बात पर भी निर्भर करता है कि AI का कितना इस्तेमाल हो रहा है और बिजली कितनी साफ़ है।

Q2डेटा सेंटर में पानी का इस्तेमाल कम करने से कभी-कभी ऊर्जा की खपत क्यों बढ़ सकती है?दिखाएं

कूलिंग के तरीकों में समझौते (trade-offs) करने पड़ते हैं। पानी को भाप बनाकर ठंडा करने वाले तरीके पानी का इस्तेमाल करते हैं लेकिन बिजली बचा सकते हैं; हवा पर आधारित या बंद लूप वाले सिस्टम कम पानी ले सकते हैं लेकिन ज़्यादा बिजली खर्च कर सकते हैं। सबसे सही चुनाव स्थानीय परिस्थितियों पर निर्भर करता है: पानी की कमी वाले इलाके में पानी बचाना ज़्यादा ज़रूरी हो सकता है; जहाँ बिजली फ़ॉसिल फ़्यूल से बनती है, वहाँ ऊर्जा बचाना ज़्यादा ज़रूरी हो सकता है। अच्छे फ़ैसलों में दोनों बातों को साथ रखकर देखा जाता है।

जारी रखने के लिए कृपया साइन इन करें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्या AI का एक सवाल बहुत ज़्यादा ऊर्जा खर्च करता है?

एक सवाल बहुत कम ऊर्जा खर्च करता है, और सही मात्रा इस बात पर निर्भर करती है कि मॉडल कौन सा है, काम क्या है और डेटा सेंटर कैसा है। असली चिंता यूज़र्स की भारी तादाद और ट्रेनिंग में इस्तेमाल होने वाली कुल ऊर्जा को लेकर है।

डेटा सेंटर पानी का इस्तेमाल क्यों करते हैं?

कंप्यूटर गर्म हो जाते हैं, और कई कूलिंग सिस्टम पानी का इस्तेमाल करते हैं, जैसे कि गर्मी को दूर करने के लिए पानी को भाप बनाकर उड़ाना। कुछ डिज़ाइन बहुत कम पानी का इस्तेमाल करते हैं, लेकिन उन्हें पानी की जगह ज़्यादा बिजली की ज़रूरत पड़ सकती है। यह एक समझौता (trade-off) है।

क्या पर्यावरण बचाने के लिए मुझे AI का इस्तेमाल बंद कर देना चाहिए?

यह आपकी निजी पसंद है। एक संतुलित नज़रिया यह है कि AI का इस्तेमाल तभी करें जब यह सच में मददगार हो, बर्बादी से बचें, और पारदर्शिता व स्वच्छ ऊर्जा का समर्थन करें। रोज़मर्रा के फ़ैसले जैसे ट्रांसपोर्ट, बिजली और खाना भी आमतौर पर बहुत मायने रखते हैं।

क्या कोई AI के पर्यावरणीय असर की निगरानी कर रहा है?

रिसर्चर्स, पत्रकार, पर्यावरण समूह और कुछ सरकारें इस पर अध्ययन कर रही हैं, और कुछ कंपनियाँ सस्टेनेबिलिटी रिपोर्ट भी जारी करती हैं। तरीके अभी भी बेहतर हो रहे हैं, इसलिए आँकड़ों पर अक्सर बहस होती है।

पाठ का टेस्ट

5 सवाल। पास होने और इस पाठ को पूरा करने के लिए 3 सही होने चाहिए (60%)।

टेस्ट देने और अपनी प्रोग्रेस सेव करने के लिए साइन इन करें