Энергопотребление ИИ, выбросы углерода и экологические последствия: раскрытая правда

Искусственный интеллект (ИИ) несомненно принес как удобство, так и проблемы в различные отрасли. Хотя ИИ достиг значительных успехов в таких областях, как здравоохранение и астрономия, его воздействие на окружающую среду и потенциальный вред в других секторах вызывают вопросы о его общей пользе. Сложное взаимодействие между технологией ИИ и ее влиянием на окружающую среду побуждает к проведению дополнительных исследований и обеспечению прозрачности.

Профессор Тереза Хеффернан из Университета Святой Марии, исследователь в области ИИ, выделяет обеспокоенность по поводу экологического следа больших языковых моделей (LLM), таких как Google Bard и ChatGPT. Эти модели, известные своими возможностями обработки текста, потребляют значительные вычислительные ресурсы как во время обучения, так и при использовании, что способствует выбросам углерода.

Прозрачность является ключевой проблемой: Хеффернан указывает на отсутствие открытости в отношении данных и процессов. Оценка воздействия ИИ на окружающую среду стала темой недавнего отчета Канадского института передовых исследований (CIFAR), сосредоточенного на выбросах углекислого газа, образующихся во время обучения LLM. В отчете выделены три критических фактора: время обучения модели, энергопотребление оборудования и углеродоемкость энергосети, которые вместе определяют динамическое энергопотребление LLM.

Исследование выявило ошеломляющие объемы выбросов углерода, связанные с обучением моделей ИИ. Например, во время обучения GPT-3 от Microsoft было выброшено эквивалент 502 тонн CO2, что соответствует выбросам 304 домов за год. Аналогично, Gopher от DeepMind, LLM 2021 года, выделил 352 тонны CO2 во время своего обучения. Важно отметить, что выбросы углерода продолжаются, когда модели ИИ отвечают на запросы, способствуя постоянному воздействию на окружающую среду.

Разнообразное воздействие ИИ на окружающую среду

Более мелкие алгоритмы, такие как Bloom, хотя и кажутся менее значительными, все же производят 19 килограммов CO2 в день в процессе разработки. Это становится существенным показателем при развертывании в пользовательских приложениях, таких как веб-поиск, что приводит к миллионам ежедневных запросов.

Помимо выбросов углерода, системы ИИ также истощают запасы пресной воды, так как во время работы они выделяют тепло, требующее охлаждения. Исследования Корнеллского университета показали, что дата-центры Google потребляют 12,7 миллиарда литров пресной воды в 2021 году, тогда как центр обучения Microsoft GPT-3 использовал около 700 000 литров. Даже простое взаимодействие с моделями ИИ, такими как ChatGPT, можно сравнить с потреблением бутылки воды объемом 500 миллилитров для целей охлаждения.

Выражая обеспокоенность по поводу экологического воздействия ИИ, CTVNews.ca связалась с компаниями, упомянутыми в отчете. Microsoft, например, подчеркнула свою приверженность устойчивому развитию, пообещав инвестировать в исследования для измерения энергопотребления и углеродного следа, а также повышения эффективности и использования чистой энергии.

Приверженность Microsoft экологической ответственности

Хотя отчет фокусируется на LLM, другие приложения ИИ также оказывают давление на окружающую среду. Дэвид Ролник, профессор информатики в Университете Макгилла, подчеркнул, что воздействие ИИ зависит от его применения. ИИ может быть инструментом добра при использовании в таких приложениях, как мониторинг вырубки лесов, но может усугублять экологические проблемы, например, при разведке нефти и газа.

Ролник сравнивает ИИ с молотком, подчеркивая, что его воздействие зависит от того, как им пользуются. Многие алгоритмы ИИ энергоэффективны и играют важную роль в различных отраслях, от производства до финансов.