Технологии с оглядкой на природу: экологический след искусственного интеллекта 🌍💻

Технологии никогда не существуют в вакууме, и последние годы это особенно заметно. Если раньше внимание было приковано к криптовалютам и их влиянию на окружающую среду, то сегодня на горизонте появляется новая тема — искусственный интеллект (ИИ) и его экологический след.

Как ИИ «потребляет» природу

Генеративные ИИ-системы, вроде ChatGPT или Google Bard, работают на мощных графических процессорах (GPU), способных обрабатывать миллиарды вычислений в секунду. Для сравнения, те же GPU использовались при майнинге криптовалют, что приводило к огромным затратам энергии и даже дефициту чипов в 2022 году. ИИ также требует больших вычислительных ресурсов, а значит — огромного количества электроэнергии и охлаждающей воды для центров обработки данных.

Саша Луччони, исследователь по этическому и устойчивому ИИ в Hugging Face, отмечает: «Если вы хотите использовать ИИ для пользы планеты, сначала нужно учитывать его экологический след. Бессмысленно сжечь лес и затем использовать ИИ для отслеживания вырубки».

Вода и энергия

Одно из исследований показало, что обучение модели GPT-3 потребовало около 3,5 миллиона литров воды в центрах обработки данных в США. Если бы обучение проходило в азиатских дата-центрах Microsoft, потребление воды могло бы вырасти до 5 миллионов литров.

Что касается энергии, третья сторона подсчитала, что обучение GPT-3 потребило 1 287 МВт·ч и привело к выбросу более 550 тонн эквивалента CO₂ — примерно как 550 обратных рейсов между Нью-Йорком и Сан-Франциско. GPT-4 тренируется на 570 раз большем объёме параметров, что делает его ещё более энергоёмким.

Баланс между эффективностью и экологией

Технологи ищут способы снизить энергопотребление ИИ без ущерба для производительности, но это непросто. Любые сокращения ресурсов часто ведут к снижению эффективности работы моделей. Потребители уже замечают падение производительности некоторых генеративных ИИ-инструментов, и жертвовать качеством ради экологии сложно.

По прогнозам Gartner, к 2025 году без радикальных изменений энергопотребление ИИ может превысить затраты всей мировой рабочей силы, а к 2030 году обучение моделей и хранение данных могут составить 3,5% от всей мировой электроэнергии. Для сравнения, до появления ИИ дата-центры потребляли всего 1% мировой электроэнергии в год.

Что делать?

Эксперты предлагают относиться к ИИ так же внимательно, как к криптовалютам: осознавать его впечатляющие возможности, но не забывать о влиянии на окружающую среду 🌱. Разработка ИИ-систем должна включать оценку экологического следа и поиск путей минимизации ущерба для планеты.

Время действовать пришло — будущее технологий и природы тесно переплетается, и игнорировать последствия больше нельзя. ⚡💧🌍