Глобальное потепление (хотя за окном вполне себе морозы) – реальность, вот и минувший ноябрь стал самым теплым ноябрем в новейшей истории. Это если смотреть на глобальную температуру, конечно. И общественность знает виновных: автомобили, старые грязные тепло- и электростанции, наконец, сельское хозяйство, производящее колоссальное количество парниковых газов. Общественность только думает, что знает. Новые технологии и ИИ как бы вне подозрений. Но, похоже, это не так.
ЖУТКИЕ ЦИФРЫ
Ученые решили подсчитать, сколько энергии тратит ИИ. Интерес не праздный. Мы пользуемся ИИ прямо или косвенно каждый день, хотя большинство даже не подозревают об этом и продолжают думать, что искусственный интеллект – это где-то далеко и не про их реальную жизнь.
Если вы интересуетесь прогнозом погоды, вы прибегаете к ИИ, потому что прогнозы давно делает ИИ (не одна традиционная модель данных не даст вам точное начало снегопада в СНТ Родничок). Если у вас дома умная колонка, вы из объятий ИИ не вылезаете. Ну и поинтересуйтесь, чем заняты ваши дети. Списывать готовые рефераты из Сети они уже побаиваются, учителя распознают на раз. Поэтому разумно обратиться к GPT, он все сделает хорошо.
Дальше – больше. Из-за того, что поисковые системы перегружены рекламой, они в реальности уже ничего не ищут. Часто проще спросить у GPT, чем продираться через «рекомендованные ответы», то есть рекламу, которые подсовывает вам поисковая машина. Я думаю, уже в следующем году приложение с GPT будет стоять на смартфоне у каждого, и туда будут ходить по много раз в день.
И за чей счет этот банкет? За счет Земли-матери, как выяснилось. Согласно исследованию, сгенерировать одну картинку – это потратить столько энергии, что можно от и до зарядить телефон. Звучит не очень страшно, но зарядка смартфонов считается энергоемким делом.
Можно посчитать и иначе: когда создают 1000 изображений, портят атмосферу так же, как автомобиль, который прошел 6 км. Вы скажете: что такое 6 км. До магазина и обратно. Но представьте, сколько изображений в мире генерируется ежесекундно. Трудно вообразить даже небольшую компанию, которая делает промо или рекламу пусть даже в соцсети, и обходится без ИИ-алгоритмов (а вы все еще платите дизайнеру за то, что он ковыряется в фотошопе). Во всем мире ежедневно ИИ создает 34 миллиона картинок. Давайте умножим на километры и литры бензина!
Текстовые запросы несколько менее энергозатратны, но в целом ИИ жрет электроэнергию как не в себя. Чтобы вы поняли правильно: не вы платите за эту электроэнергию. Она съедается где-то далеко, там, где стоят сервера и другие мощные машины. И, наверное, дочитав до этого места, вы подумали, а, ладно. Если бы я за это платил. Но дело не в оплате. А в том, что для производства электроэнергии надо немного испортить климат и оставить углеродный след. А климат касается всех.
КАК ВСЯ АРГЕНТИНА
То, что ИИ может оказаться лидером по загрязнению атмосферы, известно уже с начала года. Очень много энергии тратится на обучение машин. Так, недавно Microsoft рассматривал возможность построить несколько ядерных реакторов, чтобы запитать свои обучающие центры. Идею обнародовали и как бы пригасили тему, но журналисты заметили, что компания ищет специалистов по ядерной энергетике.
В целом подсчитано, что все нейросети мира тратят за год столько электроэнергии, сколько требуется Аргентине (посмотрите на карту, это большая страна). Или 0,5% мирового энергопотребления. Точно такие же цифры на пике безумия показывала криптоиндустрия с ее майнинговыми фермами. Но там все поутихло, и только энтузиасты (с доступом к халявному электричеству) продолжают добывать биткоины. А ИИ-то на подъеме и по сути только зарождается.
Помимо электричества, много требуется воды для охлаждения серверов, а это тоже штука, чувствительная для климата. Так, Google за 2022 год потратила астрономические 21 миллиард литров воды, что на 20% больше, чем годом ранее.
Само собой, компании скрывают все эти вещи, аккуратно манипулируя статистикой и разбрасывая неприятные цифры по разным страницам обязательных отчетов, чтобы их не спалили. На этом не раз ловили Open AI.
Помимо электричества, много требуется воды для охлаждения серверов, а это тоже штука, чувствительная для климата. / Фото: Shutterstock
ЧТО НЕ ТАК С ЭТИМ ИССЛЕДОВАНИЕМ
На самом деле, практически все. Нет, все, что вы только что прочитали – чистая правда. Но давайте посмотрим немного глубже.
Сразу после выхода исследования раздались голоса, что развитие нейросетей надо приостановить. Как правило, голоса принадлежат тем, кто сам явно или тайно разрабатывает ИИ. Пока конкуренты остановятся и будут клювом щелк-щелк, мы рванем вперед, думают они.
Не все так гладко и по сути.
Во-первых, ИИ становится все менее энергоемким. «Страшные» цифры нарочито подобраны по старым версиям нейросетей. Новые потребляют меньше.
Во-вторых, и это главное. Если считать, давайте считать все.
Возьмем крупную компанию, дизайнер которой несколько сотен раз в день задает нейросети запросы и получает несколько сотен картинок, большинство из которых идет в корзину. Мы уже знаем, что это – энергоемко и оставляет углеродный след.
Несколько лет назад он бы творил эскизы карандашом на бумаге. И эти физические листы летели бы в физическую корзину. Бумага, ее производство. Карандаши и краска. Утилизация мусора. Какой это оставляет углеродный след? Если подсчитать, громадный. Но не считают, потому что такие подсчеты будут противоречить заявленной цели, обвинить ИИ в разогреве планеты.
Человек гадит самим фактом своей деятельности. Но на это можно посмотреть и иначе. Человек – результат естественной эволюции. Природа создала человеческий мозг, который может создавать машины и нейросети. Человек – не захватчик Земли, он ее продукт и порождение. Есть безумная версия, что Природа создала человека, чтобы он сжег запасы нефти и газа, которые тяготят Землю.
Наверное, радикальные экологи хотели бы, чтобы люди не оставляли углеродного следа вовсе. Но тогда придется не жить (не дышать и не есть), а Земля превратится в ледышку, что тоже не очень хорошо.
ПРЯМАЯ РЕЧЬ
Правда ли, что нейросети создают мощный углеродный след?
GPT4 отвечает на этот вопрос специально для КП:
- Нейросети сами по себе не создают углеродный след. Углеродный след является мерой выбросов парниковых газов, таких как углекислый газ, в процессе производства и использования технологий. Однако, процесс обучения и использования нейронных сетей может потреблять большое количество энергии, особенно когда используются мощные вычислительные ресурсы. Если эта энергия производится из источников, которые выделяют большое количество парниковых газов, то можно сказать, что использование нейросетей может привести к увеличению углеродного следа. Однако, существуют также усилия по разработке более энергоэффективных алгоритмов и использованию возобновляемых источников энергии, чтобы сократить этот влияние.
Евгений АРСЮХИН
Заглавное фото: Расходов энергии на искуственный интеллект хватило бы Аргентине на весь год / Фото: Shutterstock
