Fremskridt inden for kunstig intelligens (AI) har revolutioneret den måde, vi interagerer med teknologi på. Fra simple opgaver som at tænde et lys til komplekse stemmekommandoer er AI blevet en integreret del af vores dagligdag. Men bag disse tilsyneladende ubesværede interaktioner ligger der et kæmpe netværk af ressourcer, arbejdskraft og algoritmisk forarbejdning.
I 2018 skrev Kate Crawford og Vladan Joler om omfanget af de ressourcer, der kræves for, at AI-systemer kan udføre selv de simpleste opgaver. Skalaen for energi og arbejdskraft involveret i AI-drift overstiger langt, hvad et menneske ville kræve for at udføre de samme opgaver. Spring frem til 2021, og vi ser, hvor eksponentiel væksten i denne industri har været.
Nyere analyser har vist, at mængden af beregningsevne, der bruges til at træne store AI-modeller, er steget markant i løbet af de sidste seks år. Faktisk er den steget 300.000 gange hurtigere end Moores lov, som beskriver hastigheden, hvormed beregningsevnen har tendens til at fordoble sig hvert andet år. Denne enorme vækst i beregningsevne er afgørende for at bearbejde og “lære” fra store mængder data.
Mens AI bliver mere avanceret, eskalerer energiforbruget for disse systemer også. Præcise tal for AI’s elforbrug er svære at bestemme, men rapporter antyder, at AI udgjorde 10 til 15% af Googles samlede elforbrug i 2021. Dette svarer til cirka 2,3 terawatt-timer årligt, hvilket er det samme som elforbruget i en by af Atlantas størrelse.
AI’s voksende behov for energi er tydeligt i prognoserne for fremtiden. Nvidia, en førende producent af AI-serverchips, forventes at sende 1,5 millioner AI-serverenheder om året inden 2027. Hvis disse servere kørte ved fuld kapacitet, ville de forbruge mindst 85,4 terawatt-timer elektricitet årligt, hvilket overstiger energiforbruget i mange små lande.
Behovet for gennembrud inden for energiteknologi bliver stadig mere presserende. OpenAI CEO Sam Altman antyder, at fusionskraftteknologi eller væsentligt billigere solenergi i stor skala er nødvendig for at opretholde AI’s energibehov. Altman selv har investeret i fusions-startup Helion Energy, som sigter mod at skabe dette gennembrud.
I mellemtiden vil det høje elforbrug af AI fortsat være en begrænsende faktor. Omkostningerne ved AI-brug, både i form af energi og økonomi, vil begrænse bred adgang til sofistikerede AI-modeller. Som beregningsomkostningerne for AI-modeller stiger, bliver det klart, hvorfor tech-giganter som Google er forsigtige med at gøre disse modeller tilgængelige for offentligheden.
Fremtiden for AI rummer utroligt potentiale, men det er afgørende at adressere energibehovene og omkostningerne forbundet med disse systemer for deres bæredygtige udvikling. Mens vi stræber efter gennembrud inden for energiteknologi, skal vi sikre, at AI’s vækst ikke sker på bekostning af vores miljø og ressourcer.
FAQ:
1. Hvad er konsekvensen af kunstig intelligens (AI) for teknologi?
– AI har revolutioneret den måde, vi interagerer med teknologi på og muliggør, at vi kan udføre simple opgaver som at tænde et lys og komplekse stemmekommandoer.
2. Hvor mange ressourcer og arbejdskraft kræves der for, at AI-systemer kan udføre opgaver?
– Kate Crawford og Vladan Joler bemærkede, at AI-systemer kræver en stor mængde ressourcer og arbejdskraft, selv til simple opgaver.
3. Hvor hurtigt er computereffekten, der bruges til at træne store AI-modeller, steget?
– Nyere analyser viser, at computereffekten, der bruges til at træne store AI-modeller, er steget 300.000 gange hurtigere end Moores lov, som beskriver hastigheden, hvormed beregningsevnens fordoblingstid er cirka to år.
4. Hvad er elforbruget for AI-systemer?
– Præcise tal er svære at bestemme, men rapporter antyder, at AI udgjorde 10 til 15% af Googles samlede elforbrug i 2021, svarende til cirka 2,3 terawatt-timer årligt.
5. Hvad er det forventede elforbrug for AI?
– Nvidia forventes at sende 1,5 millioner AI-serverenheder om året inden 2027, som, hvis de kører med fuld kapacitet, ville forbruge mindst 85,4 terawatt-timer elektricitet årligt.
6. Hvilke gennembrud inden for energiteknologi er nødvendige for at imødekomme AI’s energibehov?
– OpenAI CEO Sam Altman antyder, at fusionskraftteknologi eller væsentligt billigere solenergi i stor skala er nødvendig. Altman har investeret i fusions-startup Helion Energy, som sigter mod at skabe dette gennembrud.
7. Hvordan påvirker det høje elforbrug af AI tilgængeligheden?
– Det høje elforbrug af AI-modeller øger beregningsomkostningerne, hvilket begrænser bred adgang til sofistikerede AI-modeller. Tech-giganter som Google er forsigtige med at gøre disse modeller tilgængelige for offentligheden.
Definitioner:
– Kunstig Intelligens (AI): Simulationen af menneskelig intelligensprocesser af maskiner, typisk involverende opgaver som talegenkendelse, problemløsning og læring.
– Beregningsevne: Den beregningsmæssige kapacitet hos et computersystem, typisk målt i antallet af beregninger, det kan udføre pr. sekund.
– Moores Lov: Observationen om, at antallet af transistorer på en mikrochip fordobles cirka hvert andet år, hvilket fører til en eksponentiel vækst i beregningsevnen.
– Terawatt-time: En enhed for elektrisk energi svarende til en billion (10^12) watt-timer.
Relaterede links:
– OpenAI: Officiel hjemmeside for OpenAI, en organisation dedikeret til at fremme kunstig generel intelligens.
– Nvidia: Officiel hjemmeside for Nvidia, en førende producent af grafikkort (GPUs) og AI-hardware.
– Google: Officiel hjemmeside for Google, et multinationalt teknologiselskab kendt for sin søgemaskine og AI-initiativer.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe