Смогут ли принципы ответственного ИИ компенсировать углеродный след технологий?
- Быстрое развитие ИИ вызывает опасения по поводу его углеродного следа.
- Процесс обучения моделей ИИ приводит к значительным выбросам углекислого газа.
- Крупные технологические компании предпринимают усилия для снижения экологического воздействия ИИ.
Всё расширяющийся цифровой ландшафт, движимый искусственным интеллектом (ИИ), разжег глобальные дебаты о его углеродном следе. По мере того как ИИ продолжает проникать во все аспекты нашей жизни, растут опасения по поводу его воздействия на окружающую среду. Стартапы и технологические гиганты находятся на передовой разработки ИИ, но по мере продвижения этой технологической революции возрастают и ее экологические последствия.
Преодоление углеродных вызовов в разработке ИИ
Путь к готовности к внедрению ИИ включает два ключевых этапа: обучение и развертывание. В 2019 году исследователи из Университета Массачусетса в Амхерсте представили поразительные данные: обучение одной модели ИИ может привести к выбросам углерода, эквивалентным выбросам пяти автомобилей за весь срок их службы. Более недавнее исследование, проведенное Google и Калифорнийским университетом в Беркли, показало, что обучение GPT-3, известной языковой модели, привело к колоссальным выбросам в 552 метрические тонны углерода, что эквивалентно поездке на легковом автомобиле на 2 миллиона километров.
Последняя модель OpenAI, GPT-4, значительно превосходит своего предшественника, обученного примерно на 570 раз больше параметров. По мере эволюции ИИ и его повсеместного распространения масштабы этих систем только увеличиваются. Ключевую роль в развитии ИИ играют такие компании, как Nvidia, гигант чипов, ответственный за производство процессоров, необходимых для обучения моделей ИИ. Эти процессоры, известные как графические процессоры (GPU), более энергоэффективны, чем традиционные чипы, но остаются прожорливыми потребителями энергии.
Обратной стороной генеративного ИИ является его развертывание, часто называемое выводом (инференсом). Инференс включает применение обученной модели к реальным задачам, таким как распознавание объектов или ответ на текстовые запросы. Хотя для инференса не требуется вычислительная мощность GPU Nvidia, огромный объем реальных взаимодействий в совокупности создает значительную нагрузку.
Линн Каак, доцент кафедры компьютерных наук в Берлинской школе Херти, подчеркивает, что инференс становится все более острой проблемой, особенно с такими моделями, как ChatGPT, которые через приложения и онлайн-поиски интегрируются в повседневную жизнь.
Борьба с дебатами об углеродном следе ИИ
На фоне растущих опасений крупные облачные компании предпринимают шаги по сокращению своего углеродного следа. Amazon Web Services пообещала достичь углеродной нейтральности к 2040 году, в то время как Microsoft поставила более амбициозную цель, стремясь стать углеродно-отрицательной к 2030 году. Недавние данные Международного энергетического агентства показывают, что, несмотря на рост рабочих нагрузок и вычислительных инстансов на 550% в период с 2010 по 2018 год, глобальное энергопотребление центров обработки данных выросло всего на 6%, что отражает приверженность этих компаний энергоэффективности.
Лидеры ИИ из Кремниевой долины оспаривают мнение о том, что дискуссии об углеродном следе ИИ отвлекают от его революционного потенциала. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг считает, что массовое развертывание ИИ и более быстрые вычисления в конечном итоге снизят зависимость от облачных дата-центров. Он видит будущее, в котором возможности ИИ превратят обычные устройства в энергоэффективные суперкомпьютеры, сократив необходимость постоянной загрузки данных из облака.
Сэм Альтман из OpenAI разделяет грандиозное видение потенциала ИИ, полагая, что мощный суперинтеллект сможет легко решить проблему изменения климата. Альтман представляет будущее, в котором системы ИИ смогут эффективно генерировать чистую энергию, улавливать углерод и строить гигантские заводы в планетарных масштабах.
Роль ИИ в более зеленом будущем
По мере того как ИИ стремительно развивается, некоторые эксперты выражают обеспокоенность тем, что внимание к экологическому воздействию было отодвинуто на второй план. Генеральный директор Untether AI Арун Айенгар предупреждает, что крупные корпорации в настоящее время вкладывают ресурсы в развертывание ИИ без достаточного учета его экологических последствий.
По мере дальнейшего развития ИИ поиск баланса между его потенциалом для трансформационных изменений и его воздействием на окружающую среду становится все более срочным. Технологическая отрасль сталкивается с ключевой задачей: ответственно использовать мощь ИИ, смягчая его углеродный след, обеспечивая при этом, чтобы эта технологическая революция приносила пользу как человечеству, так и планете.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Амир Шейх
Амир — технологический журналист с почти шестилетним опытом работы в индустриях криптовалют и технологий. Он окончил университет MAJ, получив степень MBA по финансам и маркетингу. Сейчас он работает в Cryptopolitan, где освещает последние события на рынке криптовалют и прогнозы цен.
