„Kiekvieną kartą, kai užduodate „Google“ „Gemini“ užklausą, sunaudojama tiek pat energijos, kiek, kai žiūrite devynias sekundes televizorių.“
Tai technologijų milžinė teigia naujoje ataskaitoje, kurioje išsamiai aprašomas jos generatyvinio dirbtinio intelekto, kurį vartotojai kasdien naudoja viskam – nuo rašymo patarimų iki faktų tikrinimo, energijos suvartojimas, išmetamųjų teršalų kiekis ir vandens naudojimas. Pasak „Google“, viena „Gemini“ tekstinė užklausa išskiria 0,03 gramo anglies dioksido ekvivalento ir sunaudoja apie penkis lašus vandens.
„Google“, kuri ataskaitoje pateikė savo metodiką ir naudotas formules, teigia, kad kitos technologijų įmonės neatskleidžia savo daug energijos reikalaujančių dirbtinio intelekto modelių energijos poreikio taip išsamiai, tačiau tikisi, kad tai pasikeis. „Kaip bendruomenė, kaip pramonės šaka, mes nesame labai nuoseklūs, kaip matuojame energiją“, – sakė Parthasarathy Ranganathan, padėjęs atlikti „Google“ tyrimą.
Tačiau technologijų milžinė, regis, taip pat siekia sumažinti kylantį nerimą dėl dirbtinio intelekto paieškų: kad dažnas generatyvinio dirbtinio intelekto, pvz., „Gemini“, naudojimas gali pakenkti aplinkai. „Google“ ataskaitoje nurodoma, kad „Gemini“ energijos analizė yra mažesnė nei viešai skaičiuojama.
Šią vasarą „Google“ aplinkosaugos ataskaitoje teigė, kad nuo 2019 m. jos išmetamų teršalų kiekis išaugo 51 % dėl dirbtinio intelekto poreikių.
Tačiau rugpjūčio mėn. ataskaitoje, skirtoje dirbtiniam intelektui, teigiama, kad „Google“ dirbtinio intelekto sistemos tampa efektyvesnės ir kad energijos, sunaudojamos vidutinei „Gemini“ teksto užklausai maitinti, šiandien yra 33 kartus mažiau nei prieš 12 mėnesių.
Pasaulinė dirbtinio intelekto paklausa sparčiai auga. Tarptautinės energetikos agentūros duomenimis, iki 2030 m. duomenų centrų visame pasaulyje elektros energijos paklausa turėtų daugiau nei dvigubai padvigubėti ir pasiekti maždaug 945 teravatvalandes, o tai yra daugiau nei bendras Japonijos elektros energijos suvartojimas.
„Vienas dirbtiniu intelektu pagrįstas duomenų centras gali sunaudoti tiek pat elektros energijos, kiek mažas miestas, ir tiek pat vandens, kiek didelis rajonas“, – savo svetainėje teigia Susirūpinusių mokslininkų sąjunga.
Duomenų centras, tiekiantis dirbtinį intelektą, gali sunaudoti tiek pat elektros energijos, kiek 100 000 namų ūkių, tačiau didžiausi, kurie dar nėra baigti statyti, gali sunaudoti 20 kartų daugiau. Tai ypač didelė problema... JAV, o duomenų centrai sudarys beveik pusę jos elektros energijos poreikio augimo per ateinančius penkerius metus, teigia TEA.
Pastaruoju metu taip pat padidėjo susirūpinimas dėl vandens kiekio, reikalingo elektros įrangai duomenų centruose aušinti. Vos prieš kelias savaites Prancūzijos bendrovė „Mistral AI“ paskelbė ataskaitą, kurioje išsamiai aprašytas jos kalbos modelio „Mistral Large 2“ mokymo aplinkosauginis pėdsakas, įskaitant sunaudojamo vandens kiekį.
Ataskaitoje teigiama, kad vieno teksto puslapio generavimas sunaudoja 0,05 litro vandens – to pakanka mažam ridikėliui užauginti.
„OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas neseniai paskelbtame tinklaraščio įraše teigė, kad „žmonės dažnai smalsauja, kiek energijos sunaudoja „ChatGPT“ užklausa“. Atsakydamas jis teigė, kad vidutinė užklausa sunaudoja maždaug tiek energijos, kiek orkaitė sunaudotų per kiek daugiau nei vieną sekundę, ir vieną penkioliktąją arbatinio šaukštelio vandens. Tačiau jis neįtraukė savo metodologijos.
Yra būdų, kaip sumažinti dirbtinio intelekto energijos poreikius, pavyzdžiui, energijos ribojimas, kuris sulėtina dirbtinio intelekto atsakymą vos keliomis milisekundėmis neskubiems užklausoms. Yra įvairių būdų... būdų sumažinti vandens naudojimą duomenų centruose, įskaitant perdirbto vandens arba netinkamo gerti vandens naudojimą.
Užklausos tipas, kurį pateikiate generatyvinei dirbtiniam intelektui, taip pat svarbus. Energijos poreikius galima sumažinti, „jei galite pašalinti dalį šių pasikartojimų ir padaryti savo užklausą šiek tiek paprastesnę ir lengviau suprantamą“, – teigė Vijay Gadepally, vyresnysis Masačusetso technologijos instituto mokslininkas, tyrinėjantis dirbtinį intelektą ir aplinkai nekenksmingą skaičiavimą. Jis teigė, kad geriau tokias priemones naudoti saikingai. UNESCO tyrimas parodė, kad trumpesnės, glaustesnės užklausos kartu su mažesnių dirbtinio intelekto modelių naudojimu gali smarkiai sumažinti energijos suvartojimą.
Vienos įmonės generatyvinės dirbtinio intelekto energijos suvartojimas atsakant į standartinį klausimą gali atrodyti visiškai kitaip nei kitos įmonės, sakė Gadepally. Technologijų įmonė gali teigti, kad „tipinei užklausai ji sunaudoja tiek kilovatvalandžių“. „Na, koks jūsų tipinės užklausos apibrėžimas?“ – paklausė jis.
Technologijų gigantai skelbia apie daugybę naujų švarios energijos sutarčių, siekdami paremti savo dirbtinio intelekto ambicijas, įskaitant „Google“, kuri neseniai paskelbė apie naujus energijos susitarimus nuo geoterminės iki hidroenergijos. Anksčiau šią savaitę technologijų įmonė paskelbė apie pažangų branduolinio reaktoriaus projektą Tenesyje su „Kairos Power“.
Tačiau technologijų pramonės planus temdo politiniai priešpriešai. Didelės technologijų įmonės – didžiausios švarios energijos pirkėjos, kurios taip pat susiduria su spaudimu siekti savo anglies dioksido išmetimo mažinimo tikslų – paragino Trumpo administraciją nesumažinti švarios energijos subsidijų.
Svarbu, kad technologijų įmonės taip pat atskleistų, kaip dažnai jų dirbtinis intelektas gauna užklausų, sakė Gadepally.
„Jei jį naudoja vienas asmuo, išmetamųjų teršalų kiekis yra mažesnis, bet kitaip yra, jei tai milijardai žmonių su 30 duomenų centrų visame pasaulyje“, – sakė jis.
„Google“ taip pat tai atkreipė dėmesį.
„Nors vieno raginimo poveikis yra mažas, palyginti su daugeliu kasdienių veiklų, didžiulis vartotojų pritaikymo mastas visame pasaulyje reiškia, kad būtina nuolat didinti dirbtinio intelekto poveikį aplinkai“, – teigiama ataskaitoje.
---
Clara Hudson rašo „WSJ Pro Sustainable Business“. [1]
1. Google Gives Environmental Cost of AI Queries. Hudson, Clara. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Aug 2025: B3.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą