Naujausi tyrimai rodo, kad generatyvioji AI sunaudoja daugiau nei trisdešimt kartų daugiau energijos nei tradiciniai paieškos varikliai. Ši nerimą kelianti statistika pateikta Sashos Luccioni, žinomos tyrėjos, siekiančios atskleisti ekologines šios sparčiai besivystančios technologijos pasekmes. Luccioni, kanadietė rusų kilmės, 2024 metais buvo pripažinta Time žurnalo kaip viena iš 100 įtakingiausių žmonių pasaulyje, jau kelerius metus tiria AI programų, tokių kaip ChatGPT ir Midjourney, išmetamą teršalų kiekį.
Montrealio konferencijoje Luccioni išreiškė nusivylimą dėl generatyviosios AI energijos efektyvumo naudojant ją internetinėms paieškoms. Skirtingai nei tradiciniai paieškos varikliai, kurie tiesiog atretraukia informaciją, šie AI modeliai generuoja naują turinį, reikalaujantį didžiulio skaičiavimo pajėgumo. Šis reikalavimas lemia didelį energijos vartojimą ne tik jų mokymo metu, bet ir atsakant į vartotojų užklausas.
Tarptautinės energetikos agentūros duomenys rodo, kad AI ir kriptovaliutų sektoriai 2022 metais kartu sunaudojo apie 460 teravatvalandžių elektros energijos, sudarančią 2% pasaulinės gamybos. Atsižvelgdama į šias problemas, Luccioni, vadovaujanti klimato strategijai startup’e, kuria anglies pėdsako vertinimo įrankį kūrėjams. Šis įrankis siekia skatinti skaidrumą ir padėti vartotojams bei kūrėjams pasirinkti efektyvesnes energijos naudojimo galimybes.
Kadangi tokios kompanijos kaip Microsoft ir Google stengiasi pasiekti anglies neutralumą iki dešimtmečio pabaigos, joms vis didėja šiltnamio efektą sukeliančių dujų emisijos, susijusios su AI pažanga. Luccioni pabrėžia atsargaus energijos valdymo svarbą, ragindama subalansuotą požiūrį į AI naudojimą.
Generatyvinės AI aplinkos poveikis: sąmoningumo ugdymo kvietimas
Augant generatyviosios AI galimybėms, tampa vis skubiau spręsti šių galingų modelių veikimo aplinkos pasekmes. Nors daug dėmesio skiriama generatyviosios AI energijos vartojimo skaičiams, būtina gilintis į daugiakryptius iššūkius ir galimas sprendimus, kurie laukia.
Koks yra generatyviosios AI anglies pėdsakas lyginant su tradicine kompiuterija?
Generatyvinės AI sistemos ne tik reikalauja didžiulių energijos kiekių pradinei mokymosi procesui, bet ir sukelia nuolatines veiklos išlaidas, kurios gali reikšmingai prisidėti prie bendro anglies pėdsako. Pavyzdžiui, didelių modelių mokymas gali išskirti iki 500 tonų anglies dioksido, kas lygu kelių vidutinių JAV automobilių viso gyvenimo emisijoms. Šis nuostabus skaičius pabrėžia holistinio AI aplinkos poveikio vertinimo būtinybę, atsižvelgiant ne tik į energijos vartojimą, bet ir į susijusias anglies emisijas įvairiuose AI gyvavimo ciklo etapuose.
Kurie yra pagrindiniai iššūkiai sprendžiant šį aplinkos poveikį?
Vienas iš pagrindinių iššūkių yra skaidrumo trūkumas dėl energijos vartojimo tarp AI kūrėjų. Daugelis įmonių neskelbia savo energijos sunaudojimo ar energijos šaltinių, kuriais remiasi, todėl tyrėjams ir politikos formuotojams sunku gauti aiškią nuomonę apie šios pramonės aplinkos poveikį. Be to, didėjant priklausomybėms nuo generatyviosios AI, sparčiai didėja duomenų centrų poreikis, kad palaikytų šias technologijas, kyla susirūpinimą dėl išteklių išeikvojimo ir žemės naudojimo.
Ar yra kokių nors ginčų dėl generatyviosios AI aplinkos pėdsako?
Taip, yra nemažai diskusijų apie etines AI kūrėjų ir kompanijų atsakomybes mažinti jų aplinkos poveikį. Kritikai teigia, kad ignoruoti ekologines AI pažangos pasekmes dėl greitos inovacijos yra trumparegiška ir žalinga. Be to, vis labiau skiriasi nuomonės dėl to, kaip geriausiai reguliuoti šią sritį, kai kurie ragina griežtų gairių, o kiti pabrėžia lankstumo poreikį, kad būtų galima skatinti tolesnį technologinį pažangą.
Kokie yra generatyviosios AI pranašumai nepaisant jos aplinkos klausimų?
Generatyvioji AI turi potencialo revoliucionuoti pramonę, didinant kūrybiškumą, automatizuodama sudėtingas užduotis ir gerindama efektyvumą įvairiuose procesuose. Pavyzdžiui, verslai gali pasinaudoti generatyvia AI dizainui, turinio kūrimui ir duomenų analizei, dažnai padidindami našumą ir sukurdami naujas darbo galimybes. Be to, AI technologijų pažanga gali prisidėti prie ekologinių tikslų, tokių kaip energijos tinklų optimizavimas arba tvarių praktikų plėtra įvairiose srityse.
Kokios strategijos gali būti diegiamos siekiant sumažinti generatyviosios AI aplinkos poveikį?
Kad sumažintų generatyviosios AI anglies pėdsaką, kūrėjai ir įmonės turėtų prioritetą teikti energijos efektyvumui AI mokymui ir veiklai. Tai apima tvariau energijos šaltinių priėmimą, algoritmų optimizavimą mažiau energiją vartojančiam apdorojimui ir investavimą į anglies kompensavimo projektus. Be to, įrankių, tokių kaip Luccioni’s anglies pėdsako vertinimo sistema, priėmimas bus esminis, kad kūrėjai galėtų pasirinkti sąmoningesnes energijos naudojimo galimybes.
Išvada
Vis augant generatyviosios AI kraštovaizdžiui, sąmoningumas apie jos aplinkos poveikį turi augti lygiagrečiai. Skatindamos skaidrumą, skatindamos tvarias praktikas ir kurdamos novatoriškas technologijas, kurios sumažina energijos vartojimą, pramonė gali siekti atsakingesnio ateities. Sąmoningumas ir proaktyvūs veiksmai yra būtini norint užtikrinti, kad AI gali būti transformuojantis jėga, nesumažindama mūsų planetos vientisumo.
Norėdami sužinoti daugiau apie AI pasekmes mūsų aplinkai, apsilankykite MIT Technology Review ir Nature.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com