În domeniul inteligenței artificiale (AI), discuțiile se învârt adesea în jurul dezinformării și a potențialei amenințări la adresa locurilor de muncă umane. Cu toate acestea, un profesor de la Universitatea din Boston, Kate Saenko, atrage atenția asupra unei alte preocupări semnificative - impactul substanțial asupra mediului al instrumentelor AI generative.
În calitate de cercetător AI, Saenko își exprimă îngrijorarea cu privire la costurile energetice ale construirii modelelor AI. Într-un articol despre The Conversation, ea subliniază: „Cu cât AI este mai puternică, cu atât este nevoie de mai multă energie”.
În timp ce consumul de energie al criptomonedelor precum Bitcoin și Ethereum a strâns dezbateri ample, dezvoltarea rapidă a AI nu a primit același nivel de control în ceea ce privește impactul său asupra planetei.
Profesorul Saenko își propune să schimbe această narațiune, recunoscând datele limitate disponibile despre amprenta de carbon a unei singure interogări AI generative. Cu toate acestea, ea subliniază că cercetările sugerează că consumul de energie este de patru până la cinci ori mai mare decât cel al unei simple interogări de motor de căutare.
Un studiu notabil din 2019 examinează un model AI generativ numit Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), format din 110 milioane de parametri. Acest model consuma energie echivalentă cu un zbor transcontinental dus-întors pentru o persoană în timpul procesului său de antrenament, utilizând unități de procesare grafică (GPU). Parametrii, care ghidează predicțiile modelului și cresc complexitatea, sunt ajustați în timpul antrenamentului pentru a reduce erorile.
În comparație, Saenko dezvăluie că modelul GPT-3 al OpenAI, cu 175 de miliarde de parametri, consuma energie echivalentă cu 123 de vehicule de pasageri pe benzină conduse timp de un an sau aproximativ 1,287 de megawați oră de energie electrică. În plus, a generat 552 de tone de dioxid de carbon. În mod remarcabil, această cheltuială de energie a avut loc înainte ca orice consumator să înceapă să utilizeze modelul.
Odată cu popularitatea în creștere a chatbot-urilor AI, cum ar fi Perplexity AI și ChatGPT de la Microsoft integrate în Bing, situația este și mai mult exacerbată de lansarea aplicațiilor mobile, făcând aceste tehnologii și mai accesibile unui public mai larg.
Din fericire, Saenko evidențiază un studiu al Google care propune diverse strategii de atenuare a amprentei de carbon. Utilizarea unor arhitecturi de modele, procesoare și centre de date ecologice mai eficiente poate reduce substanțial consumul de energie.
În timp ce un singur model mare de AI nu poate devasta singur mediul înconjurător, Saenko avertizează că, dacă numeroase companii dezvoltă roboți AI ușor diferiți pentru diverse scopuri, fiecare găzduind milioane de clienți, consumul cumulat de energie ar putea deveni o preocupare semnificativă.
În cele din urmă, Saenko sugerează că cercetările suplimentare sunt esențiale pentru îmbunătățirea eficienței AI generative. În mod încurajator, ea subliniază potențialul ca AI să opereze pe surse de energie regenerabilă. Prin optimizarea calculelor pentru a coincide cu disponibilitatea energiei verzi sau prin localizarea centrelor de date în care energia regenerabilă este abundentă, emisiile pot fi reduse cu un factor remarcabil de 30 până la 40 în comparație cu baza pe rețelele dominate de combustibili fosili.
În concluzie, în timp ce preocupările cu privire la dezinformarea și înlocuirea locurilor de muncă din cauza AI persistă, accentul profesorului Saenko asupra impactului asupra mediului al instrumentelor AI generative ridică o problemă critică. Ea solicită o cercetare sporită și abordări inovatoare pentru a se asigura că dezvoltarea AI se aliniază cu obiectivele de durabilitate. Făcând acest lucru, putem valorifica potențialul IA, minimizând în același timp amprenta de carbon, deschizând astfel calea către un viitor mai ecologic.
Sursa: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/