В рамках проекта «Экология России» АиФ продолжает серию интервью с известными экологами о ключевых трендах и проблемах охраны окружающей среды, изменения климата и внедрения инноваций в процессы, связанные с этим.
Сегодня об искусственном интеллекте говорят все – от Президента России до любого человека, который пользуется ассистентом Алиса на базе нейросетей Яндекса. Сегодня, говоря о бытовом использовании, ИИ берёт на себя именно рутинные задачи — сортировку и сопоставление данных, мониторинг снимков, обнаружение аномалий, — освобождая человека для решений более высокого уровня. При этом физический труд — уборка снега, ремонт труб — по-прежнему остаётся за человеком: сила ИИ сейчас в обработке данных, а не в физическом воздействии на мир.
Чтобы разобраться, что такое искусственный интеллект, как он используется в экологии и процессах, связанных с этим направлением, руководитель проекта «Экология России» Николай Терещенко побеседовал с программным директором дискуссионного Клуба Восток Сергеем Рыбаковым, который последнее время провел очень много мероприятий, посвященных нейросетям и использованию ИИ в экономике и социальной жизни нашего общества.
Ускоренное созидание и главный парадокс развития
Николай Терещенко: Сергей, давайте разберемся, начиная с азов – что такое искусственный интеллект сегодня, чем он отличается, например, от процессов цифровизации или автоматизации производства?
Сергей Рыбаков: Если говорить просто о сложном, то цифровизация – это перевод информации с аналоговых носителей в цифровые. Например, перевод музыки с грампластинок, магнитофонных кассет или лазерных дисков – в цифровой формат. То же – с изображениями, текстами, видео. С плёнки или бумаги – в цифровой код. Это технология систематизации информации, некий фундамент всей цифровой конструкции. Автоматизация – оптимизация работы человека на основе цифрового кода, стандартизация и упрощение «текучки». Грубо говоря, раньше создание фотографии занимало изрядное количество времени, а теперь – благодаря цифровым программам – это время сократилось многократно. А ИИ – это следующий шаг: создание продукта не самим человеком, а специальными алгоритмами по его команде. Ключевой момент – быстрота, ошеломляющая быстрота созидания.
Искусственный интеллект – это инновационная, развивающаяся технология. ИИ преобразует мировую экономику со скоростью, с которой мало какие другие технологии могут сравниться. Системы ИИ демонстрируют необычайную способность решать проблемы, которые долгое время не поддавались решению с использованием традиционных подходов и инструментов.
Однако инфраструктура, обеспечивающая эти возможности, сама по себе становится значительным источником экологического и социального давления. Как пример: порядка 49 тысяч жителей региона озера Тахо в США столкнулись с риском дефицита электроснабжения и ростом тарифов: поставщик NV Energy заключил контракты с дата-центрами Switch и Google, перенаправив до 75% генерируемых мощностей на нужды ЦОД.
Для многих искусственный интеллект представляет собой нечто неосязаемое: невесомый код, абстрактные математические модели. В действительности ИИ требует значительной физической инфраструктуры, работает на электричестве и потребляет воду в промышленных масштабах.
Насколько я понимаю, основное преимущество ИИ состоит в быстроте. За несколько минут нейросеть может прочитать тысячи документов и предложить выводы. У человека этот процесс занял бы несколько дней, а может быть, и месяцев.
Вы правы, но это далеко не весь перечень возможного функционала. Решается гораздо более широкий спектр задач, автоматизируя рутину, анализируя большие данные и создавая контент.
Например, прогнозирование погоды с помощью ИИ используется для мгновенного выявления закономерностей в данных, накопленных за десятилетия. Искусственный интеллект делает прогнозы быстрее, но традиционные модели, как правило, лучше справляются с беспрецедентными экстремальными погодными явлениями. Фактически ИИ дополняет, усиливает и уточняет, но не заменяет традиционные методы прогноза погоды.
Вообще, такое развитие технологии представляет собой парадокс. ИИ предлагает качественные инструменты для борьбы с изменением климата, но его использование рискует привести к увеличению потребления ресурсов и спроса на энергию. Разрешение этого парадокса – не техническая, а политическая задача.
Прикладное значение для экологии
С пониманием, что такое ИИ разобрались, давайте перейдём к прикладным вопросам. Если мы говорим о борьбе с лесными пожарами, какие здесь есть практические наработки?
Лес – это очень важно. Россия занимает первое место в мире по площади лесов. Они составляют почти половину территории страны, достигая 8 млн квадратных километров. Кроме того, это еще и пятая часть всех мировых лесов. ИИ все чаще используется для прогнозирования и управления лесными пожарами, частота и интенсивность которых увеличиваются из-за изменений климата.
Так МТС развернула в Приморье интеллектуальную систему видеонаблюдения и более 30 камер для обнаружения дыма и огня на расстоянии до 20 километров. Уфимский государственный нефтяной технический университет разработал программу, которая по данным разработчиков в тестовых условиях идентифицирует мертвые стоящие деревья, используя данные дистанционного зондирования с беспилотников. Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления создал систему для прогнозирования лесных пожаров с точностью около 85% - по данным разработчиков, в контролируемых условиях.
