Нещодавнє дослідження, опубліковане в ScienceDirect, показує, що штучний інтелект стає двигуном для циклічних бізнес-моделей. Такі можливості, як прогнозна аналітика, моніторинг у режимі реального часу та інтелектуальна автоматизація, допомагають перепроектувати виробничі ланцюжки для регенерації, повторного використання та перепрофілювання, майже так, ніби алгоритм є циклічним архітектором. Але є ризики: без хороших показників циклічності ця обіцянка може перетворитися на міраж.
Нам потрібні чіткі показники для моніторингу життєвого циклу продуктів і матеріалів, а також для забезпечення того, щоб штучний інтелект дійсно замикав цикли, а не просто оптимізував лінійні процеси. У реальному житті це означає мати точні показники використання, повернень, повторного використання, уваги до відходів та життєвого циклу продукту, а також довіру до того, що алгоритми надають правильний діагноз. Однак, з технологічної точки зору, не все так райдужно.
Ще одне цікаве відкриття походить з дослідження, проведеного Фондом Еллен Макартур за підтримки McKinsey: вони показують, що штучний інтелект може пришвидшити циклічність у трьох напрямках — дизайн, нові бізнес-моделі та оптимізація інфраструктури. Переносячи це на наше повсякденне життя: штучний інтелект може допомогти створити упаковку, яка розбирається після закінчення терміну служби, підтримувати системи оренди, що подовжують термін служби продуктів, і навіть удосконалити зворотну логістику для відновлення та переробки всього, що ми споживаємо.
Вигоди конкретні: до 127 мільярдів доларів США на рік на продукти харчування та 90 мільярдів доларів США на рік на електроніку до 2030 року. Йдеться про реальні гроші, які будуть заощаджені та перероблені в системі, яка навчається та адаптується. Іншими словами, оцифрована циркулярність також означає конкурентоспроможність та прибутковість, що робить її ще більш привабливою в капіталістичному світі.
І звернімося до Harvard Business Review, щоб підтримати дискусію : за словами Ширлі Лу та Джорджа Серафейма, світ залишається в пастці лінійного циклу «видобуток-виробництво-викидання», незважаючи на те, що циркулярність обіцяє трильйони вартості, але вона стикається з такими перешкодами, як низька вартість використаної продукції, високі витрати на сортування та відсутність можливості відстеження.
Рішення? Прискорення за допомогою ШІ за трьома дуже практичними напрямками: збільшення терміну служби продукту, використання меншої кількості сировини та збільшення використання перероблених матеріалів. ШІ може допомогти підтримувати тривалий термін служби за допомогою оновлень (як на iPhone) або ініціатив «продукт як послуга», де компанія зберігає право власності, а споживач лише «орендує», продовжуючи фактичний цикл використання. Це генерує дохід, формує лояльність, підвищує цінність вживаних продуктів та сприяє переходу до більш циркулярної та прибуткової економіки, за умови, що технологія не стане просто черговою дорогою розкішшю.
Саме тут нам потрібно пов’язати всі ці моменти. Циркулярна економіка вчить нас переосмислювати матеріальні та енергетичні потоки, прагнути ефективності, усувати відходи та відновлювати системи. Але коли ми говоримо про штучний інтелект, ми стикаємося з парадоксом: він може пришвидшити розробку рішень та можливостей для циркулярної економіки (таких як картографування потоків, прогнозування ланцюгів переробки, оптимізація зворотної логістики, виявлення гарячих точок відходів або навіть прискорення досліджень нових матеріалів), але він також може посилити вплив на навколишнє середовище, якщо його не використовувати свідомо.
Серед деяких ризиків можна виділити екологічний вплив штучного інтелекту (зі зростанням споживання енергії та води в центрах обробки даних), електронні відходи (гонка за чіпами, серверами та суперкомп'ютерами також породжує гори електронних відходів і створює тиск на видобуток критично важливих корисних копалин) та цифровий розрив (країни, що розвиваються, можуть стати залежними від дорогих технологій без справедливого доступу до їх переваг).
Великий виклик полягає у знаходженні балансу. Нам потрібен штучний інтелект, який служить циркулярній економіці, а не навпаки. Як ми можемо гарантувати, що штучний інтелект, замість того, щоб посилювати екологічну кризу, буде ефективною частиною її вирішення? Нам потрібно підтримувати критичний дух. Нас не може керувати виключно технологічний ажіотаж. Настав час вибирати: чи хочемо ми штучний інтелект, який поглиблює нерівність і тиск на навколишнє середовище, чи штучний інтелект, який посилює перехід до циркулярної економіки?
Я намагаюся бути оптимістом. Я вважаю, що процеси, як правило, стають дедалі ефективнішими, з меншим споживанням енергії та кращим використанням ресурсів.
Те, що сьогодні здається дилемою – більше штучного інтелекту означає більший попит на енергію – може збалансуватися в майбутньому, за умови, що та ж креативність, що й для написання алгоритмів, буде застосована до зменшення впливу та регенерації систем. Ми можемо використовувати штучний інтелект як стратегічного союзника циркулярної економіки, пильно стежачи за дотриманням чітких критеріїв: вимоги до ефективності, відстежуваності та прозорих показників.
Справжній інтелект не вимірюється виключно рядками коду чи швидкістю обробки. У сфері довкілля лише циклічність гарантуватиме, що цей інтелект є реальним, а не просто штучним. Зрештою, завдання полягатиме не лише у створенні та моніторингу штучного інтелекту… а радше у циклічному інтелекті.
*Ізабела Бонатто — посол руху Circular Movement. Біолог із ступенем доктора філософії з екологічної інженерії, вона має понад дванадцять років досвіду в соціально-екологічному управлінні. З 2021 року вона живе в Кенії, де працює консультантом із соціально-екологічних проектів у партнерстві з агентствами ООН, урядами, приватним сектором та організаціями громадянського суспільства. Її кар'єра поєднує технічні та наукові знання з інклюзивними соціальними практиками, розробляючи ініціативи, що об'єднують управління природними ресурсами, державну політику, циркулярні інновації та розширення прав і можливостей громад.
