Генеративный ИИ - это передовая технология, стоящая за чат-ботами и генераторами изображений. Однако каково его влияние на окружающую среду?
В качестве исследователя в области ИИ, я часто беспокоюсь о энергетических затратах на создание моделей искусственного интеллекта. Чем мощнее ИИ, тем больше энергии он требует. Что значит появление все более мощных моделей генеративного ИИ для будущего углеродного следа общества?
Генеративный ИИ способен создавать сложные данные, такие как предложение, параграф, изображение или даже короткое видео. Это затратно с точки зрения энергии. В 2019 году исследователи обнаружили, что создание модели BERT с 110 миллионами параметров потребовало столько же энергии, сколько и круговой трансатлантический перелет одного человека. Создание более крупной модели GPT-3 потребовало 1287 мегаватт-часов электроэнергии и выработало 552 тонны углекислого газа, что равносильно использованию 123 автомобилей на бензине в течение одного года. И это лишь подготовка модели к запуску, до того, как начинают ее использовать.
Большие модели используют больше энергии во время их работы. Чат-боты и генераторы изображений становятся все более популярными, и число запросов к ним каждый день может расти экспоненциально.
Несколько лет назад модели типа BERT или GPT использовались небольшим числом людей вне исследовательских лабораторий. Это изменилось 30 ноября 2022 года, когда OpenAI выпустила ChatGPT. Если чат-боты станут такими же популярными, как поисковые системы, энергетические затраты на их использование могут значительно возрасти.
Проблема в том, что модели ИИ требуют постоянных обновлений. Например, ChatGPT был обучен на данных до 2021 года, поэтому он не знает о событиях, произошедших после этого. Если его придется создавать заново регулярно, чтобы обновить его знания, энергетические затраты будут еще больше.
Но есть и плюсы. Использование чат-бота может быть более прямым способом получения информации, чем использование поисковой системы. Вы получаете прямой ответ, как от человека, что может компенсировать увеличение энергопотребления по сравнению с поисковой системой.
В будущем крупные модели генеративного ИИ будут оставаться с нами, и люди, вероятно, будут все больше обращаться к ним за информацией. Если ученику нужна помощь в решении математической задачи, вместо просьбы к репетитору или другу, он, вероятно, обратится к чат-боту. То же относится и к другим областям знаний, таким как юридические или медицинские советы.
В то время как одна большая модель ИИ не собирается разрушить окружающую среду, если тысячи компаний разработают слегка различные ИИ-боты для разных целей, каждый из которых будет использоваться миллионами клиентов, энергопотребление может стать проблемой. Необходимо больше исследований, чтобы сделать генеративный ИИ более эффективным. ИИ может работать на возобновляемой энергии. Путем переноса вычислений туда, где зеленая энергия более доступна, или планирования вычислений на время дня, когда возобновляемая энергия более доступна, выбросы можно сократить в 30-40 раз по сравнению с использованием электросети, доминируемой ископаемыми топливами.
Наконец, общественное давление может помочь стимулировать компании и исследовательские лаборатории к публикации углеродного следа своих моделей ИИ, как это уже делают некоторые. В будущем, возможно, потребители смогут использовать эту информацию для выбора "более зеленого" чат-бота.