जनरेटिव एआई तेजी से डिजिटल दुनिया में घुस रहा है लेकिन इसके पीछे छुपा है भारी ऊर्जा और पानी का खर्च. देखें कैसे अनचाहा एआई पर्यावरण पर दबाव बढ़ा रहा है.
जनरेटिव आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (Gen-AI) का तेज़ विकास अब लगभग हर डिजिटल प्लेटफॉर्म पर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और एआई चैटबॉट्स के एकीकरण में बदल गया है. आज हर ऐप, वेबसाइट और डिवाइस में किसी न किसी रूप में एआई मौजूद है. GPT जैसे मॉडल असली इंसानी डेटा पर प्रशिक्षित किए जाते हैं और ऐसे डेटा सेंटर्स पर चलते हैं जो पर्यावरण को बढ़ता नुकसान पहुंचा रहे हैं. यह सब ज़्यादातर लोगों की सहमति के बिना हुआ है जिससे नैतिक सवाल और जलवायु से जुड़ी चिंताएं पैदा होती हैं.
डेटा गोपनीयता से जुड़ी गंभीर चिंताएँ पहले ही सामने आ चुकी हैं. कई टेक कंपनियों ने उपयोगकर्ताओं की जानकारी उनकी जानकारी के बिना ‘स्क्रैप’ करके अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया. अब इसे पलटना और नैतिक तरीके से दोबारा प्रशिक्षण देना बहुत महँगा और ऊर्जा-खपत वाला काम होगा, जिसे कंपनियां शायद ही करें. इसके अलावा, एआई की पर्यावरणीय लागत भी लगातार बढ़ रही है. डेटा सेंटर्स को बहुत ज़्यादा बिजली चाहिए और GPU को ठंडा रखने के लिए पानी भी-जो अक्सर स्थानीय पीने के पानी के स्रोतों से लिया जाता है. एम्स्टर्डम की Vrije Universiteit के हालिया शोध के अनुसार, 2025 में एआई बूम ने उतना ही पानी इस्तेमाल किया जितना पूरी दुनिया में बोतलबंद पानी की खपत थी. डेटा सेंटर्स न सिर्फ़ भारी मात्रा में ऊर्जा लेते हैं बल्कि GPU क्लस्टर्स को ठंडा करने के लिए पानी भी इस्तेमाल करते हैं-अक्सर सीधे पीने के पानी से.
कई टेक कंपनियों ने उपयोगकर्ताओं की जानकारी उनकी जानकारी के बिना ‘स्क्रैप’ करके अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया. अब इसे पलटना और नैतिक तरीके से दोबारा प्रशिक्षण देना बहुत महँगा और ऊर्जा-खपत वाला काम होगा, जिसे कंपनियां शायद ही करें.
GPT-5 जैसे बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने में ऊर्जा और पानी की बड़ी खपत होती है. रोज़ होने वाले अरबों एआई सवाल-जवाब भी पर्यावरण पर असर डालते हैं-ऊर्जा, पानी और ई-कचरे के रूप में. हर सवाल का असर मापना मुश्किल है; साधारण टेक्स्ट सवाल कम संसाधन लेते हैं जबकि तस्वीर और वीडियो बनाना कहीं ज़्यादा संसाधन मांगता है. नए वीडियो-जनरेशन मॉडल (जैसे NanoBanana 3) इन खर्चों को और बढ़ाएंगे. कुल मिलाकर असर बहुत बड़ा है. अंतरराष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) ने 2025 की रिपोर्ट में एआई बूम से बढ़ती ऊर्जा माँग पर ध्यान दिलाया है. बड़े GPU क्लस्टर्स को ठंडा करने में पीने के पानी के इस्तेमाल का असर समझना और भी कठिन है. फिर भी, जिन इलाकों में डेटा सेंटर्स हैं, वहाँ रहने वाले लोगों पर इसका शुरुआती असर चिंताजनक है-खासकर जब बड़े पैमाने पर विस्तार की योजनाएं चल रही हैं.
डेटा और गोपनीयता के अलावा, डेटा सेंटर्स के पर्यावरणीय असर और चैटबॉट्स/एआई-जनित कंटेंट के बढ़ते उपयोग ने लोगों में नाराज़गी बढ़ाई है. चिली, भारत, उरुग्वे, स्पेन और अमेरिका के कुछ हिस्सों में पानी-खपत वाले डेटा सेंटर्स के खिलाफ प्रदर्शन हुए हैं. आज लगभग हर लोकप्रिय ऐप और डिवाइस में एआई सहायक मौजूद है. सोशल मीडिया नकली तस्वीरों और वीडियो से भर गया है जिससे सच और झूठ में फर्क करना मुश्किल हो गया है. इस विरोध की जड़ में एआई का ज़बरदस्ती और अचानक लागू होना है जहाँ उपयोगकर्ताओं के पास इसे बंद करने या बाहर निकलने का विकल्प नहीं होता.
