В связи с быстрым развитием искусственного интеллекта экологические организации начинают бить тревогу по поводу количества энергии, потребляемой моделями искусственного интеллекта. Однако такие предупреждения должны основываться на реальных цифрах, и в новом докладе основателя компании Digiconomist Алекса де Вриса предпринята попытка количественно оценить растущее влияние искусственного интеллекта на окружающую среду.
Де Врис, который также отслеживает энергопотребление при майнинге криптовалют, утверждает, что этап обучения моделей ИИ является наиболее энергоемким. На этом этапе программе скармливаются большие массивы данных, и она не успевает ответить ни на один запрос. Однако де Врис утверждает, что экологические группы не уделяют должного внимания этапу формирования выводов, когда ИИ тестируется на реальных данных, хотя именно он может внести значительный вклад в стоимость жизненного цикла модели ИИ.
Прошло девять лет с момента создания журнала Digiconomist, целью которого было «выявление непредвиденных последствий цифровых тенденций». На протяжении значительной части этих девяти лет устойчивость цифровых активов, таких как биткойн, была одним из ключевых направлений исследований…
— Digiconomist (@DigiEconomist) October 10, 2023
«Существуют некоторые цифры, касающиеся энергопотребления и «углеродного следа» искусственного интеллекта, но, несмотря на некоторые опасения, контента, подтверждающего это, по крайней мере до сих пор, не было», — сказал де Врис в интервью TCN. «Я решил, что именно здесь я могу вмешаться и попытаться пролить свет на эту тему, хотя это очень сложно».
«Это совсем другое дело, чем с криптовалютами, — придумывать цифры», — добавил он.
По словам де Вриса, разработчики ИИ часто используют ту же логику, что и криптовалютные компании, утверждая, что они могут [повлиять на коммунальные службы, чтобы те] производили возобновляемую энергию. Однако затраты на строительство крупных центров обработки данных, необходимых для размещения сотен компьютеров или серверов, не дают ничего, кроме рабочих мест, для местной экономики.
«Для управления центром обработки данных не нужно много людей, и это также не привлекает дополнительный бизнес, поскольку не нужно располагаться рядом с центром обработки данных», — сказал де Врис. «Таким образом, вы остаетесь с огромным энергопотребителем».
Де Врис обратил внимание на время реакции экологического сообщества, когда речь идет об отраслях, потребляющих большое количество энергии, а также на различия между экологической экспертизой биткойна, возникшей после лопания пузыря в 2017 году, и сегодняшней шумихой вокруг искусственного интеллекта.
Экологическое сообщество, как правило, немного медлит — первые заголовки о потреблении электроэнергии биткойном появились примерно в 2017-2018 годах, когда возник первый «пузырь» биткойна», — сказал де Врис. «Экологические организации начали серьезно заниматься этим вопросом только во второй половине 2022 года».
Ранее в этом месяце агентство Associated Press сообщило, что центры обработки данных, подобные тем, что используются для ChatGPT, потребляют около 500 миллилитров воды на каждые 5-50 запросов. AP отметило, что центры обработки данных OpenAI предположительно расположены вблизи тех же водоемов в штате Айова, которые питают местные кукурузные поля.
Де Врис и другие пытаются привлечь внимание к энергопотреблению ИИ, однако, по мнению других, эта проблема окажется столь же раздутой, как и энергопотребление блокчейн.
«Мы увидим, что апокалиптические прогнозы относительно энергопотребления ИИ не оправдаются», — заявил ранее в интервью TCN директор по исследованиям компании HIVE Адам Шарп, ссылаясь на прогноз журнала Newsweek от 2017 года, согласно которому биткоин будет потреблять 100% мировой энергии к 2020 году.
«Эта технология очень новая, и в ближайшие годы ее эффективность значительно возрастет», — сказал Шарп.
В своем докладе де Врис предостерегает от того, чтобы рассчитывать на то, что технологии искусственного интеллекта и аппаратные усовершенствования решат экологические проблемы технологии.
«Вероятно, слишком оптимистично ожидать, что повышение эффективности аппаратного и программного обеспечения полностью компенсирует любые долгосрочные изменения в потреблении электроэнергии, связанные с ИИ», — пишет де Врис. «Эти достижения могут вызвать эффект отскока, при котором повышение эффективности приводит к росту спроса на ИИ, увеличивая, а не уменьшая общее потребление ресурсов».
Де Врис надеется, что по мере появления новых заголовков о потреблении электроэнергии искусственным интеллектом экологические группы обратят на это внимание, переняв опыт криптовалют. Однако, по словам де Вриса, ограниченность имеющихся данных может привести к тому, что экологические группы будут откладывать вопрос об энергопотреблении ИИ на потом.
«Сейчас цифры невелики, поэтому можно возразить: «Почему мы должны ставить этот вопрос во главу угла, если он все еще мал?»», — сказал де Врис. «Но эта проблема не будет оставаться маленькой очень долго».
Де Врис надеется, что люди будут рассматривать устойчивость как ключевой фактор при использовании ИИ и других известных ограничений и проблем. По мере того как инструменты ИИ становятся все более распространенными, исследователи бьют тревогу по поводу конфиденциальности данных, того, что ИИ может давать предвзятые или расистские ответы, а также генерировать ложную информацию, известную также как галлюцинация.
«Существует много шумихи, и я думаю, что это самая большая проблема, связанная с появлением новых технологий», — сказал де Врис. «Все всегда теряются в шумихе и страхе упустить что-то, а мы должны что-то делать, и мы совершенно забываем о конечном пользователе».
Сравнивая это с шумихой вокруг блокчейна, де Врис предостерегает от того, чтобы рассматривать ИИ как серебряную пулю, способную решить все мировые проблемы.
«На самом деле не обязательно пробовать что-то, чтобы понять, что это не будет полезным», — сказал он. «Будут очень четкие случаи, когда вам нужна распределенная база данных, а когда нет, так же как и в случае с ИИ, когда вам нужна очень большая модель в бэк-энде, чтобы помочь вам сделать что-то, или когда это не так»
