Въпреки напредъка в областта на енергийната ефективност, екологичното въздействие на изкуствения интелект започва да излиза извън контрол. Нарастваща консумация на електроенергия и вода, зависимост от въглеродни енергии: как можем да ограничим мащаба на катастрофата, анализира репортаж на latribune.fr.
Можем ли да продължим да развиваме изкуствения интелект, без да застрашаваме нашата планета? През последните седмици се увеличиха тревожните сигнали. OpenAI, създателят на ChatGPT, наскоро предупреди Белия дом, че всеки от неговите дейта-центрове вероятно ще се нуждаее от „повече енергия, отколкото се използва за захранването на цял един град“.
Същия месец енергийната компания Constellation Energy и Microsoft подписаха 20-годишно споразумение за повторното отваряне на атомната електроцентрала Three Mile Island в Пенсилвания, където се случи най-сериозната атомна авария досега в САЩ. От своя страна Google призна, че има големи затруднения, за да постигне целите си за въглеродна неутралност.
Тенденцията се засилва в Съединените щати, където се разработват повечето от моделите на генеративния изкуствен интелект. Тя е толкова голяма, че в свой доклад BloombergNEF предупреждава, че напредъкът на страната в декарбонизацията се забавя. До 2030 г. емисиите ще бъдат намалени само с 34% в сравнение с нивата им от 2005 г., което е твърде далеч от поставената цел – 50-52%. Причината за това е булимията на изкуствения интелект в консумацията на енергия.
Демократизация с бързи стъпки
„Всички уеб гиганти инвестират в инфраструктура, като дават приоритет на развитието на моделите и пренебрегват разходите за енергия“, обобщава Тристан Нито, директор в OCTO Technology, специалист по устойчиви цифрови технологии. Преди няколко седмици Ерик Шмид, бивш изпълнителен директор на Google и голям инвеститор в AI, загърби темата по време на конференция. „Независимо от всичко няма да постигнем целите, защото не сме организирани за това. Енергийните потребности на AI са проблем, но аз предпочитам да заложа на AI да разреши екологичната криза, отколкото да ѝ го противопоставям и, независимо от всичко, проблемът пак да остане“.
Но дали този залог на технологичните решения е приемлив, като се има предвид бързата демократизация на изкуствения интелект и следователно нарастващото му енергийно потребление? Генеративният AI вече намира приложение в много масови продукти. Например новата версия на iOS, оборудвана с „Apple Intelligence“, която бързо обобщава вашите известия и съобщения в едно изречение, или AI Overviews на Google, който предлага на потребителите на интернет в около сто държави обобщен резултат от тяхното търсене… Вече използването на ChatGPT и други подобни повдига въпроси. Според Международната агенция по енергетика (IEA) една заявка към чатбот OpenAI изисква почти десет пъти повече електроенергия от обикновено търсене в Google.
Към това въздействие се добавя и обучението – етапът, в който AI моделите „четат“ голямо количество данни и след това се опитват да отговарят на заявки. Тази работа изисква няколко дни, дори седмици изчисления и колосална маса от данни. За да се влошат нещата, необходимата инфраструктура се намира главно в страни, където енергията остава въглеродно интензивна, като Съединените щати, Ирландия, както и Германия.
Но както посочва Тристан Нито, „това не е само въпрос за електроенергията“. Консумацията на вода също е централен проблем. За охлаждане на прегряващите дейта-центрове технологичните компании прибягват до охладителни кули, които използват вода в големи количества. Така консумацията на вода на Microsoft се е увеличила с една трета спрямо 2021 г., а на Google – с 21%. „Освен това трябва да помислим и за цялостния жизнен цикъл на изкуствения интелект, който започва с добива на метали, след това транспортирането им до заводите, които се произвеждат процесорите, необходими за неговото развитие, преди всичко в Тайван“, добавя той. И потреблението на процесори се увеличава, водено от необходимостта от обновяването на компютърния хардуер, за да стане съвместим с функционалностите на AI.
Изправена пред тези гибелни констатации, технологичната индустрия не остава бездейна. Nvidia се гордее с непрекъснатото подобряване на енергийната ефективност на своите графични процесори. Тези чипове са от съществено значение за работата на най-добрите модели на AI. От своя страна дейта-центровете прилагат нови технологии за охлаждане, наречени „директно охлаждане“ (direct cooling), които се състоят в пряко вкарване на течност със стайна температура в сървърите. Тази технология потребява много по-малко електроенергия и вода.
Страхът от „ефекта на отскок“
„Ние наблюдаваме впечатляващи подобрения, но никога не сме консумирали толкова много въглища в човешката история. Не виждам защо изкуственият интелект ще успее да избегне парадокса на Джевънс“, смята Гаел Варокво, изследовател във Френския институт по дигитални технологии. Този парадокс, наричан още „ефект на отскок“, гласи, че технологичният напредък, увеличаващ ефективността на използване на ресурсите, в същото време увеличава степента на тяхната консумация.
От гледна точка на софтуера напредъкът също е видим. Тенденцията е да се разработват малки модели, също толкова ефективни за определени случаи на употреба, но изискващи до десет пъти по-малко изчислителна мощност. Тези малки модели на AI имат и предимството да могат да работят на традиционен компютърен хардуер, като смартфон или компютър.
Отвъд този технически напредък ще трябва да се „дисциплинираме“, казва Жил Бабине, председател на Националния съвет по цифрови технологии. „Трябва да спрем с постоянното актуализиране на моделите, тъй като енергийните разходи за тяхната работа остават основният проблем, за да дадем предпочитание на по-специфични AI модели за сметка на някои глупави или безполезни употреби“.
Но тъй като технологичните гиганти искат да ни продават масово генеративен изкустен интелект, тези по-малко полезни употреби вече са част от ежедневието на мнозина. Пиер-Ив Удийе, директор в Националния съвет по цифрови технологии, който се интересува особено от използването на генеративен AI сред младите хора, отбелязва, че тази технология понякога служи като „универсален интерфейс“ за тях. Те искат от него информация като резултат от баскетболен мач, столица на държава, иформация, която с едно просто търсене в Google лесно би могла да бъде получена. „Това е като да използваш булдозер, за да смачкаш муха“, обобщава той. За него обучението на потребителите относно проблемите на околната среда е от съществено значение за рационализиране на употребата на AI.
