На тлі ажіотажу навколо ChatGPT і вражаючої потужності та потенціалу штучного інтелекту (ШІ), вплив на навколишнє середовище дещо залишився поза увагою.
Аналітики прогнозують, що вуглецевий слід штучного інтелекту може бути таким же, якщо не гіршим, ніж у майнінгу біткоїнів, який наразі генерує більше парникових газів, ніж цілі країни.
Рекордна спека, що охопила землю, небо та моря, свідчить про те, що це останнє, чого потребують наші тендітні системи життєзабезпечення.
Наразі вся ІТ-індустрія відповідальна за близько 2 відсотків світових викидів CO2. Якщо індустрія штучного інтелекту продовжить розвиватися за нинішньою траєкторією, до 2030 року вона споживатиме 3,5 відсотка світової електроенергії, прогнозує консалтингова компанія Gartner.
“По суті, якщо ви хочете врятувати планету за допомогою ШІ, ви повинні враховувати також вплив на навколишнє середовище”, – сказав Саша Луккьоні, дослідник з питань етики на платформі машинного навчання з відкритим вихідним кодом Hugging Face, в інтерв’ю The Guardian.
“Немає сенсу спалювати ліс, а потім використовувати ШІ для відстеження вирубки”.
Open.AI витрачає приблизно 700 000 доларів США на день лише на обчислювальні витрати, щоб надавати свої послуги чат-ботів більш ніж 100 мільйонам користувачів по всьому світу.
Популярність чат-бота ChatGPT, підтримуваного Microsoft, спричинила гонку озброєнь між технологічними гігантами, а Google і Amazon швидко розгортають ресурси для створення власних систем обробки природної мови.
Багато компаній заборонили використання ChatGPT, але розробляють власні системи штучного інтелекту.
Як і майнінг криптовалют, ШІ залежить від потужних графічних процесорів для обробки даних. ChatGPT працює на базі гігантських дата-центрів, що використовують десятки тисяч цих енергоємних комп’ютерних чіпів.
Біткойн виробляє стільки ж викидів парникових газів, скільки деякі країни. (Кембриджський індекс споживання електроенергії біткойна)
Загальний вплив ChatGPT та інших систем штучного інтелекту на навколишнє середовище складно підрахувати, і значна частина необхідної для цього інформації недоступна для дослідників.
“Очевидно, що ці компанії не люблять розкривати, яку модель вони використовують і скільки вуглецю вона викидає”, – сказав Bloomberg комп’ютерний вчений Рой Шварц з Єврейського університету в Єрусалимі.
Також важко точно передбачити, наскільки ШІ зросте протягом наступних кількох років або наскільки енергоефективним він стане.
Дослідники підрахували, що навчання GPT-3, попередника ChatGPT, на базі даних з більш ніж 500 мільярдів слів зайняло б 1 287 мегават-годин електроенергії і 10 000 комп’ютерних чіпів.
Такої ж кількості енергії вистачило б для забезпечення електроенергією 121 будинку в Сполучених Штатах протягом року.
У процесі навчання було б вироблено близько 550 тонн вуглекислого газу, що еквівалентно перельоту з Австралії до Великобританії 33 рази.
GPT-4, версія, випущена в липні, тренувалася на 570 разів більше параметрів, ніж GPT-3, що свідчить про те, що вона може використовувати більше енергії, ніж її попередники.
Інша мовна модель під назвою BLOOM споживала 433 мегават-години електроенергії, коли її навчали на 1,6 терабайтах даних.
Споживання енергії відбувається протягом усього життєвого циклу технології. (Ligozat et al./arXiv)
Якщо зростання сектору ШІ буде схожим на розвиток криптовалют, то з часом він стане лише більш енергоємним.
Зараз біткойн споживає в 66 разів більше енергії, ніж у 2015 році, – стільки енергії, що Китай і Нью-Йорк заборонили майнінг криптовалюти.
Комп’ютери повинні виконати довгі обчислення для видобутку криптовалюти, і на заробіток одного біткойна може піти до місяця.
Майнінг біткоїнів спалює 137 мільйонів мегават-годин електроенергії на рік, залишаючи вуглецевий слід, який майже такий самий, як у Новій Зеландії.
Інновації та захист обмежених ресурсів Землі вимагають ретельного балансування.