Nyleg forsking avslører at generativ AI bruker over tretti gonger meir energi enn tradisjonelle søkemotorar. Denne alarmerande statistikken kjem frå Sasha Luccioni, ein kjend forskar som føremål er å kaste lys over dei ökologiske konsekvensane av denne raskt utviklande teknologien. Luccioni, ein kanadisk forskar av russisk avstamming som blei utnevn til ein av verdas 100 mest innflytelsesrike personar av Time magazine i 2024, har forska på utsleppa frå AI-program som ChatGPT og Midjourney i fleire år.
Under ein konferanse i Montreal uttrykte Luccioni skuffelse over energieffektiviteten til generativ AI når det blir brukt til nettbaserte søk. I motsetnad til konvensjonelle søkemotorar som berre hentar informasjon, genererer desse AI-modellane nytt innhold, noko som krev enorm berekningskraft. Dette behovet fører til eit substansielt energiforbruk, både under treninga deira og når dei svarer på brukerforespurnader.
Data frå Det internasjonale energibyrået indikerer at AI- og kryptovaluta-sektorane samla sett brukte om lag 460 terawatt-timar med elektrisitet i 2022, noko som utgjer 2% av den globale produksjonen. Som svar på desse bekymringane, utviklar Luccioni, som leiar klimastrategi ved ein oppstart, eit verktøy for vurdering av karbonavtrykk for utviklarar. Dette systemet har som mål å fremje transparens og guide brukarar og utviklarar til meir energieffektive val.
Når selskap som Microsoft og Google strever etter karbonnøytralitet innan slutten av tiåret, står dei overfor aukande klimagassutslepp knytta til sine AI-framgangar. Luccioni understrekar viktigheten av nøye energiforvaltning, og oppfordrar til ein balansert tilnærming til utnyttelse av AI.
Den miljømessige påverknaden av generativ AI: Ein oppfordring til medvitenheit
Etter kvart som evnene til generativ AI fortset å utvida seg, blir dei miljømessige konsekvensane av å kjøre desse kraftfulle modellane stadig meir presserande. Mens det er blitt lagt stor vekt på energiforbruket knytt til generativ AI, er det essensielt å dykke djupare inn i de mangefasetterte utfordringane og potensielle løysingane som ligg framfor oss.
Kva er karbonavtrykket til generativ AI samanlikna med tradisjonell databehandling?
Generativ AI-system krev ikkje berre massive mengder energi for initial trening, men pådrar seg også kontinuerlige driftskostnader som kan bidra substansielt til det totale karbonavtrykket. For eksempel kan trening av store modellar sleppe ut opptil 500 tonn karbondioksid, noko som er samanliknbart med livstidsutsleppa frå fleire gjennomsnittlege amerikanske bilar. Dette astonishing figuren understrekar behovet for eit heilskapleg syn på AI sin miljømessige påverknad, som tek hensyn til ikkje berre energiforbruk, men også tilknyttede karbonutslepp gjennom ulike fasar av AI-livssyklusen.
Kva er dei viktigaste utfordringane i å takle desse miljømessige påverknadane?
Ein av dei primære utfordringane er mangelen på transparens når det kjem til energibruk blant AI-utviklarar. Mange selskap offentleg gjer ikkje sine energiforbruk eller energikjelder kjent, noko som gjer det vanskeleg for forskarar og politikarar å få eit klart bilete av bransjens miljømessige påverknad. Vidare, ettersom avhengigheten av generativ AI auka, er etterspørselen etter datacenter for å støtte desse teknologiane på himmelferd, noko som fører til bekymringar rundt ressursutarming og arealbruk.
Er det kontroversar knytt til den miljømessige fotavtrykket frå generativ AI?
Ja, det er betydeleg debatt kring dei etiske ansvarsområda til AI-utviklarar og selskap for å redusere sin miljømessige påverknad. Kritikarar hevdar at å neglisjere dei økologiske konsekvensane av AI- framgangar til fordel for rask innovasjon er kortsynt og skadelig. Vidare er det ei aukande divergens i meininger om korleis ein best kan tilnærme seg reguleringar på dette området, med nokre som kjempar for strenge retningslinjer mens andre vektlegg behovet for fleksibilitet for å fremme fortsatt teknologisk framgang.
Kva er fordelane med generativ AI til tross for miljømessige bekymringar?
Generativ AI har potensialet til å revolusjonere bransjar ved å auke kreativiteten, automatisere komplekse oppgåver og forbetre effektiviteten gjennom prosessar. For eksempel kan bedrifter utnytte generativ AI for design, innholdsproduksjon og dataanalyse, noko som ofte resulterer i auka produktivitet og nye jobbmuligheiter. I tillegg kan framsteg i AI-teknologi bidra til økologiske mål, som å optimalisere energinettverk eller utvikle meir bærekraftige praksisar i ulike sektorar.
Kva strategiar kan implementerast for å minimere den miljømessige påverknaden av generativ AI?
For å redusere karbonavtrykket til generativ AI må utviklarar og selskap prioritere energieffektivitet i AI-trening og drift. Dette inkluderer å ta i bruk meir bærekraftige energikjelder, optimalisere algoritmer for mindre energiintensiv behandling, og investere i karbonkompenseringsprosjekt. Vidare vil implementering av verktøy som Luccioni sitt system for vurdering av karbonavtrykk vere avgjerande for å guide utviklarar mot meir bevisst energibruk.
Konklusjon
Etter kvart som landskapet for generativ AI fortset å utvikle seg, må medvitenheten om dens miljømessige påvirkning auke samtidig. Ved å fremje transparens, oppmuntre til bærekraftige praksisar, og utvikle innovative teknologiar som reduserer energiforbruk, kan industrien arbeide mot ei meir ansvarleg framtid. Medvitenhet og proaktive tiltak er avgjerande for å sikre at AI kan fungere som ei transformativ kraft utan å gå på bekostning av integriteten til planeten vår.
For vidare lesing om implikasjonane av AI for miljøet vårt, besøk MIT Technology Review og Nature.
The source of the article is from the blog enp.gr