Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να μας βοηθήσει, ώστε να εξασφαλίσουμε ένα πιο βιώσιμο και «πράσινο» μέλλον; Η απάντηση είναι μάλλον καταφατική, αν σκεφτούμε ότι οι ψηφιακές τεχνολογίες μπορούν να παίξουν καθοριστικό ρόλο, προκειμένου οι συνολικές εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα να μειωθούν έως και κατά 20% μέχρι το 2030.
Υπάρχουν, βεβαίως, ανησυχίες σχετικά με το ενδεχόμενο λανθασμένης χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και προβληματισμός για τον αντίκτυπό της στις θέσεις εργασίας. Όμως, αυτές οι ανησυχίες εμφανίζονται σε κάθε νέα τεχνολογία και -όπως ήδη γνωρίζουμε από την εμπειρία του παρελθόντος- οι νέες τεχνολογίες δημιουργούν νέες θέσεις εργασίας, οι οποίες αντικαθιστούν παλαιότερες. Πέραν όμως από τις επιφυλάξεις, η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης θεωρείται επίσης ισχυρό εργαλείο για την καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής.
Το πόσο πολύ μπορεί να βοηθήσει είναι δύσκολο να αποτυπωθεί με ακρίβεια σήμερα. Ωστόσο, καθώς ολοένα και περισσότεροι αισθητήρες τοποθετούνται σε παγκόσμιο επίπεδο, στο πλαίσιο του Internet of Things, και καθώς η μηχανική μάθηση συνεχίζει να εξελίσσεται, είναι βέβαιο ότι θα έχουμε σύντομα μια πιο ξεκάθαρη εικόνα για το πώς η τεχνολογία μπορεί να χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά για τη μείωση της θερμοκρασίας του πλανήτη.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να προβλέψει ακραίες καιρικές συνθήκες και να λειτουργήσει ως σύμβουλος, για να λάβουμε εγκαίρως τα κατάλληλα μέτρα και να σώσουμε ζωές και περιουσίες. Μπορεί, επίσης, να συνδράμει στον εντοπισμό παραγόντων κλιματικού κινδύνου και να μας βοηθήσει να αναπτύξουμε πρακτικές εφαρμογές για την αντιμετώπισή τους ή τον μετριασμό των επιπτώσεών τους.
Σημαντική είναι, επίσης, η συνεισφορά που μπορεί να έχει η τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή ενέργειας, στη λειτουργία αποδοτικών δικτύων μεταφοράς, καθώς και στην κατανάλωση. Έξυπνα συστήματα που παρακολουθούν τη λειτουργία των αιολικών και φωτοβολταϊκών πάρκων μπορούν, με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, να πραγματοποιήσουν πολύπλοκες ρυθμίσεις με ακρίβεια, εξασφαλίζοντας την ομαλή παραγωγή ενέργειας.
Στην πλευρά της κατανάλωσης, εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται ήδη σε κτίρια, όπως είναι γραφεία, σχολεία ή θέατρα, και προβλέπουν τις ανάγκες σε φωτισμό, θέρμανση και ψύξη, μειώνοντας τις σπατάλες και αξιοποιώντας με τον καλύτερο δυνατό τρόπο τον διαθέσιμο εξοπλισμό.
Στον τομέα των μεταφορών η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει σημαντικά στον περιορισμό του περιβαλλοντικού αποτυπώματος, για παράδειγμα με τη διαρκή παρακολούθηση της κυκλοφορίας και τη χάραξη εναλλακτικών διαδρομών. Ήδη έχει διαπιστωθεί ότι συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν χρησιμοποιηθεί σε πραγματικές συνθήκες έχουν πετύχει μείωση της κατανάλωσης καυσίμων κατά έως και 15%. Φυσικά, ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στα αυτόνομα οχήματα είναι καθοριστικός και, σε ένα καθόλου ακραίο σενάριο, τα «έξυπνα» αυτοκίνητα θα μπορούν να συνεργάζονται πολύ πιο αποδοτικά και με λιγότερα ατυχήματα, σε σχέση με ό,τι καταφέρνουν οι άνθρωποι όταν βρίσκονται πίσω από το τιμόνι.