AI-এর ব্যবহার পরিবেশে নানা ধরনের প্রভাব ফেলতে পারে, যার কিছু ক্ষতিকর দিক নিচে উল্লেখ করা হলো:
### ১. **শক্তির অত্যধিক ব্যবহার (High Energy Consumption)**
- AI মডেল, বিশেষ করে বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (যেমন ChatGPT, GPT-4) বা ডিপ লার্নিং সিস্টেম, প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর পরিমাণে শক্তি ব্যবহার করে।
- উদাহরণ: OpenAI-এর GPT-3 প্রশিক্ষণে প্রায় **1,300 মেগাওয়াট-ঘণ্টা** বিদ্যুৎ খরচ হয়, যা **প্রায় ১২০টি গৃহস্থালির এক বছরের শক্তি ব্যবহারের সমতুল্য**।
- ডেটা সেন্টারে এই শক্তির উৎস যদি জীবাশ্ম জ্বালানি (কয়লা, গ্যাস) হয়, তাহলে কার্বন নিঃসরণ বাড়ে।
### ২. **কার্বন ফুটপ্রিন্ট (Carbon Footprint)**
- একটি AI মডেলের প্রশিক্ষণ **শতtons of CO₂** নিঃসরণ করতে পারে। যেমন, Google-এর BERT মডেল প্রশিক্ষণে প্রায় **1,400 পাউন্ড CO₂** উৎপন্ন করে, যা একটি গাড়ি দ্বারা **নিউ ইয়র্ক থেকে সান ফ্রান্সিসকো পর্যন্ত যাত্রার সমতুল্য**।
- বড় মডেল (যেমন GPT-4) আরও বেশি CO₂ উৎপন্ন করে।
### ৩. **ই-বর্জ্য বৃদ্ধি (E-Waste Generation)**
- AI চালানোর জন্য উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন হার্ডওয়্যার (GPU, TPU) প্রয়োজন, যা দ্রুত অপ্রচলিত হয়ে যায় এবং ইলেকট্রনিক বর্জ্য (e-waste) সৃষ্টি করে।
- এই বর্জ্যে বিষাক্ত পদার্থ (সীসা, পারদ) থাকায় এটি মাটি ও পানিকে দূষিত করতে পারে।
### ৪. **প্রাকৃতিক সম্পদের ব্যবহার (Resource Depletion)**
- AI হার্ডওয়্যার তৈরিতে **দুর্লভ ধাতু** (লিথিয়াম, কোবাল্ট, সিলিকন) ব্যবহৃত হয়, যা খননের মাধ্যমে পরিবেশের ক্ষতি করে।
- উদাহরণ: একটি GPU তৈরিতে **~32 কিলোগ্রাম CO₂** নিঃসরণ হয়।
### ৫. **জলবায়ু পরিবর্তনে অবদান (Climate Change Impact)**
- AI শিল্পের দ্রুত সম্প্রসারণের সাথে সাথে শক্তি চাহিদা বাড়ছে। যদি এই শক্তি নবায়যোগ্য উৎস (সৌর, বায়ু) থেকে না আসে, তাহলে গ্রিনহাউস গ্যাস বৃদ্ধি পাবে।
### **সমাধানের উপায়**
- **হরফ্লোট প্রেসিশন (Model Optimization):** কম শক্তিতে চালানোর জন্য মডেলগুলি অপ্টিমাইজ করা (যেমন TinyML)।
- **নবায়যোগ্য শক্তি (Renewable Energy):** গুগল, মাইক্রোসফটের মতো কোম্পানিগুলো তাদের ডেটা সেন্টারে সৌর/বায়ু শক্তি ব্যবহার করছে।
- **কার্বন অফসেট (Carbon Offsetting):** গাছ লাগানো বা নবায়যোগ্য প্রকল্পে বিনিয়োগ।
- **ই-বর্জ্য রিসাইক্লিং (Recycling E-Waste):** পুরনো হার্ডওয়্যার পুনর্ব্যবহারযোগ্য করা।
### **উপসংহার**
AI পরিবেশের জন্য একটি বড় চ্যালেঞ্জ, তবে সঠিক নীতিমালা ও প্রযুক্তির মাধ্যমে এর ক্ষতিকর প্রভাব কমানো সম্ভব। ভবিষ্যতে **গ্রিন AI** (কম শক্তি ব্যবহারকারী মডেল) এবং টেকসই প্রযুক্তির দিকে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন।