AI otpor: Od Čilea do Filipina, tko koči Big Tech

Kada microsoft objašnjava kako će njihovi podatkovni centri biti ’ugljikovno neutralni’ do 2030., rijetko spominju da lokalne zajednice od čilea do filipina već sada plaćaju cijenu — doslovno. Otpor ai infrastrukturi, od gigantskih farmi za hlađenje podataka do eksploatacije digitalnih radnika za obuku modela, nije više marginalna pojava. To je sustavni trend koji razotkriva jaz između marketinga ’održivog ai’ i stvarnih troškova njegove infrastrukture. Podatkovni centri dan-danas troše do 4% globalne električne energije (prema iea), a procjene za 2026. govore o udvostručenju potrošnje. No, problem nije samo u kilovatima: u čileu, gdje google i microsoft grade nove kapacitete, lokalne zajednice tuže korporacije zbog iskorištavanja vode u sušnim regijama. Ironično, isti ai koji se prodaje kao rješenje za ’pametniju’ potrošnju resursa, lokalno stvara novu vrstu siromaštva — ovoga puta digitalnog. Dok se u sjedinjenim državama i evropi vodi debate o ’etičkom ai’, u globalnom jugu se već odigrava realna bitka za resurse. Filipini, primjerice, jedan su od najvećih izvora jeftine radne snage za obuku ai modela, gdje radnici za 2–3 dolara na sat označavaju podatke za sustave kao što su chatgpt. To nije ’udaljeni posao’ — to je nova kolonijalna ekonomija, pakirana u terminologiju ’gig rada’.

Pravi hype filter ovdje nije u pitanju ’može li ai riješiti svjetske probleme’, već tko plaća račun za njegov rast. Big techov odgovor na kritike obično glasi: ’mi stvaramo poslove i inovacije’. No, podaci pokazuju drugačiju sliku. Prema istraživanju rest of world, u zemljama kao što su kenija ili indija, 80% digitalnih radnika za ai nema zdravstveno osiguranje, a njihova plaća često ne prati ni lokalne standarde. Zanimljivije je pitanje tko ovdje stječe prednost. Dok se lokalne zajednice organiziraju — od sudskih tužbi do sindikata digitalnih radnika — big tech reagira relokacijom (npr. premještanje podatkovnih centara u manje regulirane regije) ili automatizacijom (zamjena jeftine radne snage još jeftinijim algoritmima). To nije samo ’poslovna odluka’ — to je strategija izbjegavanja odgovornosti. I tu priča postaje zanimljivija od same objave o ’napretku ai’. Developer community, inače sklona ignoriranju ’društvenih pitanja’, ovaj put reagira. Na githubu i forumima kao što je hacker news sve češće se pojavljuju diskusije o ’skrivenim troškovima’ obuke modela, od ugoljika do ljudskog rada. Čak i među inženjerima koji grade ove sustave, rani signali sugeriraju da se pitanje ’održivosti’ više ne može svesti na ’zeleni hosting’. To možda zvuči kao tehnički detalj, ali je zapravo prvi korak prema dekonstrukciji ai mitologije.

Kao društvo, moramo početi razgovarati o stvarnim troškovima ai-a, ne samo o njegovim prednostima. To znači uzeti u obzir ekološke, socijalne i ekonomskije troškove koji se kreću iza scene. Tek tako možemo stvoriti pravičniju i održiviju budućnost za sve, a ne samo za one koji profitiraju od ai revolucije. Vrijeme je da shvatimo da ai nije samo tehničko pitanje, već i društveno i ekološko.