Når digitaliseringa av den finansielle verda går framover, blir påverknaden på energiforbruket stadig meir betydeleg. Kunstig intelligens (AI)-søk viser ein betydeleg høgare energibruk enn tradisjonelle søk, noko som vil bli diskutert på den komande Financial IT-konferansen 11. juni, der bruken av AI i bankmiljø vil være eit hovudtema.
Eit illustrerande kart på nett gjorde nyleg rundar, som viste den markante skilnaden i energikrav mellom eit enkelt Google-søk og ei AI-dreven søkeforespørsel, som dei gjort av ChatGPT. Ifølgje Goldman Sachs brukar AI-søk ti gonger meir energi enn våre vanlege internettforespørsler. Ein bør likevel tenkje over at slike samanlikningar kan vere som å samanlikne epler og appelsiner på grunn av kompleksiteten som ligg i AI-søk.
Sjølv om det er sant at skilnaden i energiforbruk (og dermed utslepp) for éin AI-aktivert forespørsel kan vere betydeleg, er tradisjonelle søk framleis mykje meir vanlege. Ekspertar argumenterer for at den faktiske forskjellen kunne vere mykje større enn ti gonger i visse tilfelle. Uansett serverer slik samanlikningar til å belyse eit nært foreståande problem; potensialet for ein betydeleg global økning i strømforbruket, drivet av dei stadig aukande krava til avanserte AI-teknologiar, genererande tekstmodellar som ChatGPT og datasentralar.
Dei meir omfattande implikasjonane av denne trenden peikar mot eit presserande behov for berekraftige og effektive databehandlingsløysingar sidan desse kraftfulle teknologiane blir meir djupt vevd inn i kvardagsaktivitetane våre, særleg i energikrevjande sektorar som finans og bankverksemd.
Nøkkelsspørsmål og svar:
Spørsmål 1: Kva er konsekvensane av AI for energiforbruket i finanssektoren?
Svar 1: Bruken av AI i finans fører generelt til auka energiforbruk på grunn av ressurskrevjande trening og drift av AI-modellar. Dette reiser bekymringar for finanssektoren, som raskt integrerer AI for datahandtering, kundeservice og beslutningstaking, og som krev meir energieffektive teknologiar for å redusere miljøpåverknaden.
Spørsmål 2: Korleis samanliknar energikrava til AI-søk seg med tradisjonelle søk?
Svar 2: AI-drevene søk, som dei som nyttar komplekse modellar som ChatGPT, kan vere betydeleg meir energikrevjande – og potensielt bruke ti gonger meir energi – samanlikna med tradisjonelle internettførepsørsler. Den høgare energibruken kjem av at AI må prosessere store mengder data og utføre komplekse berekningar.
Spørsmål 3: Kva er dei viktigaste utfordringane knytt til det auka energiforbruket til AI?
Svar 3: Dei viktigaste utfordringane inkluderer:
– Berekraft: Sikre at den auka etterspørselen etter energi frå AI ikkje påverkar miljøet i stor grad.
– Energieffektivitet: Utvikle og implementere meir energieffektive AI-modellar og datasentralar.
– Kostnad: Håndtere dei høgare driftskostnadene knytt til det auka energiforbruket.
– Skalerbarhet: Sjå til at energiinfrastrukturen kan støtte skalerbarheten til AI-teknologiar utan å kompromittere pålitelegheita.
Kontroversar og utfordringar:
Det er ein debatt om den verkelege omfanget av AI sitt energiforbruk og miljøpåverknad, der nokre ekspertar peikar på at fordelane AI gir kan oppvege energikostnadane. Det er òg skepsis til å bruke AI i situasjonar der mindre energikrevjande metodar kunne vere tilstrekkelege, noko som kan leie til ein unødvendig auke i karbonavtrykket.
Fordelar og ulemper:
Fordelar:
– AI kan tilby automatisering, nøyaktigheit, personalisering og effektive forbetringar i finansielle tenester.
– Det kan også gi prediktiv analyse for betre beslutningstaking og risikovurdering.
Ulemper:
– Høgare energibruk bidrar til auka driftskostnader og utslepp av karbon.
– Energikrevjande AI-praksis kan konflikt med globale tiltak for å redusere utslepp av klimagassar og bekjempe klimaendringar.
For å takle desse utfordringane, ser industrien på grøne AI-initiativ, bruken av fornybare energikjelder i datasentralar og utviklinga av meir energieffektive AI-algoritmar.
For å lese meir om relaterte emne, kan du besøke:
– Goldman Sachs for innsikt i energi og finansmarknader.
– International Energy Agency (IEA) for data og rapportar om AI-relaterte trendar i energiforbruk.
– DeepMind for forsking om AI og energieffektivitet.