Roman RemberНедавние исследования показывают, что генеративный ИИ потребляет более тридцати раз больше энергии, чем традиционные поисковые системы. Эта тревожная статистика представлена Сашей Луччиони, известным исследователем, стремящимся пролить свет на экологические последствия этой быстро развивающейся технологии. Луччиони, канадка русского происхождения, которая была названа журналом Time одной из 100 самых влиятельных людей мира в 2024 году, на протяжении нескольких лет исследует выбросы, производимые ИИ-программами, такими как ChatGPT и Midjourney.
Во время конференции в Монреале Луччиони выразила разочарование по поводу энергетической эффективности генеративного ИИ при использовании для онлайн-поиска. В отличие от обычных поисковых систем, которые просто извлекают информацию, эти ИИ-модели генерируют новый контент, требуя огромной вычислительной мощности. Эта потребность приводит к значительному потреблению энергии не только во время их обучения, но и при ответах на запросы пользователей.
Данные Международного энергетического агентства показывают, что сектора ИИ и криптовалюты в совокупности потребили примерно 460 тераватт-часов электроэнергии в 2022 году, что составляет 2% от мирового производства. В ответ на эти проблемы Луччиони, которая руководит климатической стратегией в стартапе, разрабатывает инструмент для оценки углеродного следа для разработчиков. Эта система нацелена на повышение прозрачности и руководство пользователями и разработчиками к более эффективным энергетическим решениям.
В то время как такие компании, как Microsoft и Google, стремятся достичь углеродной нейтральности к концу десятилетия, они сталкиваются с ростом выбросов парниковых газов, связанных с их достижениями в области ИИ. Луччиони подчеркивает важность тщательного управления энергией, призывая к сбалансированному подходу к использованию ИИ.
Экологическое воздействие генеративного ИИ: призыв к осознанию
По мере расширения возможностей генеративного ИИ экологические последствия работы этих мощных моделей становятся все более актуальными. Хотя значительное внимание уделяется цифрам потребления энергии, связанным с генеративным ИИ, важно углубиться в многоаспектные проблемы и потенциальные решения, которые ждут впереди.
Каков углеродный след генеративного ИИ по сравнению с традиционными вычислениями?
Системы генеративного ИИ требуют не только огромных объемов энергии для начального обучения, но также несут постоянные операционные расходы, которые могут значительно способствовать их общему углеродному следу. Например, обучение крупных моделей может выделять до 500 тонн углекислого газа, что сопоставимо с выбросами на протяжении всего срока службы нескольких средних автомобилей в США. Эта поразительная цифра подчеркивает необходимость комплексного взгляда на экологическое воздействие ИИ, учитывая не только потребление энергии, но и сопутствующие углеродные выбросы на различных стадиях жизненного цикла ИИ.
Каковы ключевые проблемы в решении этих экологических последствий?
Одной из основных проблем является отсутствие прозрачности в отношении использования энергии среди разработчиков ИИ. Многие компании не публикуют данные о своем потреблении энергии или о источниках энергии, на которые они полагаются, что затрудняет исследователям и политикам получение ясной картины экологического воздействия отрасли. Кроме того, по мере увеличения зависимости от генеративного ИИ спрос на серверные центры для поддержки этих технологий стремительно растет, что вызывает опасения по поводу истощения ресурсов и использования земель.
Существуют ли спорные моменты вокруг экологического следа генеративного ИИ?
Да, существует значительная дискуссия относительно этической ответственности разработчиков ИИ и компаний по снижению своего экологического воздействия. Критики утверждают, что игнорирование экологических последствий достижений ИИ в пользу быстрого инновационного развития — это недальновидно и вредно. Более того, существует растущий разрыв в мнениях о том, как лучше всего подойти к регулированию в этой области, некоторые выступают за строгие нормы, в то время как другие подчеркивают необходимость гибкости для поддержки продолжения технологического прогресса.
Каковы преимущества генеративного ИИ, несмотря на экологические проблемы?
Генеративный ИИ имеет потенциал революционизировать отрасли, повышая креативность, автоматизируя сложные задачи и улучшая эффективность процессов. Например, бизнес может использовать генеративный ИИ для дизайна, создания контента и анализа данных, что зачастую ведет к повышению производительности и созданию новых рабочих мест. Кроме того, достижения в технологии ИИ могут способствовать достижению экологических целей, таких как оптимизация энергетических сетей или разработка более устойчивых практик в различных секторах.
Какие стратегии можно внедрить для минимизации экологического воздействия генеративного ИИ?
Чтобы уменьшить углеродный след генеративного ИИ, разработчики и компании должны придавать первоочередное значение энергоэффективности в обучении и эксплуатации ИИ. Это включает в себя использование более устойчивых источников энергии, оптимизацию алгоритмов для менее энергоемкой обработки и инвестиции в проекты по компенсации углерода. Более того, принятие таких инструментов, как система оценки углеродного следа Луччиони, будет иметь решающее значение для руководства разработчиков к более сознательному использованию энергии.
Заключение
По мере развития ландшафта генеративного ИИ осознание его экологического воздействия должно расти параллельно. Поддерживая прозрачность, поощряя устойчивые практики и разрабатывая инновационные технологии, которые снижают потребление энергии, отрасль может работать на более ответственное будущее. Осведомленность и проактивные меры имеют решающее значение для того, чтобы ИИ мог служить трансформационной силой, не компрометируя целостность нашей планеты.
Для дальнейшего чтения о последствиях ИИ для нашей среды обитания посетите MIT Technology Review и Nature.
