Обещания устойчивости ИИ и суровая реальность

Взаимосвязь между искусственным интеллектом и климатом сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Это связано с тем, что данная связь осложняется высокими требованиями моделей ИИ к энергопотреблению. Большие языковые модели (LLM), которые являются бэкенд-системами для чат-ботов, таких как ChatGPT, потребляют слишком много энергии и вычислительных мощностей по сравнению с их поисковыми аналогами.

Экологические издержки и потребление энергии

Экологическая стоимость эксплуатации этих моделей требует огромного количества электроэнергии и воды. Углеродный след от всего потребляемого этими моделями электричества слишком велик и относительно неизвестен из-за разнообразия источников генерации электроэнергии, используемых сетями, питающими дата-центры в разных локациях, где хранятся и работают эти модели. 

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, один из самых известных имен в индустрии ИИ, заявил, что искусственный интеллект может принести человечеству множество преимуществ, таких как лечение рака и решение климатических проблем. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла также высказал схожие взгляды в своем письме акционерам в прошлом году, отметив изменение климата как определяющую проблему нашего поколения. Упоминая ИИ, он сказал,

«может стать мощным ускорителем в решении климатического кризиса».

Источник: Thestreet.

Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia, также придерживается схожих взглядов и, как и Наделла, считает, что искусственный интеллект приведет к прорывам в исследованиях и науке в области климата. Несмотря на эти оптимистичные взгляды, реальность довольно отличается, по крайней мере, в отношении воздействия на климат.

Говорят, что Llama 3, последняя модель Meta, выделяет 2290 тонн углекислого газа только в процессе обучения. Теперь сравните это со средним автомобилем с двигателем внутреннего сгорания, который выделяет одну тонну углекислого газа на каждые 2500 миль пробега, согласно данным Агентства по охране окружающей среды США (EPA).

Обещания ИИ в области устойчивого развития

Google установил цель снизить выбросы углерода до уровня «нулевых выбросов» к 2030 году, чего можно частично достичь за счет углеродных компенсаций. Выбросы углерода Google составили 10,2 миллиона тонн в 2022 году. Чтобы понять масштаб, возьмем Финляндию, где вся страна выбросила 45,8 миллиона тонн углекислого газа за тот же год при населении 5,5 миллиона человек.

Другим важным показателем воздействия на климат является вода: за тот же год Google потребил 5,6 миллиарда галлонов воды, что на 20% больше по сравнению с предыдущим годом. Большая часть этой воды использовалась его дата-центрами. Google заявил, что к 2030 году будет восполнять 120% потребляемой воды, но, согласно отчету, за тот же год он восполнил лишь 6%.

Вице-президент Microsoft по вопросам энергетики Боби Холлис также выразил схожие взгляды и заявил, что их компания продолжит инвестировать в возобновляемые источники энергии и другие усилия для достижения своих «зеленых» целей. Масштабное энергопотребление ИИ не является секретом для отрасли: еще в январе заявление Сэма Альтмана было на всех медиа-ресурсах, в котором он указал, что ИИ скоро потребует прорывов в области энергетики. 

Согласно исследователю ИИ и устойчивого развития Саше Луччони, большие языковые модели (LLM) — это тренд, который все пытаются понять, что приживется, и она видит больше вычислений и большего потребления энергии. Но некоторые эксперты утверждают, что мы должны думать о соотношении затрат и выгод этих больших моделей. Они говорят, что климатическое воздействие обучения и эксплуатации очень большой модели может быть оправдано, если эта модель может быть использована для создания гораздо большего положительного воздействия на окружающую среду.