В Саудовской Аравии в августе 2023 года была запущена масштабная программа по борьбе с опустыниванием, в рамках которой алгоритмы ИИ анализируют спутниковые снимки. Страна инвестирует в посадку 10 миллиардов деревьев, восстановление 40 миллионов гектаров деградированных земель и преобразование 30% территории в охраняемые природные заповедники.
С точки зрения изучения и сохранения биоразнообразия нейросети тоже сегодня используются?
Кризис утраты биоразнообразия ускоряется. Примерно миллион видов находятся под угрозой исчезновения. Глобальные темпы вымирания видов как минимум в десятки и сотни раз выше, чем средние темпы за последние 10 миллионов лет. При этом менее 7% экосистем обследованы с высоким разрешением.
Искусственный интеллект позволяет обрабатывать спутниковые снимки, акустические записи, изображения с фотоловушек и образцы ДНК окружающей среды в масштабах, ранее недоступных для человека.
Например, платформа iNaturalist, созданная сообществом зарегистрированных пользователей, а это 4,3 млн человек на декабрь 2024 года, уже превратилась в огромный атлас глобального биоразнообразия. Она содержит данные о более чем 550 тысячах уникальных видов по всему миру, около 300 миллионов записей о биоразнообразии. В рамках данного проекта более 500 видов были официально впервые или заново открыты сообществом.
Может ли ИИ использоваться для изучения и сохранения водных ресурсов?
ИИ трансформирует прогнозирование наводнений – одно из наиболее важных применений машинного обучения для благополучия человека. Наводнения оказывают на людей большее влияние, чем любой другой вид стихийных бедствий в мире.
Например, платформа Google Flood Hub использует ИИ для прогнозирования речных наводнений на срок до 7 дней более чем в 80 странах мира. Система охватывает около 460 миллионов человек, предоставляет прогнозы бесплатно и без необходимости регистрации.
Одно из наиболее экономически значимых применений ИИ в управлении водными ресурсами – это обнаружение потерь воды в городских распределительных сетях. По оценкам, во всем мире 30–40% питьевой воды в распределительных сетях теряется из-за утечек до того, как достигнет потребителей.
Так, например, в городе Монтеррей в Мексике проживает почти 4 млн человек. Город борется с хроническим дефицитом воды. 560 миллионов литров – объем воды, который будет экономиться ежегодно в регионе Монтеррея за счет внедрения интеллектуальных систем сбора данных и анализа утечек. Предполагается, что в настоящее время из-за утечек и неэффективности происходит потеря 40% воды, циркулирующей в муниципальной системе водоснабжения. В рамках проекта объем сэкономленной воды составит примерно 36 дней дополнительного водоснабжения города.
Нейросети, климат и глобальные вызовы
С точки зрения изменения климата, что сегодня нейросети могут предложить человеку?
ИИ занимает уникальное положение в контексте климатических проблем: рост инфраструктуры ИИ увеличивает энергопотребление и связанные с этим выбросы CO₂ и одновременно потенциально способствует снижению выбросов парниковых газов. В 2024 году центры обработки данных потребили приблизительно 415 ТВт·ч электроэнергии (около 1,5% от мирового спроса). МЭА прогнозирует, что к 2035 году выбросы от работы ЦОД могут достичь 300–500 млн тонн CO₂. И с этим нужно разбираться. Усилия в изучение климата вкладываются очень серьезные.
В России компания «Яндекс» разработала нейронную сеть, способную прогнозировать явления Эль-Ниньо за 1,5 года вперед, используя карты температур с 1800 года по настоящее время.
Инициатива AI4ClimateAction, запущенная на 28-й сессии КС РКИК ООН в Дубае, исследует роль ИИ как фактора климатических решений. На 30-й сессии в Белеме в ноябре 2025 года был вручён приз «ИИ для борьбы с изменением климата» и объявлено о создании Института ИИ в области климата для развивающихся стран.
Модель GraphCast от Google DeepMind создаёт 10-дневные глобальные прогнозы погоды с большей точностью, чем ведущие физические системы – прогноз генерируется менее чем за минуту, по сравнению с часами на суперкомпьютере с тысячами процессоров.
Модель Aurora от Microsoft, обученная на более чем миллионе часов погодных и климатических симуляций, продемонстрировала способность прогнозировать атмосферную химию, динамику океана и экстремальные погодные явления. Pangu-Weather от Huawei добилась аналогичного прогресса в среднесрочном прогнозировании.
При этом, как я уже говорил, парадокс между благотворным влиянием на изучение климата и непосредственным негативным влиянием остается, и это вызов. Без всеобъемлющего управления преимущества ИИ рискуют быть нивелированы его прямым воздействием на окружающую среду. Эффективное использование технологии без надлежащего управления не гарантирует устойчивости — она может лишь ускорить потребление энергии и воды.
Результат предсказуем. В отсутствие вмешательства расширение использования ИИ активно стимулирует развитие новых производств ископаемого топлива. Ни одна страна еще не приняла всеобъемлющую нормативно-правовую базу, полностью интегрирующую управление ИИ с экологическим регулированием.
Компания OpenAI выступает за создание международного органа по управлению ИИ под руководством США с участием Китая, по образцу МАГАТЭ. Китай отстаивает площадку ООН. Управление ИИ – это вопрос технологического суверенитета, требующий баланса между национальной автономией и включённостью в глобальные инновационные процессы.
Подписывайтесь на АиФ в  MAX
|
