Inteligenta Artificială (AI) a fost integrată în aproape fiecare aspect al vieții noastre zilnice, de la serviciile bancare și cumpărături online până la vehicule și divertisment. Un exemplu remarcabil al avansului său este introducerea lui GPT de către OpenAI, care a dominat dialogul din domeniul tehnologic. Cu toate acestea, există o problemă mai puțin discutată, dar în creștere, cu AI – energia pe care o consumă. Înțelegerea consumului mediu de electricitate în acest sector este complexă, în parte pentru că giganții tehnologici precum OpenAI, Meta și Microsoft păstrează acum datele confidențiale, în timp ce în trecut erau mai transparenți.
Trei specialiști, Sasha Luccioni, Sylvain Viguier și Anne-Laure Ligozat, au evidențiat impactul ambiental al învățării automate în lucrarea lor din 2022. Ei au subliniat resursele computaționale, energia și materialele extinse necesare pentru antrenarea modelelor AI și costurile ambientale ale unui astfel de progres.
Consumul de Energie în Antrenarea Algoritmilor AI
Există o distincție importantă în ciclul de viață al unui algoritm: fazele de antrenare versus utilizare. Antrenarea unui algoritm necesită o cantitate imensă de energie în comparație cu utilizarea ulterioară operațională. De exemplu, se estimează că antrenarea unui model de limbaj precum GPT-3 consumă aproximativ 1.300 MWh pe oră, echivalentul consumului anual de energie al a 130 de case medii americane.
Consumul de Energie în Aplicațiile Inteligenței Artificiale
După antrenare, modelele AI sunt puse în funcțiune – solicitate constant sau solicitate pentru a genera fotografii – care, deși mai puțin consumatoare de energie, nu sunt fără costuri. Studii ulterioare realizate de Luccioni și colegii săi au arătat că generarea de text generează în medie 0,047 kWh la 1.000 de solicitări, aproximativ echivalent cu trei minute și jumătate de streaming Netflix. Modelele de generare a imaginilor necesită chiar mai multă energie, totalizând 2,907 kWh la 1.000 de randări, similar cu energia necesară pentru a încărca un smartphone.
Viitorul: Investirea în Fuziunea Nucleară
Având în vedere cerințele considerabile de energie ale AI, este logic ca Sam Altman de la OpenAI, împreună cu alți experți, să investească în fuziune nucleară – un proces care imită reacțiile soarelui pentru a produce energie curată și accesibilă. Altman a investit chiar în Helion, o afacere care își propune să exploateze energia din fuziunea nucleară. Cu toate acestea, în ciuda progreselor semnificative, mulți oameni de știință consideră că obținerea de energie practică, la scară largă, din fuziunea nucleară înseamnă încă un drum lung.
Fapte Relevante Adiționale:
Inteligenta artificială (AI) și învățarea automată (ML) au devenit omniprezente în industria tehnologică, aducând o serie de beneficii, de la îmbunătățirea rezultatelor din domeniul sănătății până la consolidarea securității cibernetice. Cu toate acestea, impactul ambiental al AI este o preocupare crescândă, în special atunci când se discută despre consumul de energie și amprenta sa de carbon. Iată câteva fapte relevante:
– Multe modele AI avansate sunt antrenate pe hardware specializat precum GPU-uri, TPU-uri și FPG-uri, concepute pentru un volum mare, dar care și consumă o cantitate semnificativă de energie.
– Amprenta de carbon a antrenării modelelor AI poate varia semnificativ în funcție de locația centrelor de date utilizate, deoarece mixul de surse de energie (cărbune, gaz, regenerabil, etc.) influențează emisiile.
– Există eforturi în comunitatea AI de a crea algoritmi mai eficienți și de a optimiza hardware-ul pentru un consum mai bun de energie. Tehnicile includ căutarea arhitecturii neurale, cuantizarea și distilarea cunoștințelor.
– Tendințele din industrie, precum învățarea federată, pot reduce consumul de energie procesând datele local pe dispozitive în loc să le centralizeze în centrele de date.
Întrebări și Răspunsuri Importante:
Q: Care sunt principalele provocări în reducerea impactului ambiental al AI?
A: Provocările includ reducerea energiei folosite în fazele de antrenare și inferență ale AI, trecerea la surse de energie regenerabilă pentru centrele de date, îmbunătățirea eficienței energetice a hardware-ului AI și stabilirea unor rapoarte mai transparente privind costurile mediului asociate operării AI.
Q: Care sunt unele dintre controversele legate de costul ambiental al AI?
A: Controversele pot apărea în jurul justificărilor pentru consumul semnificativ de energie pentru anumite aplicații AI care pot fi considerate non-esențiale sau de lux. În plus, echilibrul între impactul ambiental al AI și rolul său potențial în rezolvarea problemelor climatice duce la dezbateri privind sustenabilitatea generală a AI.
Q: Cum ar putea AI în sine contribui la sustenabilitatea mediului?
A: AI poate optimiza consumul de energie în diverse sectoare, poate prezice producția de energie regenerabilă, poate îmbunătăți reciclarea prin sortarea deșeurilor și poate contribui la monitorizarea și eforturile de conservare a mediului.
Avantaje și Dezavantaje:
Principalele avantaje ale AI sunt potențialul de progres social, economic și tehnologic semnificativ, de la diagnosticarea și tratamentul medical la vehicule autonome și educație personalizată. Cu toate acestea, acest lucru vine și cu dezavantaje, cum ar fi consumul crescut de energie și costurile asociate din punct de vedere al mediului, alături de preocupări etice legate de confidențialitate, ocupare și bias-ul algoritmilor.
Linkuri Conexe Sugerate:
Pentru mai multe informații despre AI și sustenabilitatea mediului, luați în considerare vizitarea:
– OpenAI: Pentru insight-uri cu privire la cele mai recente cercetări și inițiative AI de către OpenAI.
– Organizația Internațională pentru Energia Atomică: Pentru a afla mai multe despre fuziunea nucleară și alte tehnologii de energie curată.
– Panoul Interguvernamental privind Schimbările Climatice: Pentru rapoarte cuprinzătoare despre schimbările climatice și strategiile de atenuare, inclusiv rolul tehnologiei.
Rețineți că linkurile directe către documente științifice sau politici specifice ale unor organizații privind consumul de energie sunt supuse politicilor de acces și nu sunt întotdeauna disponibile public. Verificați întotdeauna autenticitatea domeniului înainte de a face clic pe orice link furnizat.
The source of the article is from the blog motopaddock.nl