Na področju umetne inteligence (AI) se razprave pogosto vrtijo okoli napačnih informacij in potencialne grožnje delovnim mestom ljudi. Vendar pa profesorica bostonske univerze, Kate Saenko, opozarja na še eno pomembno skrb – znaten vpliv generativnih orodij AI na okolje.
Kot raziskovalec umetne inteligence Saenko izraža pomisleke glede stroškov energije za izdelavo modelov umetne inteligence. V članku o The Conversation poudarja: "Močnejši kot je AI, več energije potrebuje."
Medtem ko je poraba energije pri kriptovalutah, kot sta Bitcoin in Ethereum, sprožila obsežno razpravo, hiter razvoj umetne inteligence ni bil deležen enake ravni nadzora v smislu njegovega vpliva na planet.
Profesor Saenko želi spremeniti to pripoved, pri čemer priznava omejene podatke, ki so na voljo o ogljičnem odtisu ene same generativne poizvedbe AI. Vendar pa poudarja, da raziskave kažejo, da je poraba energije štiri- do petkrat večja kot pri preprosti iskalni poizvedbi.
Pomembna študija iz leta 2019 preučuje generativni model umetne inteligence, imenovan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), sestavljen iz 110 milijonov parametrov. Ta model je med postopkom usposabljanja porabil energijo, ki je enakovredna povratnemu čezcelinskemu letu ene osebe z uporabo grafičnih procesnih enot (GPE). Parametri, ki usmerjajo napovedi modela in povečajo kompleksnost, se prilagodijo med usposabljanjem, da se zmanjšajo napake.
Za primerjavo Saenko razkriva, da je model OpenAI GPT-3 z osupljivimi 175 milijardami parametrov porabil energijo, ki je enaka porabi 123 osebnih vozil na bencinski pogon eno leto ali približno 1,287 megavatnih ur električne energije. Poleg tega je ustvaril neverjetnih 552 ton ogljikovega dioksida. Presenetljivo je, da se je ta poraba energije zgodila, preden so potrošniki sploh začeli uporabljati model.
Z naraščajočo priljubljenostjo klepetalnih robotov z umetno inteligenco, kot sta Perplexity AI in Microsoftov ChatGPT, integriran v Bing, se položaj še poslabša z izdajo mobilnih aplikacij, zaradi česar so te tehnologije še bolj dostopne širšemu občinstvu.
Na srečo Saenko izpostavlja Googlovo študijo, ki predlaga različne strategije za ublažitev ogljičnega odtisa. Uporaba učinkovitejših modelnih arhitektur, procesorjev in okolju prijaznih podatkovnih centrov lahko bistveno zmanjša porabo energije.
Medtem ko en sam velik model umetne inteligence morda ne bo sam uničil okolja, Saenko opozarja, da če številna podjetja razvijejo nekoliko različne robote umetne inteligence za različne namene, od katerih vsak skrbi za milijone strank, lahko kumulativna poraba energije postane pomembna skrb.
Konec koncev Saenko predlaga, da so nadaljnje raziskave bistvenega pomena za izboljšanje učinkovitosti generativne umetne inteligence. Spodbudno poudarja potencial, da umetna inteligenca deluje na obnovljivih virih energije. Z optimizacijo računanja, da sovpada z razpoložljivostjo zelene energije, ali lociranjem podatkovnih centrov, kjer je obnovljive energije v izobilju, je mogoče emisije zmanjšati za izjemen faktor 30 do 40 v primerjavi z zanašanjem na omrežja, v katerih prevladujejo fosilna goriva.
Skratka, medtem ko skrbi glede dezinformacij in premestitev delovnih mest zaradi umetne inteligence ostajajo, poudarjanje profesorja Saenka o vplivu generativnih orodij umetne inteligence na okolje odpira kritično vprašanje. Poziva k večjim raziskavam in inovativnim pristopom za zagotovitev, da je razvoj umetne inteligence usklajen s cilji trajnosti. S tem lahko izkoristimo potencial umetne inteligence, hkrati pa zmanjšamo njen ogljični odtis in tako utiramo pot bolj zeleni prihodnosti.
Vir: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/