Wpływ sztucznej inteligencji na środowisko: troska wykraczająca poza dezinformację i zagrożenia w pracy

W dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) dyskusje często toczą się wokół dezinformacji i potencjalnego zagrożenia dla ludzkich miejsc pracy. Jednak profesor Uniwersytetu Bostońskiego, Kate Saenko, zwraca uwagę na inny istotny problem — znaczny wpływ narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji na środowisko.

Jako badacz sztucznej inteligencji Saenko wyraża obawy dotyczące kosztów energii związanych z konstruowaniem modeli sztucznej inteligencji. W artykule w The Conversation podkreśla: „Im potężniejsza sztuczna inteligencja, tym więcej energii zużywa”.

Podczas gdy zużycie energii przez kryptowaluty, takie jak Bitcoin i Ethereum, wywołało obszerną debatę, szybki rozwój sztucznej inteligencji nie spotkał się z takim samym poziomem kontroli pod względem wpływu na planetę.

Profesor Saenko ma na celu zmianę tej narracji, uznając ograniczone dostępne dane na temat śladu węglowego pojedynczego generatywnego zapytania AI. Podkreśla jednak, że badania sugerują, że zużycie energii jest od czterech do pięciu razy wyższe niż w przypadku zwykłego zapytania w wyszukiwarce.

Godne uwagi badanie z 2019 r. dotyczy generatywnego modelu sztucznej inteligencji o nazwie Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), składającego się ze 110 milionów parametrów. Ten model zużywał energię odpowiadającą transkontynentalnemu lotowi w obie strony dla jednej osoby podczas procesu szkolenia, wykorzystując procesory graficzne (GPU). Parametry, które kierują przewidywaniami modelu i zwiększają złożoność, są dostosowywane podczas uczenia w celu zmniejszenia liczby błędów.

Dla porównania, Saenko ujawnia, że ​​model GPT-3 OpenAI, z oszałamiającymi 175 miliardami parametrów, zużywał energię odpowiadającą 123 napędzanym benzyną pojazdom pasażerskim napędzanym przez rok lub około 1,287 megawatogodzin energii elektrycznej. Dodatkowo wygenerował oszałamiające 552 tony dwutlenku węgla. Co ciekawe, ten wydatek energetyczny miał miejsce, zanim konsumenci zaczęli korzystać z tego modelu.

Wraz z rosnącą popularnością chatbotów opartych na sztucznej inteligencji, takich jak Perplexity AI i Microsoft ChatGPT zintegrowanych z Bing, sytuację dodatkowo pogarsza pojawienie się aplikacji mobilnych, dzięki którym technologie te stają się jeszcze bardziej dostępne dla szerszej publiczności.

Na szczęście Saenko zwraca uwagę na badanie przeprowadzone przez Google, które proponuje różne strategie zmniejszania śladu węglowego. Zastosowanie bardziej wydajnych architektur modeli, procesorów i przyjaznych dla środowiska centrów danych może znacznie zmniejszyć zużycie energii.

Chociaż jeden duży model sztucznej inteligencji nie może samodzielnie zdewastować środowiska, Saenko ostrzega, że ​​jeśli wiele firm opracuje nieco inne boty AI do różnych celów, z których każdy będzie obsługiwał miliony klientów, łączne zużycie energii może stać się poważnym problemem.

Ostatecznie Saenko sugeruje, że dalsze badania są niezbędne do zwiększenia wydajności generatywnej sztucznej inteligencji. Zachęcająco podkreśla potencjał sztucznej inteligencji do działania w oparciu o odnawialne źródła energii. Optymalizując obliczenia tak, aby zbiegły się w czasie z dostępnością zielonej energii lub lokalizując centra danych w miejscach, gdzie energia odnawialna jest pod dostatkiem, emisje można zmniejszyć o niezwykły współczynnik 30 do 40 w porównaniu z poleganiem na sieciach zdominowanych przez paliwa kopalne.

Podsumowując, podczas gdy obawy dotyczące dezinformacji i przesunięcia miejsc pracy z powodu sztucznej inteligencji utrzymują się, nacisk profesora Saenko na wpływ generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji na środowisko rodzi problem krytyczny. Wzywa do intensyfikacji badań i innowacyjnych podejść, aby zapewnić zgodność rozwoju sztucznej inteligencji z celami zrównoważonego rozwoju. W ten sposób możemy wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, jednocześnie minimalizując jej ślad węglowy, torując w ten sposób drogę do bardziej ekologicznej przyszłości.