ChatGPT, dirbtinio intelekto modelis, sukurtas OpenAI, išsiskiria pažangiais natūralios kalbos apdorojimo gebėjimais. Tačiau tokios technologijos kūrimas ir mokymas reikalauja milžiniškų energijos sąnaudų, kurios sukelia reikšmingą poveikį aplinkai. Šiame straipsnyje nagrinėjame, kokią įtaką ChatGPT daro aplinkai.
Kas yra didieji kalbos modeliai?
Didieji kalbos modeliai – tai sistemos, kurios mokomos prognozuoti simbolių, žodžių ar jų sekų tikimybę, remiantis ankstesniu arba aplinkiniu kontekstu. Nors dirbtinis intelektas gali pagerinti darbo našumą, jis taip pat kelia tam tikrų problemų, pavyzdžiui, skatina šališkumą ir susijusius atsakomybės klausimus dėl AI sistemų veikimo principų neaiškumo.
Didėjant AI technologijų integracijai įvairiose pramonės šakose, svarbu nepamiršti diskusijų apie jų poveikį aplinkai. Šie klausimai turėtų būti analizuojami kartu su socialiniu dirbtinio intelekto poveikiu.
Duomenų centrų poveikis aplinkai
Dideliems AI modeliams reikalingi galingi serveriai, laikomi duomenų centruose, kurie sunaudoja didelius energijos kiekius ir sukuria nemažą anglies dvideginio emisiją. Debesų kompiuterija, kuria naudojasi OpenAI, remiasi šiuose duomenų centruose esančiais procesoriais, kurie treniruoja algoritmus ir analizuoja duomenis.
Skaičiuojama, kad ChatGPT per metus išmeta 8,4 tonos anglies dvideginio, daugiau nei dvigubai viršydamas vieno žmogaus sukuriamas keturias tonas per tą patį laikotarpį. Žinoma, emisijų lygis priklauso nuo naudojamo energijos šaltinio – jei duomenų centrai veikia naudodami anglį ar gamtines dujas, emisijos yra didesnės, o naudojant saulės, vėjo ar hidroenergiją – mažesnės.
Mokslininkai iš Kalifornijos universiteto Riversaide taip pat nustatė, kad AI modelių, tokių kaip ChatGPT-3 ir 4, treniravimas turi didelį vandens suvartojimą. Tyrime nurodyta, kad Microsoft treniravimo proceso metu sunaudojo apie 700 000 litrų gėlo vandens – tai prilygsta 370 automobilių gamybai. Didžioji dalis šio vandens sunaudojama vėsinant įrenginius, kurie generuoja didžiulį šilumos kiekį. Be to, vanduo naudojamas ir ChatGPT veikimo metu – atsakant į klausimus ar generuojant tekstą. Pavyzdžiui, 20-50 klausimų sesija sunaudoja apie pusę litro vandens, o tai tampa reikšminga, turint omenyje milijardus vartotojų.
Kadangi kalbos modeliai tampa vis sudėtingesni, būtina ieškoti būdų, kaip sumažinti jų poveikį aplinkai ir užtikrinti tvarią technologijų plėtrą.
Skaidrumo svarba AI aplinkosaugos klausimuose
Atsakydama į susirūpinimą dėl poveikio aplinkai, OpenAI pabrėžė, kad į klimato kaitos problemas žiūri labai rimtai ir siekia kuo efektyviau naudoti skaičiavimo resursus. Bendrovė bendradarbiauja su Microsoft, kad sumažintų savo pėdsaką ir pagerintų energijos naudojimo efektyvumą.
Tačiau duomenų centrų energijos suvartojimas nėra iki galo aiškus, nes AI sektoriuje trūksta skaidrumo. Nors mokslininkai bando įvertinti išmetamų teršalų kiekį, tikslūs skaičiai lieka nežinomi, nes didžiosios debesų kompiuterijos kompanijos nepateikia pakankamai duomenų apie realias energijos sąnaudas.
Kaip sumažinti AI poveikį aplinkai?
Vienas iš būdų mažinti AI poveikį aplinkai – skatinti didesnį skaidrumą kuriant ir valdant mašininio mokymosi sistemas. Mokslininkai siūlo priemones, padedančias tyrėjams skaičiuoti ir skelbti savo energijos bei anglies dvideginio suvartojimą, taip skatinant atsakingą praktikos taikymą AI srityje.
Kai kurie ekspertai jau sukūrė viešai prieinamus įrankius, kurie padeda AI kūrėjams vykdyti bandymus regionuose, kur naudojama ekologiškesnė energija. Taip pat siūloma reguliariai sekti energijos sunaudojimą ir anglies emisijas, prieš priimant sprendimus dėl resursų naudojimo.
Vartotojai taip pat gali prisidėti prie atsakingesnio AI naudojimo. Vienas iš būdų – mažinti perdėtą entuziazmą dėl naujų AI sistemų ir kritiškai vertinti jų galimybes. Suprasdami kalbos modelių ribotumus ir jų vystymo pasekmes, galime skatinti tvaresnius AI kūrimo metodus, kurie nereikalauja vis didesnių resursų.
