Pasaulio duomenų serverių transformacija, kad jie būtų paruošti dirbtiniam intelektui, jau vyksta. Visame pasaulyje dūzgia duomenų serveriai, sunaudojantys megavatų ir brangių gamtos išteklių, kad mūsų skaitmeninis pasaulis būtų gyvas.
Maždaug 8000 planetoje esančių duomenų centrų yra mūsų internetinio egzistavimo pagrindas ir, atsiradus dirbtiniam intelektui, jie dar labiau augs – tiek, kad tyrimai rodo, kad iki 2025 m. IT pramonė galėtų sunaudoti 20 procentų visos pagamintos elektros. išmeta iki 5,5 procento viso pasaulio anglies dvideginio.
Tai kelia realų ir kai kuriems vis aktualesnį klausimą apie pramonės anglies pėdsaką, nes pradedančios įmonės ir įmonės atsilieka nuo naujausio Silicio slėnio žygio.
„Pandoros skrynia atidaryta“, – sakė Arunas Iyengaras, Untether AI, labai specializuotos lustų gamybos įmonės, siekiančios, kad dirbtinis intelektas būtų efektyvesnis, generalinis direktorius.
„Mes galime panaudoti dirbtinį intelektą taip, kad sustiprintų klimato reikalavimus, arba galime nepaisyti klimato reikalavimų ir susidurti su pasekmėmis maždaug po dešimtmečio.
Pasaulio duomenų serverių transformacija į DI parengtį jau gerokai įsibėgėja, o vienas „Google“ vadovas pavadino „kartos kartos keitimo tašku kompiuterijoje“.
Tačiau misijos apimtis didžiulė.
Kuriant generatyvius dirbtinio intelekto įrankius, tokius kaip GPT-4, kuris valdo ChatGPT, arba Google Palm2, už roboto Bard, galima suskirstyti į du pagrindinius etapus: faktinį „mokymą“ ir tada vykdymą (arba „išvadą“).
2019 m. Masačusetso universiteto Amherst mokslininkai parengė keletą didelių kalbų modelių ir nustatė, kad vieno AI modelio mokymas gali išmesti CO.2 penkių automobilių emisijos ekvivalentas per jų eksploatavimo laiką.
Naujausiame „Google“ ir Kalifornijos universiteto Berklio tyrime teigiama, kad mokymas GPT-3 išmetė 552 metrines tonas anglies dvideginio, o tai prilygsta keleiviniam automobiliui nuvažiavus 1,24 mln. mylių (2 mln. kilometrų).
Naujausios kartos OpenAI modelis GPT-4 yra apmokytas maždaug 570 kartų daugiau parametrų arba įvesties elementų nei GPT-3, o šių sistemų mastas tik augs, kai dirbtinis intelektas taps galingesnis ir visur paplitęs.
Nvidia, dirbtinio intelekto lustų milžinas, teikia procesorius, kurie yra būtini mokymui, vadinami GPU. Ir nors jie yra efektyvesni energiją nei įprasti lustai, jie išlieka didžiuliais energijos vartotojais.
ChatGPT „problema“
Kita generatyvaus AI pusė yra diegimas arba išvados: kai išmokytas modelis taikomas objektams identifikuoti, reaguoti į tekstinius raginimus ar bet kokiu atveju.
Diegimui nebūtinai reikia daug „Nvidia“ lusto, tačiau bendrai, begalinės sąveikos realiame pasaulyje gerokai viršija mokymą darbo krūvio atžvilgiu.
„Dabar išvados bus dar didesnė problema naudojant ChatGPT, kurią gali naudoti visi ir integruoti į kasdienį gyvenimą per programas ir žiniatinklio paieškas“, – sakė Berlyno Hertie mokyklos informatikos profesorius Lynn Kaack.
Lustų milžinė „Nvidia“ teikia procesorius, kurie yra būtini DI mokymui – ir nors jie yra efektyvesni nei įprasti lustai, jie išlieka didžiuliais energijos vartotojais. Didžiausios debesų kompiuterijos įmonės reikalauja, kad jos būtų kuo efektyvesnės.
„Amazon Web Services“ įsipareigoja iki 2040 m. tapti neutraliu anglies dioksido kiekiu, o „Microsoft“ įsipareigojo iki 2030 m.
Naujausi įrodymai, kad įmonės rimtai žiūri į energijos vartojimo efektyvumą, ramina.
Tarptautinės energetikos agentūros duomenimis, 2010–2018 m. pasaulinis duomenų centrų energijos suvartojimas išaugo tik 6 procentais, nepaisant 550 procentų padidėjusio darbo krūvio ir skaičiavimo atvejų.
Mąstymas „atgal”.
Silicio slėnio dirbtinio intelekto magnatai mano, kad diskusijos apie dabartinį AI anglies pėdsaką yra nereikšmingos ir neįvertina jos revoliucinio potencialo.
„Nvidia“ generalinis direktorius Jensenas Huangas sakė žurnalistams neseniai apsilankęs savo įmonės būstinėje Kalifornijoje.
Jis teigė, kad masinis AI diegimas ir greitesnis skaičiavimas galiausiai sumažins poreikį pereiti prie pasaulio duomenų debesų.
AI supergalios pavers jūsų nešiojamąjį kompiuterį, automobilį ar kišenėje esantį įrenginį energiją taupančiu superkompiuteriu, nereikalaujant „nuskaityti“ duomenų iš debesies.
„Ateityje bus mažas modelis, kuris bus jūsų telefone ir bus sugeneruota 90 procentų pikselių, bus nuskaityta 10 procentų, o ne 100 procentų – ir taip sutaupysite (energijos). ),” jis pasakė.
Tuo tarpu OpenAI atstovas Samas Altmanas mano, kad dirbtinis intelektas greitai galės sukurti visiškai naują žmonijos ateitį.
„Manau, kad kai turėsime tikrai galingą super intelektą, kovoti su klimato kaita nebus ypač sunku“, – neseniai sakė Altmanas.
„Tai iliustruoja, kokio dydžio turėtume svajoti… Pagalvokite apie sistemą, kurioje galėtumėte pasakyti: „Pasakyk man, kaip pigiai pasigaminti daug švarios energijos, kaip efektyviai surinkti anglies dioksidą, ir pasakyk man, kaip pastatyti gamyklą. darykite tai planetos mastu“.
Tačiau kai kurie ekspertai nerimauja, kad beprotiškas dirbtinio intelekto smūgis bent jau kol kas panaikino baimes dėl planetos.
„Didelės korporacijos šiuo metu išleidžia daug pinigų diegdamos dirbtinį intelektą. Nemanau, kad jos dar negalvoja apie poveikį aplinkai“, – sakė „Untether AI“ atstovas Iyengar.
Tačiau jis pridūrė: „Manau, kad tai ateis“.
© 2023 AFP
Citata: Technikos anglies pėdsakas: ar AI gali sukelti revoliuciją atsakingai? (2023 m. rugsėjo 3 d.) gauta 2023 m. rugsėjo 3 d. iš https://techxplore.com/news/2023-09-tech-carbon-footprint-ai-revolutionize.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