आज के डिजिटल दौर में लगभग हर Google सर्च के साथ अपने-आप एक एआई ओवरव्यू दिखाई देता है, भले ही उपयोगकर्ता ने ‘AI मोड’ को बंद ही क्यों न कर रखा हो. यह ओवरव्यू Google के Gemini AI द्वारा तैयार किया जाता है, जिसके लिए अतिरिक्त प्रोसेसिंग शक्ति की आवश्यकता होती है. इसका सीधा मतलब है अधिक सर्वर उपयोग, ज़्यादा बिजली की खपत और डेटा सेंटर्स पर बढ़ता दबाव. आम उपयोगकर्ता अक्सर यह नहीं जान पाते कि इस सुविधा को टालने का भी एक तरीका मौजूद है-सर्च क्वेरी में “-ai” जोड़कर एआई ओवरव्यू को छोड़ा जा सकता है. लेकिन इस विकल्प के बारे में स्पष्ट जानकारी या चेतावनी कहीं दिखाई नहीं देती.
यही कारण है कि कई लोग यह सवाल उठा रहे हैं कि जब एआई ओवरव्यू तैयार करने की प्रक्रिया इतनी ऊर्जा-खपत वाली है और इसमें बड़े डेटा सेंटर्स के साथ-साथ पीने के पानी का भी उपयोग होता है, तो इसे डिफ़ॉल्ट रूप से क्यों लागू किया गया है. आलोचकों का मानना है कि यह उपयोगकर्ता की पसंद पर थोपे जाने जैसा है. यदि एआई आधारित सारांश वास्तव में आवश्यक और उपयोगी हैं, तो अधिक तार्किक यह होगा कि उपयोगकर्ताओं को स्वयं “+ai” लिखकर इसे सक्रिय करना पड़े. इससे न केवल उपयोगकर्ता की सहमति सुनिश्चित होगी, बल्कि अनावश्यक एआई प्रोसेसिंग कम होकर ऊर्जा और जल संसाधनों की बचत भी हो सकेगी.
आज लगभग हर लोकप्रिय ऐप और डिवाइस में एआई सहायक मौजूद है. सोशल मीडिया नकली तस्वीरों और वीडियो से भर गया है जिससे सच और झूठ में फर्क करना मुश्किल हो गया है. इस विरोध की जड़ में एआई का ज़बरदस्ती और अचानक लागू होना है जहाँ उपयोगकर्ताओं के पास इसे बंद करने या बाहर निकलने का विकल्प नहीं होता.
इंटरनेट सर्च जैसे साधारण काम में भी डिजिटल नियम बदल गए हैं-उद्देश्य है Google को आपके लिए खोज करने देना. जब लोग खुद स्रोत जाँचते हैं, तो विज्ञापन देखने का समय घटता है जो कंपनियों को पसंद नहीं. इसलिए लोग एआई से बचने के अपने तरीके ढूँढ रहे हैं. ‘Meta AI’ अचानक Facebook, Instagram और WhatsApp जैसे ऐप्स में आ गया-यह निजी चैट्स में भी दिखने लगा. इसे बंद करने का कोई साफ़ विकल्प नहीं दिया गया और सहमति भी नहीं ली गई. कुछ प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा साझा न करने का आंशिक विकल्प है, लेकिन वह इतना छिपा होता है कि ढूँढने के लिए गाइड चाहिए. Microsoft को भी आलोचना झेलनी पड़ी, जब उसने Windows 10 का सपोर्ट खत्म कर AI-आधारित Windows 11 को अनिवार्य किया. इससे ऊर्जा और पानी की मांग बढ़ी और करोड़ों पुराने कंप्यूटर बेकार हो गए, जिससे भारी ई-कचरा पैदा हुआ.
