पर्यावरण पर पड़ता है भारी बोझ

बता दें कि एक साधारण विंटेज फिल्टर के विपरीत, जेनेरेटिव AI आपकी फोटो के कपड़े, बाल, लाइटिंग और बैकग्राउंड को पूरी तरह से दोबारा तैयार करता है। इसके लिए विशाल डेटा सेंटर्स और पावरफुल GPUs (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स) का इस्तेमाल होता है। रिसर्च के अनुसार, महज एक AI तस्वीर जनरेट करने में करीब 0.29 किलोवाट-घंटे (kWh) बिजली खर्च होती है, जो एक स्मार्टफोन को लगभग 30 से 40 बार फुल चार्ज करने के बराबर है। इसके अलावा, इन हाई-टेक चिप्स को ठंडा रखने के लिए भारी मात्रा में साफ पानी की आवश्यकता होती है। जब लाखों लोग लगातार ऐसी तस्वीरें बनाते हैं, तो यह सीधे तौर पर पर्यावरण और ग्लोबल वार्मिंग को नुकसान पहुंचाता है।

प्राइवेसी और डेटा की कीमत (ChatGPT 1980s ai retro trend)

जब आप ChatGPT या किसी अन्य AI चैटबॉट पर अपनी सेल्फी अपलोड करते हैं, तो वह तुरंत कंपनी के सर्वर पर सुरक्षित (क्लाउड स्टोरेज में) चली जाती है। रिपोर्ट्स के मुताबिक, इसके तीन सबसे बड़े नुकसान हो सकते हैं:

AI मॉडल की ट्रेनिंग: डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के तहत, OpenAI जैसी कंपनियां आपके द्वारा अपलोड की गई फोटो का उपयोग अपने AI मॉडल को और बेहतर बनाने और ट्रेन करने के लिए कर सकती हैं।

बायोमेट्रिक डेटा का रिस्क: ये AI टूल्स आपके चेहरे के सटीक फीचर्स (Facial Geometry) को स्कैन और प्रोसेस करते हैं। भविष्य में इस डेटा के लीक होने पर पहचान की चोरी (Identity Theft या Deepfakes) का खतरा बढ़ जाता है।

छिपी हुई जानकारियां (Metadata): आपकी असली फोटो के साथ आपकी लोकेशन, फोटो खींचने का समय और आपके डिवाइस का मॉडल जैसी संवेदनशील जानकारियां भी कंपनी के सर्वर पर सेव हो जाती हैं।

स्क्रीन के पीछे का महाजाल

आमतौर पर हमें लगता है कि AI सिर्फ स्क्रीन पर दिखने वाला एक सॉफ्टवेयर या कोड है, लेकिन असलियत में यह पूरी तरह से फिजिकल इंफ्रास्ट्रक्चर की कहानी है। बैकएंड में चल रहा यह AI बूम दुनिया के सबसे बड़े कंक्रीट और स्टील के डेटा सेंटर्स, लाखों मील लंबे तारों, और दुनिया की सबसे एडवांस्ड माइक्रोचिप्स (GPUs) पर टिका हुआ है। जब आप स्क्रीन पर एक सिंपल कमांड या प्रॉम्प्ट लिखते हैं, तो दुनिया के किसी कोने में बैठे विशाल डेटा सेंटर्स में अरबों ट्रांजिस्टर एक साथ काम करना शुरू कर देते हैं। यही वजह है कि AI आज केवल एक डिजिटल क्रांति नहीं, बल्कि दुनिया के संसाधनों (बिजली और पानी) पर सबसे बड़ा बोझ बनता जा रहा है।

IEA (अंतरराष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी) की रिपोर्ट के आंकड़े बताते हैं कि सामान्य सर्वर के मुकाबले AI-फोकस्ड डेटा सेंटर्स की बिजली खपत में अकेले 2025 में ही 50% का भारी उछाल देखा गया है।अनुमान है कि वैश्विक डेटा सेंटर्स की कुल बिजली खपत 2025 में 485 TWh (टेरावॉट-घंटे) से बढ़कर 2030 तक 950 TWh हो सकती है। यह आंकड़ा पूरे जापान देश की वर्तमान कुल बिजली खपत से भी अधिक है। 2030 तक सिर्फ ये डेटा सेंटर्स पूरी दुनिया की कुल बिजली मांग का करीब 3% हिस्सा अकेले हजम कर रहे होंगे।

इसे आसान शब्दों में समझें तो, 950 TWh बिजली का मतलब है कि दुनिया के तमाम बड़े देशों की आधी से ज्यादा आबादी के घरों में जितनी बिजली इस्तेमाल होती है, उतनी बिजली बैकएंड में सिर्फ हमारे प्रॉम्प्ट्स को प्रोसेस करने और एआई तस्वीरें जनरेट करने में फूंक दी जाएगी।