Technologijų įmonės neatskleidžia žiaurios tiesos dėl energijos ir vandens kiekio, reikalingo jų sudėtingoms programoms ir modeliams apmokyti, rašo britų dienraštis „The Guardian“.
Vienas iš klausimų, į kurį ChatGPT negali tiksliai atsakyti: kiek energijos suvartojate?
„Kaip dirbtinio intelekto kalbos modelis, aš fiziškai nedalyvauju ar tiesiogiai nevartoju energijos“, – bus rašoma roboto atsakyme, arba jis gali skambėti dar keisčiau: „Su mano operacijomis susijęs energijos suvartojimas visų pirma susijęs su serveriais ir infrastruktūra“.
Kur šuo pakastas?
Dirbtinio intelekto (DI) programos gali atrodyti bekūnės. Tačiau juos maitina serverių tinklai duomenų centruose visame pasaulyje, kuriems maitinti reikia daug energijos ir labai daug vandens, kad jie būtų vėsūs. Tai yra rimta ekologinė problema ir iššūkis tvarumui, apie kurią šiandien niekas nekalba.
Kadangi DI programos yra tokios sudėtingos, joms reikia daugiau energijos nei įprastoms skaičiavimo mašinoms. Tačiau bėda ta, kad neįtikėtinai sunku tiksliai nustatyti, kiek energijos išteklių iš tiesų reikia?
Konkuruodami dėl vis sudėtingesnių DI modelių kūrimo, tokios įmonės kaip OpenAI, sukūrusios ChatGPT, „Google“ ir „ Microsoft“ niekada vartotojams neatskleis, kiek elektros ir vandens reikia jų dirbtinio intelekto modeliams apmokyti ir valdyti, kokie energijos šaltiniai maitina jų duomenų centrus. Tai išlieka komercine paslaptimi.
Pavyzdžiui, „Facebook“ patronuojanti įmonė „Meta“ praėjusiais metais atskleidė, kad kuria greičiausią pasaulyje superkompiuterį, vadinamą „AI Research SuperCluster“ (RSC). Tačiau kompanija nežada neatskleisti, kur superkompiuteris bazuojasi ir kaip jis maitinamas bei aušinamas.
Dabar, kai technologijų pramonė skuba įtraukti generatyvųjį AI į beveik viską – nuo el. pašto ir paieškos iki maisto pristatymo programėlių ir psichikos sveikatos paslaugų – aukštųjų technologijų pramonės ekspertai ir tyrėjai perspėja, kad nekontroliuojamas DI įrenginių augimas gali kainuoti didelius aplinkosaugos kaštus.
„Dėl eksponentinio DI pramonės augimo reikia vis daugiau energijos“, – sakė Sasha Luccioni, dirbtinio intelekto bendrovės „Hugging Face“ klimato kaitos vadovas. „Ir vis dėlto matome, kad keičiasi žmonės, naudojantys generatyvius AI modelius, neatsižvelgia į tvarumą.
Luccioni yra vienas iš nedaugelio tyrėjų, kurie bandė įvertinti emisijas, susidarančias kuriant konkrečius AI modelius.
Moksliniame darbe , kuris dar nebuvo recenzuotas, ji ir jos bendraautoriai suskaičiavo, kiek energijos buvo sunaudota Hugging Face didelio kalbos modelio Bloom mokymui superkompiuteriu. Taip pat nutylima, kiek reikia energijos šio superkompiuterio techninei įrangai gaminti ir jo infrastruktūrai prižiūrėti bei elektros, sąnaudų programai paleisti ją paleidus. Jie nustatė, kad AI projektas į atmosferą išmetė apie 50 metrinių tonų anglies dioksido, o tai prilygsta maždaug 60 skrydžių tarp Londono ir Niujorko.
Luccioni ir jos komandos vertinimu, Bloom energijos pėdsakas yra mažesnis nei kitų generuojamųjų DI programų, nes Bloom superkompiuteriai yra maitinami branduoline energija, kuri neišskiria anglies dvideginio. Priešingai, riboti viešai prieinami duomenys rodo, kad tik ChatGPT, GPT3 modelio mokymo metu buvo pagaminta apie 500 metrinių tonų CO 2 – tai atitinka daugiau nei milijoną mylių, nuvažiuotų vidutinių benzinu varomų automobilių, pažymėjo mokslininkai.