इन दिनों बढ़ती पर्यावरणीय चिंताओं ने बड़ी टेक कंपनियों पर लोगों के भरोसे को गहराई से प्रभावित किया है. कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डिजिटल सेवाओं के तेज़ विस्तार के साथ ऊर्जा और पानी की खपत में भारी वृद्धि हुई है. बड़े-बड़े डेटा सेंटर्स को चलाने के लिए लगातार बिजली की आवश्यकता होती है और उन्हें ठंडा रखने के लिए बड़ी मात्रा में पानी इस्तेमाल किया जाता है, जो अक्सर स्थानीय पेयजल स्रोतों से लिया जाता है. इससे आसपास के क्षेत्रों में जल संकट और पर्यावरणीय दबाव बढ़ रहा है. इसके साथ ही, नई तकनीकों और अनिवार्य सॉफ़्टवेयर अपडेट्स के कारण ई-कचरे में तेज़ बढ़ोतरी हो रही है, जिससे प्रदूषण और संसाधनों की बर्बादी और गंभीर होती जा रही है.
कंपनियों को यह समझना होगा कि डिफ़ॉल्ट ऑटो-ऑप्ट-इन मॉडल विरोध को और तेज़ करता है. बेहतर यही होगा कि एआई सुविधाएँ पहले से बंद रहें और उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकता के अनुसार उन्हें स्वयं सक्रिय करें. ऐसा करने से न केवल उपयोगकर्ताओं की सहमति सुनिश्चित होगी, बल्कि प्लेटफ़ॉर्म की रोज़मर्रा की ऊर्जा और पानी की खपत भी कम की जा सकेगी.
इन परिस्थितियों ने आम उपयोगकर्ताओं को यह सवाल करने पर मजबूर कर दिया है कि तकनीकी प्रगति की वास्तविक कीमत आखिर कौन चुका रहा है. क्या इसका बोझ केवल स्थानीय समुदायों, पर्यावरण और भविष्य की पीढ़ियों पर डाला जा रहा है? इसी असंतोष के कारण लोग अब मुख्यधारा के डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म्स से दूरी बनाने लगे हैं और ऐसे विकल्पों की तलाश कर रहे हैं जो कम संसाधनों का उपयोग करें, पारदर्शिता को प्राथमिकता दें और उपयोगकर्ताओं की सहमति तथा पसंद का सम्मान करें. यह रुझान दर्शाता है कि भविष्य में तकनीकी नवाचार तभी स्वीकार्य होंगे जब वे पर्यावरणीय ज़िम्मेदारी और सामाजिक विश्वास के साथ आगे बढ़ें.
नियामक संस्थाएं भी अब यह स्वीकार करने लगी हैं कि एआई को ज़बरदस्ती लागू करने से न तो वह आर्थिक लाभ मिला है जिसकी उम्मीद की गई थी और न ही व्यापक सामाजिक फ़ायदे सामने आए हैं. इसके बजाय, इस तरह की अनिवार्य एआई एकीकरण नीति ने जन-असंतोष, कानूनी विवाद और सख़्त नियामक हस्तक्षेप की संभावना को बढ़ाया है.
आगे बढ़ते हुए, कंपनियों को यह समझना होगा कि डिफ़ॉल्ट ऑटो-ऑप्ट-इन मॉडल विरोध को और तेज़ करता है. बेहतर यही होगा कि एआई सुविधाएँ पहले से बंद रहें और उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकता के अनुसार उन्हें स्वयं सक्रिय करें. ऐसा करने से न केवल उपयोगकर्ताओं की सहमति सुनिश्चित होगी, बल्कि प्लेटफ़ॉर्म की रोज़मर्रा की ऊर्जा और पानी की खपत भी कम की जा सकेगी. इसके साथ ही, सभी डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म पर स्पष्ट, सरल और पारदर्शी अनुमति विकल्प उपलब्ध कराना ज़रूरी है, ताकि उपयोगकर्ता यह समझ सकें कि एआई चालू करने पर कौन-कौन सी प्रक्रियाएँ सक्रिय होती हैं.
हालांकि कहा जाता है कि एआई जलवायु परिवर्तन हल कर सकता है, लेकिन शोध बताता है कि ये दावे बढ़ा-चढ़ाकर किए गए हैं. बड़े एआई मॉडल का प्रशिक्षण तभी होना चाहिए, जब ऊर्जा स्वच्छ और नवीकरणीय हो, और पानी व कचरे का प्रबंधन टिकाऊ हो. भविष्य की तकनीकें अतीत के ईंधन पर निर्भर नहीं होनी चाहिए.
कृष्णा वोहरा ऑब्जर्वर रिसर्च फाउंडेशन के सेंटर फॉर इकोनॉमी एंड ग्रोथ में जूनियर फेलो हैं.
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Krishna Vohra is a Junior Fellow at the Centre for Economy and Growth. His primary research areas include energy, technology, and the geopolitics of climate ...
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