Dirbtinio intelekto (DI) srityje diskusijos dažnai sukasi apie dezinformaciją ir galimą grėsmę žmonių darbo vietoms. Tačiau Bostono universiteto profesorė Kate Saenko atkreipia dėmesį į kitą svarbų susirūpinimą – didelį generuojamųjų AI įrankių poveikį aplinkai.
Kaip DI tyrinėtojas, Saenko kelia susirūpinimą dėl energijos sąnaudų kuriant AI modelius. Straipsnyje „The Conversation“ ji pabrėžia: „Kuo galingesnis dirbtinis intelektas, tuo daugiau energijos reikia“.
Nors kriptovaliutų, tokių kaip „Bitcoin“ ir „Ethereum“, energijos suvartojimas sukėlė daug diskusijų, spartus dirbtinio intelekto vystymasis nesulaukė tokio paties lygio patikrinimo, kiek tai susiję su jo poveikiu planetai.
Profesorius Saenko siekia pakeisti šį pasakojimą, pripažindamas ribotus duomenis apie vienos generacinės AI užklausos anglies pėdsaką. Tačiau ji pabrėžia, kad tyrimai rodo, kad energijos suvartojimas yra keturis ar penkis kartus didesnis nei paprastos paieškos sistemos užklausos.
Pažymėtina 2019 m. studija nagrinėja generatyvųjį AI modelį, vadinamą Transformatorių dvikrypčiais kodavimo įrenginiais (BERT), kurį sudaro 110 milijonų parametrų. Šis modelis, naudodamas grafikos apdorojimo blokus (GPU), sunaudojo energijos, prilygstančią vienam asmeniui skrydžiui pirmyn ir atgal vienam asmeniui per mokymo procesą. Parametrai, kurie vadovauja modelio prognozėms ir padidina sudėtingumą, koreguojami treniruočių metu, kad būtų sumažintos klaidos.
Palyginimui, Saenko atskleidžia, kad OpenAI GPT-3 modelis, turintis stulbinančius 175 milijardus parametrų, sunaudojo energiją, atitinkančią 123 benzinu varomus keleivinius automobilius, važinėjančius vienerius metus, arba maždaug 1,287 552 megavatvalandes elektros energijos. Be to, jis išmetė stulbinančias XNUMX tonas anglies dioksido. Pažymėtina, kad šios energijos sąnaudos atsirado dar prieš tai, kai vartotojas pradėjo naudoti modelį.
Populiarėjant AI pokalbių robotams, tokiems kaip „Perplexity AI“ ir „Microsoft“ „ChatGPT“, integruotas į „Bing“, situaciją dar labiau pablogina mobiliųjų programų išleidimas, todėl šios technologijos tampa dar labiau prieinamos platesnei auditorijai.
Laimei, Saenko pabrėžia „Google“ atliktą tyrimą, kuriame siūlomos įvairios strategijos, kaip sumažinti anglies pėdsaką. Naudojant efektyvesnes modelių architektūras, procesorius ir aplinką tausojančius duomenų centrus galima žymiai sumažinti energijos suvartojimą.
Nors vienas didelis dirbtinio intelekto modelis negali niokoti aplinkos, Saenko perspėja, kad jei daugelis įmonių įvairiems tikslams sukurs šiek tiek skirtingus AI robotus, kurių kiekvienas patenkins milijonus klientų, bendras energijos naudojimas gali tapti dideliu rūpesčiu.
Galiausiai Saenko teigia, kad norint padidinti generatyvaus AI efektyvumą, būtina atlikti tolesnius tyrimus. Padrąsinamai ji pabrėžia AI potencialą veikti naudojant atsinaujinančius energijos šaltinius. Optimizavus skaičiavimus, kad jie sutaptų su žaliosios energijos prieinamumu arba įrengus duomenų centrus, kuriuose gausu atsinaujinančios energijos, išmetamųjų teršalų kiekis gali būti sumažintas 30–40 kartų, palyginti su tinklais, kuriuose dominuoja iškastinis kuras.
Apibendrinant, nors susirūpinimas dėl dezinformacijos ir darbo perkėlimo dėl AI išlieka, profesoriaus Saenko pabrėžiamas generatyvių AI įrankių poveikis aplinkai kelia esminę problemą. Tam reikia daugiau mokslinių tyrimų ir naujoviškų metodų, siekiant užtikrinti, kad dirbtinio intelekto plėtra atitiktų tvarumo tikslus. Tai darydami galime išnaudoti AI potencialą ir sumažinti jo anglies pėdsaką, taip atverdami kelią ekologiškesnei ateičiai.
Šaltinis: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-desinformation-and-job-threats/