Независимо дали става въпрос за отговаряне на служебни имейли или писане на сватбени обети, инструментите за генеративен изкуствен интелект вече са се превърнали в надежден помощник в живота на мнозина. Но нарастващ брой изследвания показват, че за всеки проблем, който ИИ решава, се натрупват скрити екологични разходи.
Всяка дума в дадена заявка към ИИ се разбива на числови групи, наречени „токен идентификатори“ и се изпраща към огромни центрове за данни — някои по-големи от футболни игрища — захранвани от въглищни или газови електроцентрали. Там цели масиви от мощни компютри генерират отговори чрез десетки бързи изчисления.
Според често цитирана оценка на Института за електроенергийни изследвания, целият процес може да изразходва до 10 пъти повече енергия от обикновено търсене в Google. И така, какви са последиците от всяка заявка към ИИ?
За да отговорят на този въпрос, изследователи в Германия тествали 14 модела с голям езиков капацитет (LLM), като им задали въпроси с отворен и с изборен отговор. Резултатите показали, че сложните въпроси генерират до шест пъти повече въглеродни емисии в сравнение с кратките такива. Освен това, „по-умните“ езикови модели, които имат по-големи способности за логическо мислене, генерират до 50 пъти повече въглеродни емисии, за да отговорят на същия въпрос, сочи изследването.
„Това показва каква е цената между енергийната консумация и точността на отговорите,“ казва Максимилиан Даунер, водещ автор на изследването.
Обикновено тези по-интелигентни и енергоемки езикови модели имат десетки милиарди повече параметри – вътрешни „предубеждения“, които обработват токените – в сравнение с по-малките модели.
Сложните въпроси изискват повече енергия и заради дългите обяснения, които повечето ИИ системи са обучени да дават.
„ИИ харчи много енергия, за да бъде учтив – особено ако потребителят е учтив, използвайки фрази като ‘моля’ и ‘благодаря’“, обяснява Даунер. „Но това само удължава отговорите и изисква още повече енергия за генериране на всяка дума.“
Затова той съветва потребителите да бъдат по-преки в комуникацията си с ИИ: да уточняват колко дълъг отговор искат (напр. едно-две изречения) или да заявят, че не желаят обяснение изобщо.
Най-важното е, че не всички ИИ модели са създадени еднакво. Потребителите, които искат да намалят въглеродния си отпечатък, могат съзнателно да избират по-ефективни модели за конкретни задачи.
Когато е възможно се препоръчва да се върнем към основни източници – като онлайн енциклопедии и калкулатори – за изпълнение на прости задачи.
Поставянето на точна стойност на екологичното въздействие на ИИ обаче се оказва предизвикателство. Изследването отбелязва, че консумацията на енергия може да варира в зависимост от близостта на потребителя до локални енергийни мрежи и от използвания хардуер.
Източник: Euronews
