Штучний інтелект прискорює кліматичну кризу: причина у високих енерговитратах
Джерело: techxplore.com
Визнана однією зі 100 найвпливовіших людей у світі ШІ за версією американського журналу Time у 2024 році, канадська комп’ютерна науковиця російського походження вже кілька років прагне кількісно оцінити викиди таких програм, як ChatGPT або Midjourney.
“Мені особливо прикро, що генеративний ШІ використовується для пошуку в Інтернеті,” каже дослідниця в інтерв’ю для AFP під час конференції з штучного інтелекту ALL IN в Монреалі.
Мовні моделі, на яких базуються ці програми, потребують величезних обчислювальних потужностей для навчання на мільярдах даних, що вимагає потужних серверів. Додатково, значна кількість енергії використовується для обробки запитів кожного користувача.
Замість простої витримки інформації, як це робить звичайний пошуковий двигун, “ШІ програми створюють нову інформацію,” що робить цей процес значно енергоємнішим, пояснює вона.
Згідно з даними Міжнародного енергетичного агентства, об’єднані сектори ШІ та криптовалют у 2022 році спожили близько 460 терават-годин електроенергії, що становить два відсотки загального світового виробництва.
Енергоефективність
Провідна дослідниця з впливу ШІ на клімат, Луччіоні в 2020 році взяла участь у створенні інструменту для розробників, який дозволяє підраховувати вуглецевий слід від виконання коду. “CodeCarbon” з того часу було завантажено понад мільйон разів.
Як керівниця кліматичної стратегії стартапу Hugging Face, платформи для обміну відкритими моделями ШІ, вона зараз працює над створенням системи сертифікації для алгоритмів.
Ця система, подібна до програми Агентства з охорони навколишнього середовища США, яка оцінює споживання енергії електронними пристроями, дозволить дізнатися, скільки енергії споживає продукт ШІ, щоб стимулювати користувачів та розробників приймати більш обґрунтовані рішення.
“Ми не враховуємо воду або рідкісні матеріали,” визнає вона, “але принаймні ми можемо виміряти енергоефективність для конкретного завдання і сказати, що ця модель має A+, а та — D.”
Прозорість
Для розробки свого інструменту Луччіоні експериментує з генеративними моделями ШІ, які є доступними для всіх або відкритим кодом, але вона також хоче провести дослідження на комерційних моделях від Google або OpenAI, які поки що не надто охочі до співпраці.
Попри обіцянки Microsoft і Google досягти вуглецевої нейтральності до кінця десятиліття, ці американські техногіганти в 2023 році значно збільшили свої викиди парникових газів через ШІ: Google на 48% порівняно з 2019 роком, а Microsoft на 29% порівняно з 2020 роком.
“Ми прискорюємо кліматичну кризу,” каже Луччіоні, закликаючи до більшої прозорості з боку технологічних компаній.
На її думку, рішення може прийти від урядів, які наразі “летять наосліп,” не знаючи, що саме “включено в набори даних або як навчаються алгоритми.”
“Як тільки ми отримаємо прозорість, ми зможемо розпочати законодавче врегулювання.”
Енергетична поміркованість
Також важливо “пояснити людям, що генеративний ШІ може і чого не може зробити, і за якою ціною,” каже Луччіоні.
У своєму останньому дослідженні вона показала, що створення зображення у високій роздільній здатності за допомогою штучного інтелекту споживає стільки ж енергії, скільки повне заряджання батареї мобільного телефону.
В той час, як все більше компаній хочуть інтегрувати цю технологію у наше повсякденне життя — з розмовними ботами, підключеними пристроями або онлайн-пошуком — Луччіоні виступає за “енергетичну поміркованість.”
Її ідея не полягає в тому, щоб виступати проти ШІ, а в тому, щоб обирати правильні інструменти і використовувати їх розумно.
Notice: Undefined variable: readAlsoLabel in /home/socport/obukhiv.info/www/site/templates/blocks/BlockTypeRelated/rss.php on line 3
- Штучний інтелект проти теорій змови: чи може розмова з чат-ботом змінити мислення?
- Штучний інтелект допоможе вирішити «напругу Хаббла» та розкрити таємниці Всесвіту
- Що таке «клік-фрод» і як йому запобігти?
- Шість вимерлих видів, які науковці можуть відродити найближчими роками
- Цифрові консультації значно покращують призначення оптимальних ліків для пацієнтів із серцевою недостатністю