কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই এখন আর কেবল গবেষণাগারের গণ্ডিতে সীমাবদ্ধ নেই। চ্যাটজিপিটি, গুগল জেমিনাই কিংবা মাইক্রোসফট কোপাইলটের মতো টুলগুলো দৈনন্দিন জীবনে অপরিহার্য হয়ে উঠেছে। আমরা যখন কোনো প্রশ্ন করি, কয়েক সেকেন্ডের মধ্যেই তার উত্তর পেয়ে যাই। কিন্তু এই সহজ প্রক্রিয়ার পেছনে কাজ করে বিশাল সব ডেটা সেন্টার, যা পরিচালনার জন্য প্রচুর বিদ্যুৎ এবং যন্ত্রাংশ ঠাণ্ডা রাখার জন্য বিপুল পরিমাণ পানির প্রয়োজন হয়।

ওপেনএআইয়ের প্রধান নির্বাহী স্যাম অল্টম্যান গত বছরের জুনে এক ব্লগ পোস্টে জানিয়েছিলেন, চ্যাটজিপিটিতে একটি প্রশ্নের উত্তর তৈরি করতে গড়ে প্রায় শূন্য দশমিক ৩৪ ওয়াট-ঘণ্টা শক্তি এবং শূন্য দশমিক ৩২২ মিলিলিটার পানি খরচ হয়। তিনি এই শক্তির পরিমাণকে একটি ওভেন এক সেকেন্ডের সামান্য বেশি সময় চালানোর সঙ্গে তুলনা করেছিলেন।

একই বছরের আগস্টে গুগল ক্লাউড জানায়, জেমিনাইতে একটি প্রশ্নের জন্য প্রায় শূন্য দশমিক ২৪ ওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ এবং শূন্য দশমিক ২৬ মিলিলিটার পানি প্রয়োজন, যা প্রায় পাঁচ ফোঁটা পানির সমান। বিদ্যুৎ ব্যবহারের বিষয়টি আরও সহজ করে বললে, একটি জেমিনাই প্রশ্নের জন্য প্রয়োজনীয় বিদ্যুৎ দিয়ে একটি টেলিভিশন ৯ সেকেন্ডের কম সময় চালানো সম্ভব।

একটি প্রশ্নের ক্ষেত্রে এই খরচ সামান্য মনে হলেও, যখন প্রতিদিন কোটি কোটি মানুষ এআই ব্যবহার করেন, তখন এর সম্মিলিত প্রভাব বিশাল আকার ধারণ করে। ২০২৫ সালের জুলাইয়ে টেকক্রাঞ্চের প্রতিবেদন অনুযায়ী, চ্যাটজিপিটিতে প্রতিদিন প্রায় ২৫০ কোটি প্রম্পট বা প্রশ্ন পাঠানো হচ্ছে। এই বিপুল ব্যবহার পরিবেশের ওপর বড় ধরনের চাপ সৃষ্টি করছে।

এআইয়ের পরিবেশগত প্রভাব বুঝতে হলে দুটি বিষয় আলাদাভাবে বিবেচনা করতে হয়: মডেলের প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্স বা উত্তর তৈরির প্রক্রিয়া। একটি বড় এআই মডেল প্রশিক্ষণের সময় হাজার হাজার জিপিইউ ব্যবহার করা হয় এবং এই প্রক্রিয়া কয়েক সপ্তাহ পর্যন্ত চলতে পারে, যা প্রচুর বিদ্যুৎ খরচ করে। তবে প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো প্রশিক্ষণের বিস্তারিত তথ্য সবসময় প্রকাশ করে না বলে এর কার্বন নিঃসরণের সঠিক হিসাব পাওয়া কঠিন।

দ্বিতীয়ত, ইনফারেন্সের ক্ষেত্রে প্রতিটি প্রশ্নের ধরন অনুযায়ী শক্তির ব্যবহার ভিন্ন হয়। যেমন, সাধারণ কোনো তথ্যের চেয়ে ১০ দিনের ভ্রমণ পরিকল্পনা তৈরির মতো জটিল প্রশ্নের উত্তর দিতে অনেক বেশি হিসাব-নিকাশ করতে হয়। এআই যে লেখা প্রক্রিয়া করে, তাকে টোকেন বলা হয়; সাধারণত বেশি টোকেন মানেই বেশি গণনা ও শক্তির ব্যবহার।

জার্মানির মিউনিখ ইউনিভার্সিটি অব অ্যাপ্লায়েড সায়েন্সের গবেষক ম্যাক্সিমিলিয়ান ডনার ও গডরান ছোচার ১৪টি ওপেন-সোর্স এআই মডেল নিয়ে গবেষণা করেছেন, যেগুলোর আকার ৭ বিলিয়ন থেকে ৭২ বিলিয়ন প্যারামিটার পর্যন্ত ছিল। গবেষণায় দেখা গেছে, সব মডেলের শক্তি ব্যবহারের হার সমান নয়। বিশেষ করে রিসোনিং মডেলগুলো উত্তর দেওয়ার আগে অনেক বেশি ধাপ অনুসরণ করে, ফলে সেগুলো সাধারণ মডেলের চেয়ে বেশি শক্তি খরচ করে।

