Wraz z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji, organizacje zajmujące się ochroną środowiska zaczynają alarmować o ilości energii zużywanej przez modele sztucznej inteligencji. Takie ostrzeżenia muszą jednak opierać się na rzeczywistych liczbach, a nowy raport autorstwa założyciela Digiconomist, Alexa de Vriesa, próbuje określić ilościowo rosnący wpływ sztucznej inteligencji na środowisko.
De Vries – który śledzi również zużycie energii podczas wydobywania kryptowalut – twierdzi, że faza szkolenia modeli sztucznej inteligencji jest najbardziej energochłonna. Dzieje się tak, gdy program jest zasilany dużymi zbiorami danych, zanim jeszcze odpowie na pojedynczy monit. Ale de Vries twierdzi, że faza wnioskowania, kiedy sztuczna inteligencja jest testowana w odniesieniu do danych ze świata rzeczywistego, nie jest poświęcana tak dużej uwagi przez grupy środowiskowe, podczas gdy może ona znacząco przyczynić się do kosztów cyklu życia modelu sztucznej inteligencji.
Minęło dziewięć lat odkąd Digiconomist został uruchomiony w celu „ujawnienia niezamierzonych konsekwencji trendów cyfrowych”. Przez dużą część tych dziewięciu lat zrównoważony rozwój aktywów cyfrowych, takich jak Bitcoin, był kluczowym tematem badań prowadzonych przez…
– Digiconomist (@DigiEconomist) October 10, 2023
„Pojawiają się pewne liczby dotyczące zużycia energii przez ślad węglowy AI, ale pomimo pewnych obaw, nie było treści, które by to potwierdzały, przynajmniej do tej pory” – powiedział de Vries w wywiadzie dla TCN. „Pomyślałem, że to jest miejsce, w którym mogę wkroczyć i spróbować rzucić na to trochę światła, chociaż jest to bardzo trudne”.
„Podawanie liczb jest zupełnie inne niż w przypadku kryptowalut” – dodał.
Twórcy sztucznej inteligencji, powiedział de Vries, często używają tej samej narracji, co firmy kryptowalutowe, twierdząc, że [wpływają na media, aby] produkować energię odnawialną. Jednak koszt budowy dużych centrów danych potrzebnych do przechowywania setek komputerów lub serwerów nie przynosi niczego, na przykład miejsc pracy, dla lokalnej gospodarki.
„Nie potrzeba wielu ludzi do prowadzenia centrum danych, a także nie przyciąga to dodatkowych firm, ponieważ nie trzeba znajdować się obok centrum danych” – powiedział de Vries. „Zostajesz więc z ogromnym pożeraczem energii.”
De Vries podkreślił czas reakcji społeczności ekologicznej, jeśli chodzi o branże zużywające duże ilości energii, a także różnice między ekologiczną kontrolą Bitcoina, która pojawiła się po pęknięciu bańki w 2017 r., a dzisiejszym szumem wokół sztucznej inteligencji.
„Społeczność ekologiczna ma tendencję do bycia nieco powolną – pierwsze nagłówki dotyczące zużycia energii elektrycznej przez Bitcoina pojawiły się w 2017, 2018 roku, kiedy to miała miejsce pierwsza bańka Bitcoina” – powiedział de Vries. „Dopiero w drugiej połowie 2022 r. organizacje ekologiczne zaczęły się poważnie angażować”.
Na początku tego miesiąca w raporcie Associated Press stwierdzono, że centra danych, takie jak te używane w ChatGPT, zużywają około 500 mililitrów wody na każde 5 do 50 podpowiedzi. AP zauważyło, że centra danych OpenAI są rzekomo zlokalizowane w pobliżu tych samych wód w stanie Iowa, które zasilają lokalne pola kukurydzy.
Ponieważ de Vries i inni próbują zwrócić uwagę na zużycie energii przez sztuczną inteligencję, inni twierdzą jednak, że obawy okażą się równie przesadzone, jak w przypadku zużycia energii przez blockchainy.
„Zobaczymy, jak apokaliptyczne prognozy dotyczące zużycia energii przez sztuczną inteligencję upadną” – powiedział wcześniej dyrektor ds. badań HIVE Adam Sharp, powołując się na prognozę Newsweeka z 2017 roku, że Bitcoin zużyje 100% światowej energii do 2020 roku.
„Ta technologia jest bardzo nowa, a wydajność znacznie się poprawi w nadchodzących latach” – powiedział Sharp.
W swoim raporcie de Vries przestrzega przed liczeniem na to, że technologia AI i ulepszenia sprzętowe rozwiążą problemy środowiskowe związane z tą technologią.
„Prawdopodobnie zbyt optymistyczne jest oczekiwanie, że poprawa wydajności sprzętu i oprogramowania w pełni zrównoważy wszelkie długoterminowe zmiany w zużyciu energii elektrycznej związanej ze sztuczną inteligencją” – napisał de Vries. „Postępy te mogą wywołać efekt odbicia, w którym zwiększenie wydajności prowadzi do zwiększonego zapotrzebowania na sztuczną inteligencję, eskalując, a nie zmniejszając całkowite zużycie zasobów”.
De Vries ma nadzieję, że wraz z pojawieniem się większej liczby nagłówków na temat zużycia energii elektrycznej przez sztuczną inteligencję, grupy środowiskowe zwrócą uwagę, ucząc się na kryptowalutach. Jednak de Vries powiedział, że ograniczone dostępne dane mogą prowadzić do tego, że grupy odłożą kwestię zużycia energii przez sztuczną inteligencję na dalszy plan.
„W tej chwili liczby są niewielkie, więc można argumentować:” Dlaczego musimy umieścić to bardzo wysoko w naszym programie, skoro wciąż jest małe?” – powiedział de Vries. „Ale sprawa nie pozostanie mała przez bardzo długi czas”.
De Vries ma nadzieję, że ludzie wezmą pod uwagę zrównoważony rozwój jako kluczowy czynnik podczas korzystania ze sztucznej inteligencji oraz inne znane ograniczenia i obawy. W miarę jak narzędzia sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej wszechobecne, naukowcy biją na alarm w kwestii prywatności danych, wzorca sztucznej inteligencji generowania stronniczych lub rasistowskich odpowiedzi oraz generowania fałszywych informacji, znanych również jako halucynacje.
„Jest dużo szumu i myślę, że to największa rzecz w przypadku nowych technologii” – powiedział de Vries. „Wszyscy zawsze gubią się w szumie i strachu przed przegapieniem, a my musimy coś zrobić i całkowicie zapominamy o użytkowniku końcowym”.
Porównując to do szumu wokół blockchain, De Vries przestrzegł przed myśleniem o sztucznej inteligencji jako srebrnej kuli, która rozwiąże wszystkie problemy świata.
„Naprawdę niekoniecznie musisz coś wypróbować, aby dowiedzieć się, że nie będzie to przydatne” – powiedział. „Będą bardzo wyraźne przypadki, w których będziesz potrzebować rozproszonej bazy danych, a kiedy nie, a także będzie to miało miejsce w przypadku sztucznej inteligencji, gdy będziesz potrzebować bardzo dużego modelu na zapleczu, aby pomóc ci robić różne rzeczy lub w przeciwieństwie do tego, kiedy tego nie zrobisz.”