„Kalbant apie naujausią ChatGPT modelį, GPT4, [OpenAI] kūrėjai nieko nesakė nei apie tai, kiek laiko jis buvo apmokytas, kur jis mokomas, nei apie naudojamus duomenis“, – sakė Luccioni. „Taigi iš esmės tai reiškia, kad neįmanoma įvertinti išmetamųjų teršalų.
Tuo tarpu naujesni DI modeliai tampa vis didesni ir sunaudoja daugiau energijos. Didesniems modeliams reikia naudoti vis galingesnius grafikos apdorojimo blokus (GPU), o apmokymas užtrunka ilgiau – sunaudojama daugiau išteklių ir energijos, sakė Luccioni.
Dar neaiškesnis yra vandens kiekis, sunaudotas kuriant ir naudojant įvairius DI modelius. Duomenų centrai naudoja vandenį garavimo aušinimo sistemose, kad įranga neperkaistų. Viename nerecenzuotame tyrime , kuriam vadovavo UC Riverside tyrėjai, apskaičiuota, kad mokant GPT3 naujausiuose Microsoft duomenų centruose JAV, galėjo būti sunaudota 700 000 litrų (184 920,45 galonų) gėlo vandens. Tuo tarpu Afrikoje žmonėms trūksta geriamo vandens.
Nesant tikslių viešų duomenų, tyrėjai turėjo daryti prielaidą apie „vandens naudojimo efektyvumą“ Remiantis „Microsoft“ pateiktu vidurkiu, o jis labai apytikslis. Faktinis sunaudotų litrų skaičius gali labai skirtis priklausomai nuo to, kur ir kada tiksliai buvo apmokytas GPT-3. Pavyzdžiui, Arizonoje prireiks daug vandens, kad serveriai neperkaistų, nes tai dykuma, o Vajominge centras gali sunaudoti mažiau vandens. Užuot naudoję daug vandens išgaruojančias aušinimo sistemas, centras gali naudoti tradicinį oro kondicionavimą, kuris sunaudoja mažiau vandens, bet daugiau elektros.
„Google“ tapo pirmąja technologijų milžine, paskelbusia apie savo vandens naudojimą visame pasaulyje, tačiau pateikė vidutinius skaičius bei nuslėpė svarbią informaciją apie vietinį jos duomenų centrų poveikį. Po užsitęsusios teisinės kovos su Oregono gyventojais. Ši valstija paskelbė duomenis, rodančius, kad „Google“ duomenų centrai sunaudojo ketvirtadalį miesto vandens tiekimo.
„Kadangi DI projekto vandens naudojimo efektyvumas gali būti naudojamas atspėti jo skaičiavimo pajėgumus, įmonės nori išlaikyti savo vandens naudojimą paslaptyje, sakė Shaolei Ren, UC Riverside elektros ir kompiuterių inžinerijos docentas. „Jie nori mums suteikti kuo mažiau informacijos“, – sakė jis.
Apskritai įmonės buvo linkusios statyti duomenų centrus ten, kur energija yra pigi. Kadangi didelės technologijų įmonės, tokios kaip „Google“ ir „Microsoft“, siekia nulinės emisijos tikslo, jos gali būti ypač motyvuotos statyti vietose, kur gausu saulės ar vėjo energijos, pavyzdžiui, Arizonoje, tačiau atsirandac kita problema – ten trūksta vandens.
„Meta“ ir „OpenAI“ neatsakė į „Guardian“ prašymus pakomentuoti, kiek šios kompanijos realiai sunaudoja elektros ir vandens. „Google“ ir „Microsoft“ taip pat atsisakė pateikti atsakymus.
Taigi, mokslininkų teigimu, dirbtinis intelektas gali būti taršesnis žaislas už dyzenimu varomus automobilius. Visa tai dar teks išsiaiškinti.
Parengta pagal „The Guardian“
6,853 peržiūrų (-a)