ИИ может увеличить выбросы нефтегазовых компаний почти на 5%

Новое исследование показывает, что, повышая производительность нефтегазовой отрасли, искусственный интеллект может увеличить выбросы углекислого газа почти на 5% — значительно больше, чем воздействие дата-центров. Это ставит под сомнение экологическую нейтральность ИИ.

Искусственный интеллект часто преподносится как инструмент борьбы с изменением климата: он оптимизирует энергопотребление, помогает прогнозировать погоду и повышает эффективность возобновляемой энергетики. Однако новое исследование показывает обратную сторону медали: ИИ может значительно увеличить выбросы парниковых газов, помогая нефтегазовым компаниям работать продуктивнее. Согласно расчетам, этот эффект может достигать почти 5% от текущих глобальных выбросов — и это намного больше, чем влияние самих центров обработки данных.

Исследователи из Университета Британской Колумбии и Института климатических исследований проанализировали, как внедрение ИИ в процессы разведки, бурения и добычи углеводородов влияет на объемы производства и, соответственно, на выбросы. Они пришли к выводу, что повышение эффективности на 10–20% в этих операциях может привести к росту добычи и, как следствие, к дополнительным выбросам в размере от 1,5 до 4,7% от глобальных антропогенных выбросов углекислого газа. Для сравнения: на дата-центры, где обучаются и работают нейросети, приходится около 0,3% мировых выбросов.

ИИ как ускоритель нефтегазовой отрасли

Нефтегазовые компании уже активно используют ИИ для оптимизации бурения, прогнозирования отказов оборудования и управления логистикой. Например, алгоритмы машинного обучения помогают выбирать оптимальные места для скважин, снижая затраты и время на разведку. Это позволяет добывать больше нефти и газа при тех же ресурсах. По данным Международного энергетического агентства, внедрение ИИ в нефтегазовом секторе может сократить операционные расходы на 10–20%, что напрямую стимулирует увеличение объемов добычи.

Исследователи подчеркивают, что этот эффект не учитывается в большинстве климатических моделей, которые фокусируются на прямых выбросах от ИИ-инфраструктуры. Между тем, косвенное воздействие через повышение производительности ископаемой энергетики может оказаться в десятки раз значительнее. Это создает парадокс: ИИ, призванный решать сложные задачи, в том числе климатические, может усугублять проблему, если его применять в отраслях, связанных с высокими выбросами.

Почему это происходит именно сейчас

Интерес к ИИ в нефтегазовой отрасли резко вырос за последние годы. Компании, такие как Shell, BP и ExxonMobil, инвестируют миллиарды долларов в цифровизацию и искусственный интеллект. Причина проста: снижение себестоимости добычи становится критически важным в условиях волатильных цен на энергоносители и перехода к низкоуглеродной экономике. ИИ позволяет быстрее находить новые месторождения, точнее прогнозировать дебит скважин и сокращать простои оборудования.

Однако экологические последствия этого технологического прогресса остаются за кадром. Если раньше ограничивающим фактором для добычи были технические сложности и экономическая нецелесообразность, то ИИ снимает эти барьеры, открывая доступ к труднодоступным запасам, включая сланцевую нефть и глубоководные месторождения. Таким образом, ИИ не просто повышает эффективность существующих мощностей, но и делает рентабельными проекты, которые ранее считались нерентабельными.

Каков реальный вклад ИИ в выбросы?

Чтобы оценить масштаб, исследователи использовали модель, связывающую повышение производительности с дополнительной добычей. Они рассматривали сценарии, где ИИ повышает эффективность разведки и добычи на 10%, 15% и 20%. В оптимистичном для климата случае (10%) дополнительные выбросы составили бы около 1,5% от глобальных выбросов. В пессимистичном (20%) — почти 4,7%. Для сравнения, авиация дает около 2,5% глобальных выбросов, а дата-центры — менее 1%.

Эти цифры вызывают тревогу, особенно с учетом того, что нефтегазовые компании активно внедряют ИИ в свои операции. По оценкам, рынок ИИ в нефтегазовой отрасли вырастет с 2,8 миллиарда долларов в 2023 году до 7,8 миллиарда к 2030 году. Если эта тенденция сохранится, дополнительные выбросы могут стать значительным фактором, подрывающим усилия по достижению целей Парижского соглашения.

Кого это коснется и что делать

Прежде всего, это касается климатической политики: правительства и международные организации должны учитывать косвенное влияние ИИ на выбросы при разработке стратегий декарбонизации. В противном случае мы рискуем столкнуться с ситуацией, когда технологический прогресс в области ИИ будет нивелировать усилия по сокращению выбросов в других секторах.

Для нефтегазовых компаний это означает необходимость более ответственного подхода: использовать ИИ не только для увеличения добычи, но и для снижения углеродного следа, например, для оптимизации улавливания и хранения углерода (CCS). Некоторые компании уже начали применять ИИ для мониторинга утечек метана и повышения энергоэффективности, но этого недостаточно.

Инвесторам и акционерам стоит обратить внимание на то, как компании раскрывают информацию о влиянии ИИ на выбросы. Прозрачность в этом вопросе станет важным фактором при оценке ESG-рейтингов. Для потребителей, обеспокоенных климатом, это еще один повод задуматься о происхождении энергии, которую они используют.

Что дальше

Авторы исследования призывают к более детальному анализу и учету этого эффекта в климатических моделях. Они также рекомендуют ввести регулирование, обязывающее нефтегазовые компании отчитываться о том, как ИИ влияет на их выбросы. Возможно, в будущем появятся стандарты «зеленого ИИ», которые будут оценивать не только энергопотребление алгоритмов, но и их косвенное воздействие на окружающую среду.

Пока же ясно одно: ИИ — это мощный инструмент, который может как помочь, так и навредить климату. Все зависит от того, в чьих руках он окажется и с какой целью будет использоваться. Нефтегазовая отрасль, стремясь к эффективности, должна помнить о своей ответственности перед планетой.

Итог

Исследование показывает, что ИИ может увеличить выбросы нефтегазовых компаний почти на 5%, что значительно больше, чем прямое воздействие дата-центров. Это ставит под сомнение экологическую нейтральность ИИ и требует пересмотра подходов к его применению в отраслях с высокими выбросами. Следить за развитием этой темы важно всем, кто интересуется пересечением технологий и климата: от политиков до потребителей.