क्या तुमने शिन्हुआ का वह लेख पढ़ा? उसमें बताया गया था कि AI एक जवाब देने में कितना पानी खर्च करता है, वाकई चौंकाने वाला था।

मैंने पढ़ा। लेख में कहा गया कि डेटा सेंटरों की कूलिंग और बिजली संयंत्रों के संचालन में पानी लगता है, एक क्वेरी में लगभग दस से अधिक मिलीलीटर।

दस-पंद्रह मिलीलीटर कम लगता है, लेकिन अगर दिन में हज़ार बार पूछो तो दस लीटर हो जाते हैं, लगभग एक बोतल पानी।

और भी डरावना यह है कि कई डेटा सेंटर पानी की कमी वाले इलाकों में बनाए जाते हैं, जिससे स्थानीय लोगों का पीने का पानी और तंग हो जाता है।

तो यह सिर्फ़ वैश्विक मात्रा की समस्या नहीं, बल्कि स्थानीय आपूर्ति का जोखिम है। एक बड़ा केंद्र लोगों के कुएँ सुखा सकता है।

AI कंपनियाँ कहती हैं कि वे आर्द्रभूमि बहाली या भूजल पुनर्भरण से जल-तटस्थता करती हैं, लेकिन अक्सर उसी जगह नहीं।

यह ‘काग़ज़ पर संतुलन, हक़ीक़त में असंतुलन’ जैसा लगता है। आम लोग क्या कर सकते हैं?

उदाहरण के लिए, अमेरिका के एरिज़ोना में पीमा काउंटी के निवासियों ने अधिक पानी खपत वाले डेटा सेंटर प्रोजेक्ट को ठुकरा दिया—जनभागीदारी की सफलता।

यह दिखाता है कि पानी की रक्षा के लिए सभी पक्षों को सुनना ज़रूरी है—कंपनी रिपोर्ट और स्थानीय वास्तविकता दोनों।

सही है। हमें AI की सुविधा का आनंद लेते हुए पानी बचत और सतत विकास की वकालत करनी चाहिए, और तकनीक के प्रति जिम्मेदार व तर्कसंगत रहना चाहिए।