Iparági elemzések szerint 2025-ben a vállalatok már több mint 50%-a használta a felhőalapú alkalmazásokat. Ezek a felhőalapú platformok számos, a felhasználók által könnyen telepíthető mesterségesintelligencia-szolgáltatást nyújtanak, ami hozzájárul a mesterségesintelligencia-alkalmazások egyre növekvő elterjedéséhez az adatközpontokban.
A Nemzetközi Energiaügynökség jelentése szerint az adatközpontok 2024-ben a globális villamosenergia-fogyasztás körülbelül 1,5%-át tették ki, és ez az arány tovább nő. A nagy és folyamatosan növekvő mélytanulási modellek, nagy nyelvi modellek, természetes nyelvértelmezési hálózatok és generatív AI-alkalmazások folyamatosan jelentős adat-, memória- és számítási erőforrásokat, valamint hatalmas adattárolási kapacitást igényelnek.
A környezeti fenntarthatóság megkerülhetetlen kérdéskör lett. Az MSZ ISO/IEC/TR 20226:2026 Informatika. Mesterséges intelligencia. Az AI-rendszerek környezeti fenntarthatósági szempontjai műszaki jelentés áttekintést ad az AI-rendszerek életciklusuk során felmerülő környezeti fenntarthatósági szempontjairól (munkaterhelés, erőforrások és eszközök felhasználása, szén-dioxid-kibocsátás, szennyezés, hulladék, szállítás, elhelyezkedés) és a kapcsolódó potenciális mutatókról.
A dokumentum nem tárgyalja azokat a lehetőségeket, amelyekkel az AI, az AI-alkalmazások és -rendszerek a környezeti, társadalmi vagy gazdasági fenntarthatóságot javíthatják.
Az AI-rendszerek környezeti fenntarthatósági aspektusainak feltárása, megfigyelése és leírása több szempontot is figyelembe vesz, ezek az ökoszisztéma, az életciklus és az ellátási lánc.
AI-rendszer – ökoszisztéma-perspektíva
Az adatközpontok az AI-t támogató IT-infrastruktúra fontos részét képezik, és jelentős energiafogyasztók. Az AI környezeti fenntarthatóságának biztosítása érdekében elengedhetetlenül fontos figyelembe venni az adatközpontok által használt energiaforrásokat. Az adatközpontok elsődleges energiaforrásai közé tartozik a hálózati villamos energia, valamint a helyszíni megújuló energia és a helyszínen kívüli megújuló energia.
Emellett vannak más tényezők is, amelyek befolyásolják a AI-rendszerek környezeti fenntarthatóságát. Ezek közé tartozik a rendszer földrajzi elhelyezkedése, a vízfogyasztás, a hűtés, az anyagfelhasználás és a hulladéktermelés – akár önmagukban, akár együttesen.
AI-rendszer – életciklus-perspektíva
Az MSZ EN ISO 14040:2022 szerinti LCA keretrendszert biztosít az AI-rendszer környezeti hatásának értékeléséhez, figyelembe véve az AI-rendszer teljes életciklusa során végbemenő összes folyamatot, valamint az AI-rendszerhez szükséges hardver környezeti hatását, beleértve a teljes életciklusra gyakorolt hatást, valamint az ökológiai lábnyomot.
Az ISO/IEC 5338:2023 szabvány leírja azokat a folyamatokat, amelyek támogatják az AI-rendszer meghatározását, ellenőrzését, irányítását, végrehajtását és fejlesztését az AI-rendszer életciklusának szakaszaiban, a létrehozástól a leszerelésig.
Az energiafogyasztás és a beépített kibocsátások átláthatósága a rendszer kulcsfontosságú szintjein lehetővé teszi az ökoszisztéma különböző szereplői számára, hogy megfelelő becsléseket és méréseket végezzenek a hatásukról. Az ISO/IEC 12792:2025 szabvány osztályozási rendszere elősegíti ezt az átláthatóságot.
AI-rendszer – ellátásilánc-perspektíva
Az MSZ ISO/IEC/TR 20226:2026 az ellátási láncot Kate Crawford Atlas of AI című könyve alapján tárgyalja, mely a világ legnépszerűbb intelligens hangszórója és hangsegédje mögött álló technikai és emberi infrastruktúrát dokumentálja. Részletes elemzést nyújt az egész ellátási láncról: az ásványok kitermelésétől a készülékek gyártásán át az ML-képzésen és az adatközpontokban végzett műveleteken keresztül egészen a hardver és szoftver ártalmatlanításáig. Bemutatja a hardver és a hangsegéd AI-alkalmazásának gyártási láncát: az alkotóelemektől és a kitermelés geológiai folyamataitól kezdve a forgalmazókon és a szállítókon át az adatok kinyeréséig és az AI-képzés energiafogyasztásáig. Az MSZ ISO/IEC/TR 20226:2026 ezeket az elemeket és lépéseket veszi sorra.
Az AI-rendszerek környezeti fenntarthatósági aspektusainak mérése
Az AI-rendszerek környezetbarát jellegének méréséhez/pontozásához egy eszköz lehet a Nemzetközi Távközlési Egyesület környezetre gyakorolt hatások önértékelésére vonatkozó műszaki előírása. A mutatók részletes leírása megtalálható az MSZ ISO/IEC/TR 20226:2026-ban. Az eredmény egy kvalitatív hatást értékelő skála, amely hét szintből áll, a „jelentős pozitív környezeti hatástól” a „jelentős negatív hatásig”.
Az AI-rendszerek negatív környezeti hatásainak csökkentése
A dokumentum végül áttekinti a működés közbeni, illetve a javasolt megközelítéseket, amelyek hozzájárulhatnak az AI-rendszerek negatív környezeti fenntarthatósági hatásainak megelőzéséhez, korlátozásához és csökkentéséhez. Ezek a megközelítések összhangban vannak az ökoszisztéma, az életciklus és az ellátási lánc szempontjaival, és céljuk az AI-rendszerek környezeti fenntarthatóságának javítása.
A szabvány(ok) magyar nyelvű változatának kidolgozásához az MSZT várja azon cégek, szolgáltatók, szervezetek stb. jelentkezését, amelyek az MSZT-vel együttműködve támogatnák a szabvány(ok) magyar nyelvű kiadását. A támogatással kapcsolatban további információkért, kérjük, keressen bennünket a szabvtit@mszt.hu elérhetőségen.
Zajdon Anna
2026. március