În ultimele săptămâni, a apărut peste tot prin social media o nouă indignare populară - centrele AI cumpără cărți rare, le taie în bucăți și le dau foc. La prima vedere pare o acțiune distopiană, te trec fiorii, te agiți în suc propriu, mai vorbești cu vreo doi prieteni imaginari și apoi uiți. Dar dacă cercetăm un pic situația vedem că lucrurile sunt un pic diferite. Din documente desecretizate într-un proces privind copyrightul, a reieșit că Anthropic (compania care dezvoltă Claude) a cumpărat milioane de cărți tipărite, le-a desfăcut cotorul, le-a scanat industrial și apoi a aruncat exemplarele fizice, deja ciopârțite. În limbajul arhiviștilor, asta se numește chiar destructive scanning și nu este o invenție a AI-ului; metoda este folosită de decenii când se dorește scanarea foarte rapidă a unor volume obișnuite. Dar, nu s-au dus prin biblioteci să distrugă manuscrise sau incunabule rare; în majoritate era vorba despre exemplare cumpărate legal, multe dintre ele ieftine, second-hand (de la anticari) sau scoase din uz. Problema etică este alta: autorii nu și-au dat acordul ca textele lor să fie folosite la antrenarea modelelor AI. În ultimul timp, au apărut și relatări de la anticari australieni care spun că observă comenzi neobișnuit de mari pentru cărți rare sau obscure. Dar aici trebuie făcută diferența între suspiciuni și dovezi. Există îngrijorarea, validă dacă avem cărți unicat, ediții princeps, ediții de colecție ș.a.m.d., însă nu există până în acest moment dovada că toate acele cărți sunt cumpărate de firme AI și apoi distruse. Și dacă sunt distruse, se întâmplă pentru că nu mai pot fi folosite după ce au fost tăiate, nu pentru că se dorește anularea unui autor sau a unei cărți anume.

Dincolo de miile de postări orwelliene pe care le-am citit (să ascundem cărțile, să le copiem noi pe toate, să ieșim pe străzi!) au fost unele de-a dreptul înduioșătoare. Un jurnalist înfocat scria că, așa cum focul lasă în urmă un teren fertil (?!?), așa și arderea cărților lasă în urmă un teren numai bun de cultivat cu noi creații literare. Cu alte cuvinte, este bine pentru că se face loc pentru noii vizionari, cei care vor schimba lumea prin cărțile scrise de acum încolo. „Îmi place ceea ce este vechi”, afirma el, „dar hai să facem loc noilor idei”. Cum să contrazici o astfel de opinie? (Și nu, nu glumea, nu era ironic!). Iar o doamnă editor de carte spunea, plină de speranță, că este momentul ca toate femeile să se adune, să își creeze propriile cărți, propriile edituri, propriile povești - o lume nouă feminină. Dincolo de aceste extreme la limita patologicului, există multă dezinformare, dar și mai multă indiferență. Iar problema reală rămâne cea a copyright-ului - în ce măsură știu autorii că le este folosită opera ca model și hrană pentru viitoarele texte AI?

O altă problemă este cea a consumului de apă și resurse vitale. Realitatea este că un centru de date AI consumă apă prin trei mecanisme: răcirea serverelor, producerea energiei electrice care alimentează centrul și fabricarea cipurilor. Deci problema aceasta nu este un mit și nu trebuie deloc neglijată. Este ciudat că unii dintre cei mai vehemenți dușmani ai centrelor AI sunt cei care negau realitatea schimbărilor climatice, catalogând-o drept conspiraționistă. Pe de altă parte, au circulat pe internet cifre foarte spectaculoase de tipul„o conversație cu ChatGPT consumă cât o sticlă de apă” sau valori similare, panicarde. Unele dintre aceste estimări provin din extrapolări discutabile sau chiar din erori de calcul care ulterior au fost criticate. Cercetătorii spun astăzi că impactul există, dar este dificil de cuantificat exact și depinde enorm de centrul de date folosit, de clima locală și de sistemul de răcire folosit. Este sau nu AI un dezastru ecologic, sau are potențialul să devină?Răspunsul onest (al oamenilor de știință) este că încă nu știm exact, dar sunt motive serioase de preocupare.

