Как главный редактор atompil.net, я хочу поделиться результатами нашего масштабного исследования энергопотребления искусственного интеллекта. Этот материал стал итогом шести месяцев работы нашей команды, в ходе которой мы количественно оценили энергетические и экологические последствия отдельных запросов к ИИ-моделям.
Энергетические потребности ИИ далеки от постоянства. Если вы слышали оценки воздействия ИИ, скорее всего, это было одно число, связанное с запросом к OpenAI ChatGPT. Например, популярная оценка гласит, что написание письма с помощью ChatGPT использует 500 миллилитров воды. Но в ходе нашего расследования я с удивлением обнаружил, насколько детали запроса могут влиять на его энергопотребление.
Ключевая оговорка заключается в том, что мы мало знаем о моделях с «закрытым исходным кодом» — компании скрывают детали их работы. Вместо этого мы сотрудничали с исследователями, которые измеряли энергию, необходимую для работы открытых ИИ-моделей.
Даже в рамках текстовых ответов наблюдался довольно большой разброс энергетических потребностей. Сложный маршрут путешествия потреблял почти в 10 раз больше энергии, чем простой запрос на несколько шуток. Еще большая разница возникает из-за размера используемой модели. Большие модели с большим количеством параметров использовали до 70 раз больше энергии, чем меньшие, для тех же prompts.
То, что питает сеть, сильно повлияет на климатические последствия энергопотребления ИИ. Питание центра обработки данных с помощью ядерного реактора или множества солнечных панелей и батарей не будет влиять на нашу планету так же, как сжигание гор угля. Мы обнаружили, что один и тот же запрос с одинаковым энергопотреблением будет иметь очень разное влияние на климат в зависимости от того, чем питается центр обработки данных.
Например, запрос к центру обработки данных в Западной Вирджинии может вызвать почти вдвое больше выбросов, чем запрос к центру в Калифорнии. Это показывает, почему важно, где технологические гиганты строят центры обработки данных и как выглядит сеть в выбранных ими местах.
При всем этом остается так много неизвестного, когда речь заходит об ИИ и энергии. Наши отчеты содержат одни из самых конкретных и всеобъемлющих оценок. Но в конечном счете мы до сих пор не знаем, к каким энергетическим и экологическим последствиям приводят многие из крупнейших и наиболее влиятельных моделей. Ни одна из компаний, с которыми мы связывались, не предоставила цифры в ходе нашего расследования.
Суммирование наших оценок может зайти только так далеко, отчасти потому, что ИИ становится все более распространенным. В будущем ИИ может быть встроен в ткань наших взаимодействий с технологиями.
ИИ может стать одной из основных сил, формирующих наше общество, работу и энергосистему. Знание большего о его последствиях может иметь crucial importance для планирования нашего будущего.
Чтобы углубиться в наше расследование, прочитайте основной материал. Если вы ищете более подробную информацию о том, как мы пришли к нашим цифрам, вы можете ознакомиться с этим материалом о закулисной работе.
Также в этот пакет входят несколько замечательных related stories, включая материал Джеймса Темпла о буме центров обработки данных в пустыне Невада, статью Дэвида Ротмана о том, как рост ИИ может укрепить позиции природного газа, и материал Уилла Дугласа Хевена о нескольких технических инновациях, которые могут помочь сделать ИИ более эффективным.
Найдите их и остальные материалы пакета здесь.
Эта статья из The Spark, еженедельного климатического бюллетеня MIT Technology Review. Чтобы получать его на свою электронную почту каждую среду, зарегистрируйтесь здесь.
