انتظار می‌رود هوش مصنوعی بر نحوه استفاده، تولید و توزیع انرژی تاثیر بگذارد. تاثیری که به لطف پیشرفت‌های فناورانه، با فراهم کردن دسترسی گسترده به منابع انرژی و کمک به کاهش تاثیر منفی بر محیط زیست از طریق بهبود بهره‌وری، حتی می‌توان آن را یک «تاثیر انقلابی» توصیف کرد.
هوش مصنوعی مانند هوش انسان می‌تواند داده‌های ورودی و خروجی آن‌ها را تجزیه و تحلیل کند اما در مقیاسی بسیار بزرگ‌تر و سریع‌تر. این باعث می‌شود برای پیش‌بینی‌های آینده، اطلاعاتی گسترده‌تر در دسترس باشد که می‌تواند منابع انرژی را قابل‌اعتمادتر و تاثیر آن‌ها را بر تغییرات اقلیمی ارزیابی کند. آنچه به‌ویژه در عصر حاضر بسیار مهم است، زیرا بسیاری از شرکت‌ها تحت‌فشارند تا اثر فعالیت‌هایشان را بر تغییرات اقلیمی ارزیابی کنند و ردپای کربن را کاهش دهند.
با این حال استفاده از هوش مصنوعی در مورد مصرف بیش از حد انرژی هم نگرانی‌هایی ایجاد می‌کند، زیرا این یکی از پرمصرف‌ترین فناوری‌های دیجیتال در جهان است. هوش مصنوعی برای نگهداری سرورهای حاوی داده‌های گسترده آن و سیستم مدلسازی کامپیوتری به انرژی و آب زیادی نیاز دارد. حتی برخی مانند ایلان ماسک هشدار می‌دهند که پاسخ به تقاضای انرژی هوش مصنوعی ممکن است تمام برق تولیدی انسان را مصرف کند.
علاوه بر این، آثار زیست محیطی هوش مصنوعی هم روشن نیست؛ به‌ویژه اگر برق موردنیاز آن از سوخت‌هایی با انتشار کربن بالا مانند زغال‌سنگ تولید شود؛ آنچه ممکن است دستاوردهای بهره‌ورانه استفاده گسترده از هوش مصنوعی را خنثی کند یا حتی به محیط زیست آسیب برساند.
تاثیر بر عرضه انرژی
هوش مصنوعی می‌تواند دسترسی به منابعی را که کشف و بهره‌برداری از آن‌ها دشوار است، فراهم کند و هزینه‌ها را کاهش دهد. سیستم یادگیری ماشینی می‌تواند از ذخایر زیرزمینی نفت و گاز نقشه‌برداری و دسترسی به این ذخایر را آسان‌تر کند. این امر به کشف و استخراج منابع سوخت فسیلی بیشتر مانند نفت و گاز شیل که برای استخراج آن به نقشه‌برداری از مخازن زیرزمینی پیچیده و تنظیم روش‌های حفاری بر آن اساس نیاز است، کمک خواهد کرد.
این مزیت برای تولید انرژی از سوخت‌های غیرفسیلی مانند باد و خورشید هم وجود دارد. هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود طراحی و عملیات استفاده از این منابع کمک کند. به عنوان مثال، یادگیری ماشینی می‌تواند توربین‌های بادی را مدیریت و هدایت کند تا باد بیشتری را جذب و انرژی بیشتری تولید کنند. از طریق پیش‌بینی دقیق‌تر آب‌وهوا هم می‌تواند به ژنراتورهای خورشیدی کمک کند کارآمدتر عمل کنند.
تاثیر بر مدیریت برق
شبکه برق در حال پیچیده‌تر شدن است، زیرا منابع جدید برق مانند انرژی خورشیدی و بادی در دسترس‌اند و میزان تقاضا فراتر از مصرف سنتی رشد می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها میزان تقاضا را پیش‌بینی و به توزیع برق کمک کند. علاوه بر این، پیش‌بینی‌پذیر شدن منابعی مانند انرژی باد به تولید‌کنندگان آن اجازه می‌دهد تا انرژی تولیدی‌شان را پیش‌فروش کنند که باعث می‌شود این انرژی‌های تجدیدپذیر قابل‌اعتمادتر شوند و ارزش مالی آن‌ها افزایش یابد.
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند مسائل مربوط به شبکه برق را تشخیص دهد و از خرابی‌ها جلوگیری کند؛ چیزی که در حال حاضر به صورت دستی و از طریق بازرسی انجام می‌شود. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند با نظارت مداوم بر جریان انتقال برق و شناسایی مسائل بالقوه، امور تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده را پیش از بروز مشکل انجام دهد. تحقیقات نشان می‌دهد که تعمیر و نگهداری بر اساس پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی می‌تواند قطع برق را تا ۳۰ درصد کاهش دهد.
نگرانی در مورد آثار منفی
هوش مصنوعی همان طور که می‌تواند به بخش انرژی کمک کند، می‌تواند این بخش را تحت فشار هم قرار دهد؛ زیرا نسبت به سایر اشکال فناوری، از انرژی بیشتری استفاده می‌کند. بر اساس گزارش‌ها، آموزش یک مدل هوش مصنوعی به اندازه مصرف یک سال بیش از ۱۰۰ خانه در ایالات متحده برق نیاز دارد. تحقیقات دانشگاه آمستردام هم نشان می‌دهد که تقاضای انرژی هوش مصنوعی می‌تواند به اندازه تقاضای برق یک کشور کوچک مانند هلند تا سال ۲۰۲۷ باشد. تجهیزات موردنیاز برای اجرای مراکز داده‌های (دیتاسنتر) هوش مصنوعی نیز به انرژی زیادی نیاز دارد.
شرکت‌های فناوری در مورد تاثیر توسعه هوش مصنوعی بر محیط زیست شفاف نبوده‌اند و این فقدان شفافیت و سایر نگرانی‌های امنیتی به تلاش برای عقب‌نشینی از توسعه هوش مصنوعی منجر شده است. در ایالات متحده، سناتور اد مارکی لوایحی را معرفی کرده است که از سازمان‌های دولتی می‌خواهد تاثیر هوش مصنوعی را بر محیط زیست بررسی کنند.
سایر خطرات مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی آسیب‌پذیری آن در برابر امنیت سایبری، مسائل مربوط به حریم خصوصی و همچنین اشتباه در استفاده از داده‌ها است. منبع: ايتنا