Tehisintellekti (AI) valdkonnas keerlevad arutelud sageli valeinformatsiooni ja võimaliku ohu ümber inimeste töökohtadele. Bostoni ülikooli professor Kate Saenko juhib aga tähelepanu veel ühele olulisele probleemile – generatiivsete AI-tööriistade olulisele keskkonnamõjule.
AI-uurijana väljendab Saenko muret tehisintellektimudelite ehitamise energiakulude pärast. Ajakirja The Conversation artiklis rõhutab ta: "Mida võimsam on AI, seda rohkem energiat see võtab."
Kuigi krüptovaluutade, nagu Bitcoin ja Ethereum, energiatarbimine on pälvinud ulatuslikke arutelusid, ei ole tehisintellekti kiiret arengut planeedile avaldatud mõju osas samal tasemel kontrollitud.
Professor Saenko eesmärk on seda narratiivi muuta, tunnistades üksikute generatiivse AI-päringu süsiniku jalajälje kohta saadaolevate andmete piiratud arvu. Siiski rõhutab ta, et uuringud näitavad, et energiatarbimine on neli kuni viis korda suurem kui lihtsa otsingumootori päring.
Märkimisväärne 2019. aasta uuring uurib generatiivset AI mudelit nimega Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), mis koosneb 110 miljonist parameetrist. See mudel tarbis treeningprotsessi ajal energiat, mis võrdub ühe inimese mandritevahelise edasi-tagasi lennuga, kasutades graafikaprotsessoreid (GPU). Parameetreid, mis juhivad mudeli ennustusi ja suurendavad keerukust, kohandatakse treeningu ajal vigade vähendamiseks.
Võrdluseks paljastab Saenko, et OpenAI GPT-3 mudel, millel on hämmastavad 175 miljardit parameetrit, tarbis energiat, mis võrdub 123 bensiinimootoriga sõiduautoga, millega sõideti ühe aasta jooksul või umbes 1,287 megavatt-tundi elektrit. Lisaks tekitas see hämmastavalt 552 tonni süsinikdioksiidi. Tähelepanuväärne on, et see energiakulu tekkis enne, kui ükski tarbija hakkas mudelit kasutama.
Seoses tehisintellekti vestlusrobotite, nagu Perplexity AI ja Bingisse integreeritud Microsofti ChatGPT, populaarsuse tõus halvendab olukorda veelgi mobiilirakenduste väljalaskmine, muutes need tehnoloogiad laiemale publikule veelgi kättesaadavamaks.
Õnneks tõstab Saenko esile Google'i uuringu, mis pakub välja erinevaid strateegiaid süsiniku jalajälje leevendamiseks. Tõhusamate mudeliarhitektuuride, protsessorite ja keskkonnasõbralike andmekeskuste kasutamine võib oluliselt vähendada energiatarbimist.
Kuigi üksainus suur tehisintellekti mudel ei pruugi üksi keskkonda laastada, hoiatab Saenko, et kui paljud ettevõtted töötavad erinevatel eesmärkidel välja veidi erinevaid tehisintellekti roboteid, millest igaüks teenindab miljoneid kliente, võib kumulatiivne energiakasutus muutuda oluliseks probleemiks.
Lõppkokkuvõttes viitab Saenko, et edasised uuringud on generatiivse AI tõhususe suurendamiseks hädavajalikud. Ta rõhutab julgustavalt tehisintellekti potentsiaali töötada taastuvatel energiaallikatel. Optimeerides arvutusi nii, et see langeks kokku rohelise energia kättesaadavusega või paigutades andmekeskused, kus on palju taastuvenergiat, saab heitkoguseid vähendada märkimisväärse teguri võrra 30–40, võrreldes fossiilkütustel domineerivate võrkude kasutamisega.
Kokkuvõtteks võib öelda, et kuigi AI-st tingitud valeinformatsiooni ja töökohtade ümberpaigutamise mure püsib, tõstatab professor Saenko rõhk generatiivsete tehisintellekti tööriistade keskkonnamõjule kriitilise probleemi. See nõuab rohkem teadusuuringuid ja uuenduslikke lähenemisviise tagamaks, et tehisintellekti arendamine on kooskõlas jätkusuutlikkuse eesmärkidega. Seda tehes saame rakendada tehisintellekti potentsiaali, minimeerides samal ajal selle süsiniku jalajälge, sillutades seega teed rohelisemale tulevikule.
Allikas: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-desinformation-and-job-threats/