Există câteva aspecte asupra cărora majoritatea specialiștilor sunt de acord: modelele foarte mari au crescut consumul de electricitate al centrelor de date; în regiunile cu deficit de apă, amplasarea unor centre noi poate deveni o problemă reală a oamenilor din zonă, dar și a ecosistemului; lipsește încă transparența, pentru că multe companii publică foarte puține date privind consumul de apă și energie. Pe de altă parte, este greșit să afirmăm că „AI consumă mai multă apă decât orice industrie” sau că fiecare răspuns al unui chatbot produce un dezastru ecologic. Impactul trebuie comparat și cu alte activități digitale (streaming video, cloud, criptomonede etc.), iar rezultatele diferă mult în funcție de context. Netflix, YouTube, TikTok, Instagram, Google Photos, Gmail stau toate în aceleași tipuri de centre de date. Dar față de redarea unui episod dintr-un serial, discuția cu AI produce calcule noi și consumă mult mai multă energie pentru că acesta lucrează intens pentru fiecare răspuns. Un studiu făcut chiar de cercetătorii Google a arătat că o solicitare de text tipică către Gemini consumă aproximativ 0,24 Wh și o cantitate de apă echivalentă cu circa cinci picături(I Wright, ChatGPT Energy Consumption Visualized, 2026). Nu înseamnă că impactul total este neglijabil, pentru că vorbim despre un număr imens de utilizatori, dar diferența față de „o sticlă de apă” per întrebare este totuși imensă. Din nou dar, adevărul este că ambele variante sunt corecte, dar ele măsoară lucruri complet diferite. O singură întrebare simplă folosește într-adevăr doar câteva picături de apă (aproximativ 0,3 mililitri) pentru răcirea fizică a computerului din centrul de date. Confuzia și cifrele alarmante de „o sticlă de apă” apar atunci când cercetătorii adună toate costurile ascunse din lanțul de producție. Consumul direct este apa care se evaporă în turnurile de răcire pentru ca serverele să nu se supraîncălzească în timp ce îți procesează o întrebare. Aici avem cele 5 picături de apă. Consumul indirect este apa folosită de termocentrale pentru a produce energia necesară serverelor. Când cercetătorii de la University of California au adunat această apă „electrică” consumată la rețea, cifra a urcat la aproximativ 5 până la 10 mililitri per prompt. De unde a apărut mitul cu „o sticlă de apă per întrebare”?Cifra de 500 ml (o sticlă) provine dintr-un studiu foarte citat în presă. Însă acea sticlă de apă nu se consumă la o singură întrebare, ci la o conversație întreagă de 10 până la 50 de întrebări. În plus, modelele de AI au devenit de câteva ori mai eficiente din punct de vedere energetic în ultimii ani. Problema majoră nu este consumul individual, ci scara globală. Când înmulțești acele „câteva picături” cu miliardele de căutări și solicitări făcute zilnic la nivel mondial, rezultatul se transformă în sute de milioane de litri de apă consumați în fiecare zi, punând presiune pe resursele de apă ale planetei (L Chen, ChatGPT Feels Free - But It’s Burning Through Water You’ll Never See, 2025). Exact același fenomen există și la Netflix: un film văzut de o persoană înseamnă puțin, dar miliarde de ore de streaming pe lună înseamnă o infrastructură gigantică. Streamingul video funcționează exact pe același principiu, consumând volume uriașe de energie și apă. Diferența majoră dintre ele constă în intensitatea procesării și modul în care ne raportăm la timp. Dacă privim consumul per acțiune, streamingul pe termen lung adună o amprentă mult mai mare decât o simplă întrebare text pe un chatbot. Concret, o oră de streaming pe Netflix/YouTube consumă aproximativ 0,08 - 0,12 kWh de energie și echivalentul a 2 până la 12 litri de apă (calculând atât răcirea serverelor, cât și apa folosită de termocentrale