Тяжелые климатические издержки, связанные с искусственным интеллектом, выходят за рамки простого загрязнения воздуха — они требуют большего

У искусственного интеллекта есть и темная сторона, о которой часто говорят, но которой уделяют меньше внимания, — это его воздействие на климат.

Несмотря на весь ажиотаж и потенциал, которые таит в себе искусственный интеллект, для обучения моделей ИИ требуется огромное количество энергии, и даже при использовании его для написания текста или создания изображений ему все равно требуется достаточно энергии для функционирования. Эти процессы приводят к выбросу значительного количества углерода, в зависимости от местоположения центра обработки данных и места работы модели ИИ.

Более крупным моделям требуется больше энергии

Эксперты утверждают, что по мере развития и совершенствования технологий выбросы углекислого газа со временем будут только увеличиваться, поскольку компании стремятся создавать еще более крупные модели, так как технология обладает масштабируемостью, а ее производительность возрастает с размером, что, в свою очередь, выгодно для бизнеса, но дорого обходится окружающей среде.

Алекс де Вирес утверждает, что более крупные модели также приводят к увеличению энергопотребления, что негативно сказывается на окружающей среде. Он является основателем компании Digiconomist, и область исследований его фирмы — изучение экологических последствий новых технологий.

Обучение крупномасштабных моделей ИИ, таких как те, что работают на бэкэнде ChatGPT, потребляет огромное количество энергии, как показали исследования за прошедшие годы. Дэвид Петтерсон, профессор компьютерных наук в Калифорнийском университете в Беркли и ведущий автор опубликованной им в 2021 году исследовательской статьи, написал, что модель ИИ GPT-3, усовершенствованная OpenAI для использования в ChatGPT, потребовала, по-видимому, 1287 мегаватт электроэнергии для обучения. Этого количества энергии достаточно, чтобы обеспечить электроэнергией 123 среднестатистических американских дома в течение целого года.

Хотя мы говорим здесь о всемирно известной модели искусственного интеллекта, которая, возможно, была самой крупной на тот момент, после нее было разработано множество других моделей, которые также потребляют огромное количество энергии. 

По словам Саши Лучиони, руководителя направления ИИ и климата в Hugging Face, модели Gopher, проекту Google DeepMind, анонсированному в 2021 году, потребовалось примерно 1066 мегаватт-часов электроэнергии, как она упомянула в другой исследовательской работе, опубликованной в 2022 году. 

Нынешнее поколение моделей наносит еще больший ущерб климату

Но обе эти модели относятся к предыдущему поколению ИИ и по сегодняшним меркам значительно малы. Преемник GPT-3, GPT-4, считается в 10 раз больше, и для его обучения потребовалось от 51 до 62 гигаватт энергии, что, по словам исследователя Каспера Гроэса Альбина Людвигсена, превышает совокупную потребность 4600 американских домов. 

Аналогичным образом, у Google теперь есть гораздо более крупная модель, чем Gopher, которая называется Gemini, и, несмотря на то, что Google не раскрыла, сколько энергии она потребляет, расчет прост: чем больше вы строите, тем больше энергии она потребляет.

Эти оценки касались только этапов разработки и обучения. Есть еще один важный момент: эти модели созданы для использования в реальных условиях, где от них требуется выдавать результаты на основе обучения, а выдача этих результатов в ответ на запросы пользователей также требует энергии. 

По мнению экспертов, для ответа на 1000 запросов ChatGPT потребляет 47 ватт, что эквивалентно питанию пяти обычных светодиодных лампочек в течение часа. А теперь представьте, как быстро это может суммироваться, ведь речь идёт только о текстовых ответах. 

Эксперты утверждают, что разработчики ИИ могут снизить свой углеродный след, используя центры обработки данных, работающие на экологически чистой энергии, поскольку выбросы углекислого газа, связанные с ИИ, сильно различаются в зависимости от места хранения и функционирования системы. 

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

Оригинальную статью можно прочитать здесь.