Независимо дали става въпрос за отговаряне на служебни имейли или за изготвяне на сватбени обети, генеративните инструменти за изкуствен интелект са се превърнали в надежден втори пилот в живота на много хора.

Но все повече изследвания показват, че за всеки проблем, който изкуственият интелект решава, се натрупват скрити екологични разходи.

Всяка дума в подканата за реакция от изкуствен интелект, или така наречения промпт, се разделя на клъстери от числа, наречени „идентификатори на токени“, и се изпраща до огромни центрове за данни – някои по-големи от футболни игрища – захранвани от въглищни или газови централи.

Там купчини големи компютри генерират отговори чрез десетки бързи изчисления, посочва CNN. Целият процес може да отнеме до 10 пъти повече енергия, отколкото обикновено търсене в Google, според често цитирана оценка на Института за изследване на електроенергията.

Но каква вреда нанасяте на природата с подкана, която давате на изкуствения интелект?

За да открият отговора на този въпрос, изследователи в Германия тестват 14 системи с изкуствен интелект, базирани на големи езикови модели (LLM), като им задават както въпроси със свободен, така и въпроси с избираем отговор.

Сложните въпроси са генерирали до шест пъти повече емисии на въглероден диоксид от въпросите с кратки отговори.

Освен това, „по-умните“ LLM с повече способности за разсъждение са генерирали до 50 пъти повече въглеродни емисии от по-простите системи, за да отговорят на същия въпрос, се съобщава в проучването.

„Това ни показва компромиса между консумацията на енергия и точността на производителността на модела“, казва Максимилиан Даунер, докторант в Университета по приложни науки Hochschule München и първи автор на проучването Frontiers in Communication.

Обикновено тези по-умни, по-енергоемки LLM имат десетки милиарди повече параметри – отклоненията, използвани за обработка на идентификатори на токени – отколкото по-малките, по-кратки модели. Той посочва:

„Мислите като за невронна мрежа в мозъка. Колкото повече невронни връзки, толкова повече мислене, за да отговорите на въпрос“.

Какво да направите, за да намалите въглеродния си отпечатък?

Сложните въпроси изискват повече енергия - отчасти поради дългите обяснения, които много модели с изкуствен интелект са обучени да предоставят, казва Даунер.

Ако помолите, например, чатбот с изкуствен интелект да реши алгебричен въпрос вместо вас, той може да ви преведе през стъпките, необходими за намиране на отговора.

„Изкуственият интелект изразходва много енергия, за да бъде учтив, особено ако потребителят е учтив, казвайки „моля“ и „благодаря“, обяснява Даунър.

„Но това само прави отговорите още по-дълги, изразходвайки повече енергия за генериране на всяка дума.“

Поради тази причина Даунър предлага на потребителите да бъдат по-директни, когато общуват с модели с изкуствен интелект. Посочете дължината на желания отговор и го ограничете до едно или две изречения или кажете, че изобщо не се нуждаете от обяснение.

Най-важното, което проучването на Даунър подчертава - не всички модели с изкуствен интелект са създадени еднакво, казва Саша Лучиони, ръководител по климата в компанията за изкуствен интелект Hugging Face.

Потребителите, които искат да намалят въглеродния си отпечатък, могат да бъдат по-внимателни с избора на модел.

„Моделите, специфични за определени задачи, често са много по-малки, по-ефективни и също толкова добри“.

Ако сте софтуерен инженер, който решава сложни проблеми с кодиране всеки ден, може да е необходим модел на изкуствен интелект, подходящ за кодиране.

Но за средностатистическия ученик от гимназията, който иска помощ с домашните, разчитането на мощни инструменти за изкуствен интелект е като използването на цифров калкулатор, захранван с ядрена енергия.

Дори в рамките на една и съща компания за изкуствен интелект, различните предлагани модели могат да се различават по своята разсъждаваща сила, така че проучете кои възможности най-добре отговарят на вашите нужди, казва Даунър.

Когато е възможно, Лучиони препоръчва да се върнете към основни източници - онлайн енциклопедии и телефонни калкулатори - за изпълнение на прости задачи.

Защо е трудно да се измери въздействието на изкуствения интелект върху околната среда?

Определянето на числовото въздействие на изкуствения интелект върху околната среда се оказва предизвикателство.

Проучването отбелязва, че консумацията на енергия може да варира в зависимост от близостта на потребителя до местните енергийни мрежи и хардуера, използван за изпълнение на модели с изкуствен интелект. Това е отчасти причината, поради която изследователите са избрали да представят въглеродните емисии в диапазон, според Даунър.

Освен това, много компании за изкуствен интелект не споделят информация за потреблението си на енергия – или други подробности, като размер на сървъра или техники за оптимизация, които биха могли да помогнат на изследователите да оценят потреблението на енергия, смята Шаолей Рен, доцент по електротехника и компютърно инженерство в Калифорнийския университет в Ривърсайд, който изучава потреблението на вода от изкуствения интелект.

„Не може да се каже, че изкуственият интелект консумира толкова много енергия или вода средно – това просто няма смисъл. Трябва да разгледаме всеки отделен модел и след това да проучим какво използва за всяка задача“.

Един от начините, по които компаниите за изкуствен интелект биха могли да бъдат по-прозрачни, е като разкрият количеството въглеродни емисии, свързани с всяка подкана, предлага Даунър и допълва:

„Като цяло, ако хората бяха по-информирани за средната екологична цена на генериране на отговор, може би щяха да започнат да се замислят: „Наистина ли е необходимо да се превръщам в екшън фигура, само защото ми е скучно?“ Или „Трябва ли да разказвам вицове на ChatGPT, защото нямам какво да правя?“.

Освен това, тъй като все повече компании се стремят да добавят генеративни инструменти с изкуствен интелект към своите системи, хората може да нямат голям избор как или кога да използват технологията, смята Лучиони.

„Не се нуждаем от генеративен изкуствен интелект в уеб търсенето. Никой не е искал чатботове с изкуствен интелект в приложения за съобщения или в социалните медии. Тази надпревара да ги натъпчем във всяка съществуваща технология е наистина вбесяваща, тъй като има реални последици за нашата планета.“

С по-малко налична информация за използването на ресурси от изкуствения интелект, потребителите имат по-малък избор, посочва Рен, добавяйки, че регулаторният натиск за по-голяма прозрачност е малко вероятно да се появи в Съединените щати скоро.

Вместо това, най-голямата надежда за по-енергийно ефективен изкуствен интелект може да се крие в разходната ефективност на използването на по-малко енергия.

„Като цяло, все още съм позитивен за бъдещето. Има много софтуерни инженери, които работят усилено за подобряване на ефективността на ресурсите“, според Рен.

„Други индустрии също консумират много енергия, но това не е причина да се твърди, че въздействието на изкуствения интелект върху околната среда не е проблем. Определено трябва да обърнем внимание.“

Новините на Darik Business Review във Facebook , Instagram , LinkedIn и Twitter !