pentru a produce curentul). O întrebare text pe un chatbot AI consumă în jur de 0,003 kWh și aproximativ 30 de mililitri de apă (cu tot cu amprenta indirectă de la rețeaua electrică). O oră de vizionat filme consumă la fel de multă energie și apă ca 10 până la 26 de întrebări adresate unui chatbot. Dacă te uiți la două filme în format 4K într-o seară, amprenta ta digitală de mediu este considerabil mai mare decât a unui utilizator care folosește AI-ul ocazional pentru teme sau muncă. Dar, deși streamingul consumă mai mult per oră, panica din jurul AI-ului este justificată de intensitate; de exemplu, generarea unui clip video de 5 secunde prin AI (cu modele precum Sora sau similare) consumă la fel de mult curent ca un cuptor cu microunde lăsat pornit la maximum timp de o oră. Am cules toate aceste date aparent încâlcite și ca să arat faptul că redactarea unei știri poate fi foarte ușor modificată sau coafată ca să dea bine, să producă panică sau indignare. Și nici măcar nu este vorba de minciuni, ci din manipularea discretă a datelor existente. Dar exagerările de acest tip sunt tocmai cele care nu rezolvă problema, ci te fac să reacționezi pe viitor ca în povestea lui Petrică și lupul său. Am creat o grămadă de probleme pe care unii dintre noi nici măcar nu le înțelegem, alții le negăm sau le luăm în bine cunoscuta bășcălie (universală), dar cu care vom trăi de acum înainte.

Într-o notă mai optimistă, J Pohl de la UC Berkeley scria în acest an că AI ar putea fi folosit la detectarea riscului de moarte subită. În SUA, an de an mor circa 300.000 de oameni prin moarte subită - condiție clinică în care inima se oprește brusc, fără să fi existat o boală cunoscută, într-o aparentă stare de sănătate a individului. Apare și la tinerii atleți și poate să fie prevenită prin montarea de defibrilatoare implantabile. Dar cine beneficiază de acestea? Cercetătorii de la Universitatea Berkeley au descoperit un semnal pe electrocardiogramă corelat cu riscul de moarte subită. Ei au comparat datele unor adulți sănătoși cu cele ale pacienților la risc și ale celor care au suferit un stop cardiac - folosind sute de mii de electrocardiograme (ECG). Cercetarea a durat ani de zile și au antrenat astfel un algoritm AI să recunoască acele modificări de pe ECG corelate cu riscul crescut - diferența în vieți salvate fiind de mii de pacienți anual (Nature, 2026). 90% dintre cei care suferă un stop cardiac subit își pierd viața, iar algoritmul AI ajută în luarea deciziilor prin identificarea unor pattern-uri comune ale celor aflați la risc (Obermeyer, 2026). Multe dintre defibrilatoare implantate pe criteriile de acum nu au descărcat niciodată energia necesară salvării pacientului - deci a fost montat „degeaba”, în timp ce alte mii mor pentru că nu au niciun risc identificabil cu metodele disponibile. Utilizarea inteligenței artificiale în medicină ar putea să însemne și diagnostice imagistice mai precise și mai rapide, detectarea mai exactă a unor anomalii infime (detectarea precoce a unor cancere greu de apreciat cu ochiul uman) sau analiza unor baze de date în timpi record (J Acosta et al. Multimodal biomedical AI, 2022). Nu înseamnă generarea de articole medicale contrafăcute sau de statistici false - existente oricum și fără AI în lumea academică. Din păcate frauda intelectuală este veche cât specia umană, nu este nicidecum apanajul inteligenței artificiale. Ne purtăm ca și cum AI-ul a adus cu el necinstea, plagiatul, cosmetizarea statisticilor, ghostwriting-ul, dar de fapt s-au schimbat doar instrumentele prin care cei care vor să înșele pot să o facă; și sunt absolut convinsă că au făcut-o mereu, într-un fel sau altul. Nu putem ignora beneficiile AI doar pentru că poate să fie folosită și abuziv.