Ціна штучного розуму: скільки енергії витрачає ШІ на відповіді

Інструменти генеративного штучного інтелекту стали надійним помічником у житті багатьох людей. Втім, дедалі більша кількість досліджень свідчить, що робота таких сервісів має негативні наслідки для екології.

Як повідомляє видання CNN, кожне слово в команді штучного інтелекту розбивається на кластери чисел, які називаються "ідентифікаторами токенів", і надсилається до величезних центрів обробки даних. Деякі з яких більші за футбольні поля, а працюють на вугільних або газових електростанціях. Там сервери генерують відповіді за допомогою десятків швидких обчислень.

"Згідно з часто цитованою оцінкою Інституту досліджень електроенергетики, весь процес може зайняти до 10 разів більше енергії, ніж звичайний пошук у Google", — наголошує видання.

Тож, задля того, щоб встановити, яка шкода завдається штучним інтелектом, коли він відповідає на одне запитання, дослідники з Німеччини протестували 14 систем ШІ на основі LLM. Дослідники ставили їм як запитання з вільною відповіддю, так і запитання з вибором однієї правильної відповіді. Складні запитання призводили до викидів вуглекислого газу до шести разів більше, ніж запитання з лаконічними відповідями.

"Крім того, згідно з дослідженням, "розумніші" LLM з більшими можливостями міркування виробляли до 50 разів більше викидів вуглецю, ніж простіші системи для відповіді на те саме запитання", — додає CNN. 

Зазвичай ці розумніші LLM мають на десятки мільярдів більше параметрів — упереджень, що використовуються для обробки ідентифікаторів токенів — ніж менші, простіші моделі. Це можна уявити як нейронну мережу в мозку. Так, чим більше нейронних зв'язків, тим більше роздумів система може зробити, щоб відповісти на запитання.

Вчені зауважили, що складні питання вимагають більше енергії, частково через довгі пояснення, які навчені надавати багато моделей штучного інтелекту. