Экологическая организация оказывает давление на индустрию ИИ в связи с раскрытием компанией ChatGPT информации о скрытых издержках

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современной жизни, обеспечивая работу различных приложений, включая ChatGPT, которые помогают в решении задач от поиска информации до создания креативного контента. Хотя преимущества ИИdent, новые исследования указывают на менее обсуждаемую проблему: значительные экологические издержки, связанные с большими языковыми моделями, такими как ChatGPT и Bing Copilot.

Энергопотребление при обучении языковой модели

Крупные языковые модели, такие как ChatGPT и Bing Copilot, требуют значительных вычислительных мощностей и электроэнергии в процессе обучения. Согласно исследованию, проведенному учеными из Вашингтонского университета, обучение одной крупной языковой модели, такой как ChatGPT-3, может потреблять до 10 гигаватт-часов (ГВт·ч) электроэнергии. Для сравнения, это примерно эквивалентно годовому потреблению электроэнергии более чем 1000 домохозяйств в США. Кроме того, углеродный след при обучении ChatGPT-3 может составлять от 55 до 284 тонн CO2 в зависимости от источника электроэнергии.

Запуск языковых моделей и их влияние на окружающую среду

Хотя энергопотребление при запуске языковых моделей, таких как Bing Copilot или ChatGPT, ниже, чем при их обучении, оно все же вносит свой вклад в решение экологических проблем. Фактическое энергопотребление зависит от таких факторов, как размер модели, количество обрабатываемых токенов, а также эффективность аппаратного и программного обеспечения. По оценкам, один запрос ChatGPT-4 потребляет от 0,001 до 0,01 кВт·ч, что значительно больше, чем энергия, потребляемая типичным поисковым запросом Google (0,0003 кВт·ч).

Экологические последствия использования систем искусственного интеллекта, включая ChatGPT и Bing Copilot, нельзя игнорировать. По мере роста спроса на услуги ИИ возрастает и потребность в центрах обработки данных для размещения серверов и оборудования, поддерживающего эти системы. Центры обработки данных известны своим высоким энергопотреблением, которое включает в себя как работу оборудования, так и управление электропитанием и охлаждением. В глобальном масштабе на центры обработки данных приходится примерно 1-1,5% потребления электроэнергии и 0,3% выбросов CO2. Кроме того, эти объекты используют значительное количество воды как для охлаждения, так и для выработки электроэнергии.

Согласно отчету Livemint, одна только система ChatGPT-3 потребляет около 800 000 литров воды в час. Это эквивалентно суточной потребности в воде 40 000 человек. Эти цифры подчеркивают значительный экологический след систем искусственного интеллекта.

Снижение энергопотребления и воздействия на окружающую среду

Повышение эффективности аппаратного и программного обеспечения: улучшение конструкции и эффективности аппаратного и программного обеспечения может снизить энергопотребление. Такие методы, как жидкостное иммерсионное охлаждение, могут помочь снизить нагрев оборудования и минимизировать выбросы углекислого газа и потребление воды в центрах обработки данных.

Переход к возобновляемым источникам энергии: переход на возобновляемые источники энергии, такие как ветер, солнце и гидроэнергия, может обеспечить более экологичное электроснабжение центров обработки данных. Страны с богатыми природными ресурсами, такие как Норвегия и Исландия, уже внедрили этот подход для снижения выбросов углекислого газа.

Ответственное использование ИИ: ограничение использования моделей ИИ только в значимых и необходимых приложениях, избегая при этом тривиальных или вредных целей, может способствовать энергосбережению и социальной ответственности. Сосредоточение внимания на создании образовательного или художественного контента, а не на распространении фейковых новостей или спама, может оказать положительное влияние на общество.

Будущее энергопотребления в ИИ

Перспективы энергопотребления в сфере искусственного интеллекта выглядят многообещающими, поскольку технологические достижения приводят к созданию более энергоэффективных моделей ИИ и центров обработки данных. Ожидается также увеличение использования возобновляемых источников энергии. Однако по мере повсеместного распространения ИИ крайне важно продолжать уделять внимание снижению энергопотребления и продвижению устойчивых практик.

Несмотря на растущую обеспокоенность по поводу воздействия ИИ на окружающую среду, получение точных данных остается серьезной проблемой. Существующие и новые исследования опираются на оценочные наборы данных и прогнозы, поскольку разработчики не раскрывают публично полный объем энергопотребления, выбросов углекислого газа и водопотребления, связанных с ИИ.

Исследование Ли и соавторов, проведенное в 2023 году, показало, что глобальный спрос на ИИ потенциально может привести к забору от 4,2 до 6,6 миллиардов кубических метров воды в 2027 году, что превысит общий годовой объем водозабора половины Соединенного Королевства. Это подчеркивает острую необходимость большей прозрачности в оценке воздействия ИИ на окружающую среду.

Призыв к большей подотчетности и прозрачности

Для эффективного решения этих проблем возрастает потребность в большей прозрачности в отношении выбросов, связанных как с эксплуатацией, так и с разработкой ИИ. Разработчики должны раскрывать данные об эффективности использования воды и предоставлять сравнения различных энергозатрат. Такая прозрачность позволит принимать обоснованные решения и проводить оценку воздействия языковых моделей, таких как ChatGPT и Bing Copilot, на окружающую среду.