Тяжелая климатическая стоимость ИИ выходит за рамки простого воздуха — требует большего

Существует темная сторона искусственного интеллекта, о которой часто говорят, но мало заботятся, и это ничто иное, как его климатическая стоимость.

Несмотря на все волнение и потенциал, которые имеет ИИ, для обучения моделей ИИ требуется огромное количество энергии, и даже когда вы используете его для написания текста или создания изображений, ему все еще требуется достаточное количество энергии для функционирования. Эти процессы приводят к выбросу значительного количества углерода, в зависимости от того, где расположен центр обработки данных и где работает модель ИИ.

Более крупные модели требуют больше энергии

Эксперты говорят, что по мере созревания и развития технологии выбросы углерода будут только ухудшаться со временем, поскольку фирмы пытаются строить даже более крупные модели, потому что технология имеет масштабируемую природу, и ее производительность увеличивается с размером, что, в свою очередь, выгодно для бизнеса, но дорого для окружающей среды.

Алекс де Вирес говорит, что более крупные модели также приводят к большим требованиям к энергии, что плохо для окружающей среды. Он является основателем Digiconomist, а область исследований его фирмы — изучение экологических последствий новых технологий.

Обучение крупномасштабных моделей искусственного интеллекта, таких как те, что работают в бэкенде ChatGPT, требует огромного количества энергии, что исследователи оценивали на протяжении многих лет. Дэвид Петтерсон, профессор информатики Калифорнийского университета в Беркли и ведущий автор исследовательской статьи, опубликованной в 2021 году, написал, что для обучения модели GPT-3, которая впоследствии была доработана компанией OpenAI для использования в качестве ChatGPT, потребовалось 1287 мегаватт электроэнергии. Этого количества энергии достаточно, чтобы обеспечить электричеством 123 средних американских домохозяйства в течение целого года.

Хотя здесь речь идет о самой известной в мире модели ИИ, которая, возможно, была крупнейшей в свое время, многие другие модели были разработаны после нее и также потребляют колоссальные объемы энергии. 

По словам Сахи Луччони, руководителя направления по вопросам ИИ и климата в Hugging Face, модель Gopher, проект Google DeepMind, анонсированный в 2021 году, потребовала, по оценкам, 1066 мегаватт-часов энергии, как она упомянула в другой исследовательской статье, опубликованной в 2022 году. 

Модели текущего поколения имеют еще более высокую климатическую стоимость

Но это обе модели предыдущего поколения, которые значительно уступают современным стандартам. Преемник GPT-3, модель GPT-4, считается в 10 раз больше предыдущей, и для ее обучения потребовалось от 51 до 62 гигаватт энергии, что, по словам исследователя Каспера Грёса Альбина Людвигена, превышает совокупную потребность 4600 американских домохозяйств. 

Точно так же у Google теперь есть гораздо более крупная модель, чем Gopher, которая называется Gemini, и, несмотря на то что Google не раскрывает объем потребляемой ею энергии, расчет прост: чем больше вы создаете, тем больше энергии требуется.

Эти оценки были только для фаз разработки и обучения. Есть еще один важный момент, поскольку эти модели созданы для использования в реальных операциях, которые требуют от них вывода на основе их обучения, и производство этого вывода в ответ на запросы пользователей также требует энергии.

По словам экспертов, ответ ChatGPT на 1000 запросов требует потребления 47 ватт, что эквивалентно питанию пяти обычных светодиодных ламп в течение одного часа. Теперь представьте, как быстро это может сложиться в огромную сумму, если речь идет только о текстовых ответах. 

Эксперты утверждают, что разработчики ИИ могут снизить свой углеродный след, используя центры обработки данных, работающие на чистой энергии, поскольку выбросы углерода ИИ сильно различаются в зависимости от того, где он хранится и работает.

По данным Bloomberg, спрос на электроэнергию в последнее время уже вырос, и дополнительный спрос со стороны расширяющихся центров обработки данных также превышает темпы развертывания возобновляемых источников энергии. Поэтому энергокомпании по всему миру также откладывают вывод из эксплуатации угольных и газовых электростанций, что дополнительно увеличивает углеродный след ИИ.

Оригинальная история может быть просмотрена здесь.