По сообщению AI Now Institute, энергопотребление центров обработки данных для генеративного ИИ вырастет на 160% к 2030 году, что вынуждает технологические компании искать экстренные решения в атомной энергетике.
Энергетический аппетит ИИ против ядерной реальности
Индустрия искусственного интеллекта планирует получить от 5 до 50 гигаватт дополнительной энергии от атомных электростанций к 2028 году. Проблема в том, что стандартные сроки строительства АЭС составляют 10-20 лет, а крупные реакторы производят максимум 1 ГВт мощности каждый. Этот разрыв между требованиями ИИ-компаний и реальными возможностями ядерной отрасли создает опасный прецедент.
Три направления ускорения ядерных проектов
Исследователи выделяют три основных подхода, которые используются для ускорения ядерной энергетики:
- Ослабление регуляторных норм — снижение требований безопасности и радиационной защиты
- Использование генеративного ИИ для автоматизации лицензирования и документирования
- Продвижение непроверенных технологий с нереалистичными сроками внедрения
Риски политического давления
ИИ-лаборатории утверждают, что срочность энергетических потребностей для развития ИИ оправдывает пересмотр десятилетиями выработанных подходов к ядерной безопасности. Речь идет о таких фундаментальных принципах, как линейная беспороговая модель (LNT) для оценки радиационного воздействия и принцип «настолько низко, насколько разумно достижимо» (ALARA).
Одновременно наблюдается снижение независимости регулирующих органов под предлогом «национальной безопасности» и «гонки вооружений в области ИИ». Это может привести к искажению анализа затрат и выгод, повышая допустимые уровни риска для населения.
Мы рискуем безопасностью миллионов людей ради обучения нейросетей генерировать картинки и тексты. При этом ИИ-компании напрямую инвестируют в ядерных поставщиков, создавая конфликт интересов, который ставит под угрозу десятилетия наработанной культуры безопасности в атомной отрасли.
Опасности автоматизации лицензирования
ИИ-лаборатории, поставщики ядерных технологий и лицензиаты уже предлагают использовать большие языковые модели для генерации регуляторных документов и ускорения процессов лицензирования. Заявления о том, что ИИ обеспечит «более быстрый и экономически эффективный путь», не имеют достаточных оснований.
Цель процесса лицензирования — понять безопасность станции, проанализировать компромиссы между подходами и архитектурами, объяснить, почему станция безопасна. Использование ИИ для этих задач может привести к катастрофическим последствиям — даже мельчайшая ошибка в ядерном лицензировании способна вызвать каскадные сбои в системе безопасности.