В Японии заявили, что искусственный интеллект оставляет сильный "углеродный след"


Изображение: Цитата из х∕ф «Матрица». Реж. братья Вачовски. 1999. США
Нечеловеческий разум

Обвинение искусственного интеллекта в растущем количестве выбросов углекислого газа сформулировала в своей статье японская газета The Japan Times 10 марта.

Искусственный интеллект потребляет больше энергии, чем другие формы вычислений, и обучение одной модели может потреблять больше электроэнергии, чем 100 домов в США потребляют за целый год. Тем не менее сектор растет так быстро и имеет такую ограниченную прозрачность, что никто точно не знает, какой объем общего потребления электроэнергии и выбросов углекислого газа можно отнести на счет искусственного интеллекта.

Выбросы также могут сильно варьироваться в зависимости от того, какой тип электростанций обеспечивает эту электроэнергию. Например, центр обработки данных, который получает электроэнергию от электростанции, работающей на угле или природном газе, будет отвечать за гораздо более высокие выбросы, чем тот, который получает энергию от солнечных или ветряных электростанций.

Хотя исследователи подсчитали выбросы в результате создания единой модели, а некоторые компании предоставили данные о своем энергопотреблении, у них нет общей оценки общего количества энергии, потребляемой технологией ИИ.

Успех ChatGPT заставляет другие компании стремиться выпустить свои собственные конкурирующие системы искусственного интеллекта и чат-ботов.

Саша Луччиони, исследователь компании по искусственному интеллекту Hugging Face Inc, написала статью, в которой количественно оценила углеродное воздействие ее компании BLOOM, конкурента OpenAI, создателя GPT-3. Она также попыталась оценить то же самое для вирусного хита OpenAI ChatGPT, основываясь на ограниченном наборе общедоступных данных.

«Мы говорим о ChatGPT, и мы ничего об этом не знаем», — сказала она.

Исследователи, подобные Луччиони, говорят, что нам нужна прозрачность в отношении энергопотребления и выбросов для моделей искусственного интеллекта. Вооруженные этой информацией, правительства и компании могут решить, что использование GPT-3 или других крупных моделей для исследования методов лечения рака или сохранения языков коренных народов стоит затрат на электроэнергию и выбросы, но написание отвергнутых сценариев Сайнфелда — нет.

Большая прозрачность также может привести к усилению контроля, а криптоиндустрия служит ярким предостережением. Биткойн уже подвергся критике за чрезмерное энергопотребление, ежегодно потребляя столько же, сколько Аргентина. Этот ненасытный аппетит к электроэнергии побудил Китай объявить майнинг вне закона, а Нью-Йорк — ввести двухлетний мораторий на новые разрешения на крипто-майнинг, работающий на ископаемом топливе.

Согласно исследовательской статье, опубликованной в 2021 году, на обучение GPT-3, представляющей собой единую программу искусственного интеллекта общего назначения, которая может генерировать язык и имеет множество различных применений, ушло 1,287 гигаватт-часа, или примерно столько электроэнергии, сколько потребили бы 120 домов в США за год. Согласно тому же документу, это обучение привело к 502 тоннам выбросов углекислого газа, или примерно столько же, сколько выбрасывают 110 автомобилей в США за год.

Это только для одной программы, или «модели».

Хотя первоначальные затраты на обучение модели огромны, исследователи обнаружили, что в некоторых случаях при фактическом использовании модели расходуется всего около 40% энергии, при этом на популярные программы поступают миллиарды запросов. Кроме того, модели становятся всё больше. GPT-3 OpenAI использует 175 миллиардов параметров, или переменных, которые система искусственного интеллекта изучила в ходе своего обучения и переподготовки. Его предшественник использовал всего 1,5 миллиарда.

OpenAI уже работает над GPT-4, и модели должны регулярно проходить переподготовку, чтобы оставаться в курсе текущих событий.

«Если вы не переучите свою модель, у вас будет модель, которая не знает ничего о COVID-19», — сказала Эмма Струбелл, профессор университета Карнеги-Меллон, которая была одним из первых исследователей, изучивших энергетическую проблему искусственного интеллекта.

Другой относительный показатель получен от Google, где исследователи обнаружили, что на долю искусственного интеллекта приходится 10-15% от общего потребления электроэнергии компанией, которое в 2021 году составило 18,3 тераватт-часа. Это означало бы, что искусственный интеллект Google сжигает около 2,3 тераватт-часов в год, примерно столько же электроэнергии в год, сколько все дома в городе размером с Атланту.

Microsoft, Google и Amazon — крупнейшие облачные компании США — все имеют обязательства с отрицательным или нейтральным выбросом углерода.

В заявлении Google говорится, что к 2030 году она стремится к нулевому уровню выбросов во всех своих операциях, поставив перед собой цель полностью использовать свои офисы и центры обработки данных на безуглеродной энергии. Компания также использовала искусственный интеллект для повышения энергоэффективности в своих центрах обработки данных, при этом технология напрямую управляет охлаждением в помещениях.

ИА Красная Весна

Комментарий РВС

Столкновение интересов "зеленых" и цифровизаторов на первый взгляд может показаться чем-то позитивным в стиле "чума на оба ваших дома", но, к сожалению, шансов на такое "противостояние" нет. В других сферах те же "зеленые" без проблем планируют использовать ИИ для контроля за "углеродным следом" и управления "углеродными квотами".

Так что радикализации конфликта, такой как применение "культуры отмены" в этой области не произойдет. То есть, происходящее - это скорее небольшой экцесс, связанный с конкурентной борьбой разработчиков ИИ и некоторым ослабеванием экологической тематики на фоне конфликта на Украине. Дефицит энергоресурсов уже вынудил многие западные страны отступить от жестких планов достижения "углеродной нейтральности".

Но обе составляющие - и "зеленая" и цифровизация, несомненно и дальше будут использоваться для продвижения глобальной Западной повестки. "Зеленые" ограничения будут применяться глобально к развивающимся экономикам (Латинская Америка, Азия, Африка), а цифровые средства и ИИ будут обеспечивать задачи управления и гибридную войну в социальной сфере, прежде всего через культуру, образование и медицину.