Costul de mediu ascuns în dezvoltarea AI

Brief

Fiecare prompt are un cost invizibil: energie, apă și hardware. Acest webinar cuantifică amprenta reală a modelelor AI mari, de la antrenare până la utilizare zilnică, și explorează de ce eficiența tehnică nu reduce neapărat impactul total. Plecăm de la date concrete și ajungem la întrebarea practică: ce înseamnă un comportament digital responsabil față de mediu?

Întrebări de gândire critică

1. Un prompt de 100 de cuvinte consumă aproximativ 500 ml de apă. Schimbă această informație modul în care folosești AI-ul, și dacă nu, de ce nu?
2. Eficiența per task a AI-ului crește, dar impactul total crește și el. Ce ne spune paradoxul Jevons despre cum gândim „progresul verde"?
3. Marile companii AI publică foarte puține date despre consumul lor de resurse. Cui revine responsabilitatea transparenței, companiilor, reglementatorilor sau utilizatorilor?
4. Cum ar arăta o politică realistă de utilizare responsabilă a AI pentru o universitate sau organizație din România?

Lectură obligatorie

• arXiv — Holistically Evaluating the Environmental Impact of Creating Language Models (divulgare rară din interior: 493 tone CO₂, 2,7 milioane litri de apă)
• arXiv — How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference (eficiența per task vs. creșterea totală a consumului)

Lectură opțională

• Federation of American Scientists — Measuring and Standardizing AI's Energy Footprint (standarde de raportare: EU AI Act, NIST)
• EESI — Data Centers and Water Consumption (estimări accesibile despre consumul de apă per interacțiune)