Derrière la sortie des grands modèles linguistiques comme Chat GPT se cache un voyage avec des impacts environnementaux et sociaux complexes, de l’extraction de minéraux par des enfants en République démocratique du Congo, aux systèmes de formation qui exposent les gens à des images violentes et dégradantes dans des pays comme le Nigeria, et aux vastes centres de données gourmands en ressources dans des régions où l’énergie, l’eau et l’accès aux infrastructures de transmission sont bon marché. Cela signifie que le boom de l’IA a le potentiel de créer de nouvelles économies de production et de consommation de ressources – probablement dans des communautés déjà marginalisées ou qui ont été soumises à des booms et des effondrements antérieurs des ressources.
Pourtant, ces coûts sont rarement reconnus et ils soulèvent de profondes questions sur la durabilité, non seulement du point de vue du point de vue des ressources minéralesmais aussi dans un sens moral plus large : voulons-nous construire une société qui profite de la souffrance des plus marginalisés du monde ? Cela finira-t-il par fracturer les sociétés et conduire à une politique de ressentiment ?
Akhil Bhardwaj est professeur agrégé de stratégie et d’organisation à l’Université de Bath, au Royaume-Uni. Il étudie les événements extrêmes, qui vont des désastres organisationnels à l’innovation radicale.
Le Dr Grete Gansauer est professeur adjoint à la Haub School of Environment and Natural Resources de l’Université du Wyoming. Elle est géographe économique et chercheuse interdisciplinaire en politiques publiques, axée sur la politique régionale et les effets des transitions durables dans les contextes ruraux et producteurs de ressources naturelles.
Le voyage qui alimente les textes et les images produits par l’IA commence par minéraux de terres rares utilisé dans les puces informatiques. Les minéraux de terres rares sont « rares » car ils se trouvent dans de petites poches isolées de la croûte terrestre et sont difficiles à extraire par des processus physiques et chimiques.
La Chine domine actuellement la production mondiale de terres rares dans les domaines de l’exploitation minière et de la transformation ; Les États-Unis arrivent au deuxième rang en matière d’exploitation minière, mais ils ne disposent pas de l’infrastructure nécessaire pour traiter les terres rares une fois extraites du sol.
De nombreux minéraux critiques, tels que le lithium et le cobalt, sont également importants pour le traitement et le stockage de l’IA. Contrairement aux terres rares qui sont désignées en raison de leurs propriétés chimiques, la désignation de minéraux critiques est une désignation politique attribuée aux minéraux d’une importance stratégique, géopolitique ou nationale clé.
Beaucoup de ces minéraux se trouvent dans des régions actuellement ravagées par la guerre (par exemple, Ukraine possède certaines des plus grandes réserves de lithium d’Europe et la Russie est le plus grand producteur mondial d’uranium. D’autres, comme le cobalt, se trouvent dans des régions comme le Congooù de nombreuses mines sont contrôlées par des intérêts chinois.
Au-delà des préoccupations géopolitiques, même si elles sont certainement très importantes, des préoccupations surgissent également concernant les pratiques de travail. Beaucoup de ces mines utilisent l’exploitation minière artisanale, ce qui est souvent un euphémisme pour désigner le travail des enfants – l’exploitation minière artisanale peut impliquer des enfants. creuser des minéraux avec leurs mains. Ces minéraux sont ensuite mélangés à ceux extraits de l’exploitation minière industrielle, rendant la traçabilité impossible. Les conditions de travail peuvent être horribleavec des taux de mortalité élevés, souvent dus à l’exposition aux polluants de l’air et de l’eau qui provoquent des maladies mortelles.
Par conséquent, une production intensifiée de ressources motivée par les exigences de l’IA et une économie hautement numérique pourrait produire une nouvelle « malédiction des ressources » dans les périphéries du Nord et du Sud. La richesse produite par la main-d’œuvre locale est extraite et utilisée pour soutenir certaines des industries de services numériques les plus lucratives au monde. Le piège est donc que les communautés dont les contributions matérielles sont intégrées dans la chaîne de valeur mondiale de l’IA seront à nouveau vulnérables aux mêmes dynamiques d’expansion et de récession qui frappent les économies fondées sur la production ou l’extraction d’autres ressources, comme le pétrole ou les diamants.
Au-delà de l’extraction de richesses minérales, de nombreux modèles d’IA nécessitent une formation considérable – et les humains doivent suivre cette formation. Les LLM sont formés sur un corpus de plus en plus important de données « taguées » contenant des contenus violents et pornographiques. Mis à part la précarité du travail à la demande, le contenu lui-même peut être très dérangeant et entraîner traumatisant ouvriers. Une grande partie de ce travail est réalisée dans des pays comme le Nigéria et l’Inde, où le coût de la main-d’œuvre est faible et où les travailleurs bénéficient de peu de protection.
Une fois ces modèles entraînés, leur exécution implique l’utilisation d’immenses centres de données pour refroidir les serveurs qui les traitent. Ces parcs de serveurs/centres de données consomment d’énormes ressources, à la fois en énergie et en eau. Ces centres constituent une frontière commerciale émergente avec des implications majeures en matière de changement d’utilisation des terres et d’impact sur les ressources.
Les sociétés foncières privées recherchent rapidement des frontières de ressources offrant la combinaison la plus abordable de terres bon marché, d’eau bon marché, d’énergie bon marché et d’accès bon marché aux infrastructures de transport, la proximité de centres à forte densité de population et une main d’œuvre bon marché mais qualifiée. Cependant, une telle licorne géographique est difficile à trouver.
De nombreux datacenters sont implantés ou en cours de prospection régions pauvres en eau comme le Nevada et l’Arizona, où la main-d’œuvre et les terres sont bon marché. Cette tendance semble est vrai à l’échelle mondiale. En plus des terres bon marché, les déserts ont une faible humidité, réduisant ainsi le risque de corrosion des métaux. Ces centres également remettre en question la capacité des réseaux électriques locauxet comme l’énergie est souvent achetée en gros ou « avant commercialisation », elle peut faire monter les tarifs pour le moyenne consommateur. Les chercheurs ont estimé que l’utilisation de l’IA pour rédiger un e-mail consomme un demi-litre d’eau.
Bien qu’il y ait une forte pression pour adopter l’utilisation des LLM dans le monde entier, en particulier avec le leurre des gains d’efficacité économique et du travail et d’autres avantages potentiels – y compris son utilisation à des fins rechercher des informations et écrire ainsi que automatiser les tâches répétitivesnous devons être pleinement conscients des coûts matériels et sociaux qu’elle impose. Avez-vous besoin de ChatGPT pour rédiger cet e-mail ? Est-ce que tu vraiment Besoin de générer une image d’un chat chevauchant une banane ?
Quelle que soit la manière dont nous pourrions répondre à ces questions, il semble que nous devions réévaluer fondamentalement ce que signifie être durable – prétendre être durable tout en adoptant et en promouvant les LLM est pour le moins suspect.
Et voulons-nous vraiment les progrès que les LLM peuvent apporter s’ils s’appuient sur la souffrance des autres ? C’est une question à laquelle nous, en tant que société, devons répondre de toute urgence.
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