Генеративний штучний інтелект витрачає в 30 разів більше енергії, ніж звичайна пошукова система, попереджає дослідниця Саша Луччіоні (Sasha Luccioni), яка прагне привернути увагу до проблеми впливу ШІ на навколишнє середовище.
Визнана американським журналом Time однією зі 100 найвпливовіших персон у світі ШІ у 2024 році, канадська комп’ютерниця російського походження впродовж кількох років намагалася кількісно оцінити викиди таких ШІ моделей, як ChatGPT або Midjourney.
«Я знаходжу особливо розчаровуючим той факт, що генеративний ШІ використовується для пошуку в Інтернеті», – зазначає дослідниця, яка розмовляла з Agence France-Presse (AFP) у кулуарах монреальської конференції зі штучного інтелекту ALL IN.
Мовні моделі, на яких засновані ChatGPT та інші нейромережі, вимагають величезних обчислювальних потужностей для навчання на мільярдах точок даних, для чого необхідні потужні сервери. Крім того, потрібна енергія для відповіді на запити кожного користувача.
Замість того, щоб просто витягувати інформацію, «як це робить, наприклад, пошукова система, щоб знайти столицю країни», програми ШІ «генерують нову інформацію», що робить все це «набагато більш енергоємним», пояснює Саша Луччіоні.
За даними Міжнародного енергетичного агентства, 2022 року сукупне споживання електроенергії секторами ШІ та криптовалют становитиме близько 460 терават-годин – 2 % від загального обсягу світового виробництва.
Будучи провідним дослідником проблеми впливу штучного інтелекту на клімат, Луччіоні 2020 року взяла участь у створенні інструменту для розробників, що дає змогу кількісно оцінити «вуглецевий слід» від виконання того чи іншого фрагмента коду. Відтоді «CodeCarbon» був завантажений користувачами понад мільйон разів.
Очолюючи кліматичну стратегію стартапу Hugging Face, платформи для обміну моделями штучного інтелекту з відкритим доступом, вона зараз працює над створенням системи сертифікації алгоритмів.
За аналогією з програмою Агентства з охорони довкілля США, що присуджує бали на основі енергоспоживання електронних апаратів і приладів, вона дасть змогу дізнатися про енергоспоживання ШІ-продукту, щоб спонукати користувачів і розробників «ухвалювати більш правильні рішення».
«Ми не враховуємо витрату води або рідкісних матеріалів, але, принаймні, ми знаємо, що для конкретного завдання ми можемо виміряти енергоефективність і сказати, що в цієї моделі A+, а в тієї – D».
Для розробки свого інструменту Луччіоні експериментує з генеративними моделями ШІ, які доступні всім або мають відкритий вихідний код, але вона також хотіла б використовувати комерційні моделі від Google або OpenAI, які неохоче погоджуються на це.
Хоча Microsoft і Google зобов’язалися досягти вуглецевої нейтральності до кінця десятиліття, 2023 року американські технологічні гіганти побачили, що їхні викиди парникових газів різко зросли через штучний інтелект: на 48 % для Google порівняно з 2019 роком і на 29 % для Microsoft порівняно з 2020 роком.
«Ми наближаємо кліматичну кризу», – каже Луччіоні, закликаючи технологічні компанії до більшої прозорості.
Рішення, за її словами, може прийти від урядів, які наразі «діють наосліп», не знаючи, «що міститься в наборах даних і як навчаються алгоритми».
За словами Луччіоні, також необхідно «пояснити людям, що генеративний ШІ може і чого не може зробити, і якою ціною».
У своєму останньому дослідженні Саша продемонструвала, що створення зображення високої чіткості за допомогою штучного інтелекту споживає стільки ж енергії, скільки повна зарядка акумулятора мобільного телефону.
Вона підкреслює, що ідея полягає не в тому, щоб протистояти ШІ, а в тому, щоб обирати правильні інструменти та використовувати їх з розумом.