গবেষকদের মতে, সব ক্ষেত্রে সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল ব্যবহারের প্রয়োজন নেই। অনেক সময় ছোট ও সাধারণ মডেল ব্যবহার করেও প্রায় একই নির্ভুলতায় উত্তর পাওয়া সম্ভব, যা কার্বন নিঃসরণ এক-তৃতীয়াংশ কমিয়ে আনতে পারে। সঠিক কাজের জন্য সঠিক মডেল নির্বাচন করা পরিবেশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

সায়েন্স নিউজের প্রতিবেদন অনুযায়ী, ৭০ বিলিয়ন প্যারামিটারের ডিপসিক আর১ রিসোনিং মডেল দিয়ে ৫ লাখ প্রশ্নের উত্তর তৈরি করলে যে পরিমাণ কার্বন নিঃসরণ হতে পারে, তা লন্ডন থেকে নিউইয়র্ক যাওয়া-আসার একটি বিমানযাত্রার কার্বন নিঃসরণের কাছাকাছি। যদিও এটি একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার হিসাব, তবুও এটি এআই ব্যবহারের পরিবেশগত ব্যয়ের একটি বড় উদাহরণ।

আন্তর্জাতিক জ্বালানি সংস্থা (আইইএ) ২০২৫ সালের এপ্রিলে এক প্রতিবেদনে সতর্ক করেছিল যে, বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারের বিদ্যুৎ ব্যবহার দ্রুত বাড়ছে। ২০৩০ সালের মধ্যে এই চাহিদা ৯৪৫ টেরাওয়াট-ঘণ্টা ছাড়িয়ে যেতে পারে, যা বর্তমান জাপানের মোট বিদ্যুৎ ব্যবহারের প্রায় সমান।

প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠানগুলো অবশ্য এই সংকট মোকাবিলায় নতুন চিপ তৈরি এবং কুলিং প্রযুক্তির উন্নয়নের চেষ্টা করছে। মাইক্রোসফটের মতো কোম্পানিগুলো নবায়নযোগ্য জ্বালানিতে বিনিয়োগ করছে। তবে অর্থনীতিতে ‘জেভন্স প্যারাডক্স’ নামে একটি ধারণা রয়েছে, যেখানে প্রযুক্তি দক্ষ হওয়ার ফলে ব্যবহার এত বেড়ে যায় যে মোট সম্পদের ব্যবহার কমার বদলে উল্টো বেড়ে যায়। এআইয়ের ক্ষেত্রেও এমনটি ঘটার আশঙ্কা রয়েছে।

পরিশেষে, এআইয়ের অনেক ইতিবাচক দিক রয়েছে—যেমন চিকিৎসা গবেষণা, শিক্ষা ও বিজ্ঞান। তবে এর পরিবেশগত খরচ কমানোর জন্য প্রযুক্তিগত উন্নয়নের পাশাপাশি সচেতন ব্যবহারের কোনো বিকল্প নেই।

পুরো ব্যাপারটা আমাদের কাছে খুব সহজ মনে হয়।

ধরা যাক, একজন মানুষ দিনে কয়েকবার এআই ব্যবহার করছেন।

প্রথমটি হলো প্রশিক্ষণ, অর্থাৎ মডেলকে শেখানোর প্রক্রিয়া।

ধরি, কেউ ঢাকার আবহাওয়া জানতে চাইলেন।

আরেকজন ব্যবহারকারী এআইকে বললেন, ‘আমার জন্য ১০ দিনের একটি ভ্রমণ পরিকল্পনা তৈরি করো, প্রতিদিনের খাবার, যাতায়াত, খরচ ও সম্ভাব্য ঝুঁকিসহ।’

গবেষণায় একটি চমকপ্রদ তুলনাও উঠে এসেছে।

মাইক্রোসফট তাদের অফিস সফটওয়্যারে এআই যুক্ত করেছে।

আমরা যখন ফোন বা কম্পিউটার থেকে কোনো প্রশ্ন পাঠাই, তখন উত্তরটি আমাদের যন্ত্রের ভেতরে তৈরি হয় না।

প্রশ্নটি চলে যায় দূরের কোনো ডেটা সেন্টারে।

এই সার্ভারগুলো চালাতে প্রচুর বিদ্যুৎ লাগে।

আবার দীর্ঘ সময় ধরে কাজ করতে গিয়ে সার্ভারগুলো গরম হয়ে যায়।

এর সঙ্গে জড়িয়ে আছে পানি, অবকাঠামো ও বিদ্যুৎ উৎপাদনের ফলে তৈরি হওয়া কার্বন নিঃসরণও।

সমস্যা হলো, এই প্রযুক্তির সুবিধার পাশাপাশি এর পরিবেশগত খরচকেও হিসাবের মধ্যে রাখতে হবে।

তাই ভবিষ্যতের চ্যালেঞ্জ হলো, কম সম্পদ ব্যবহার করে আরও কার্যকর এআই ব্যবস্থা তৈরি করা।

কিন্তু সেই সুবিধার মূল্য যেন পৃথিবীর পানি, বিদ্যুৎ ও পরিবেশকে অতিরিক্ত চাপের মুখে ফেলে না সেদিকেও নজর দিতে হবে।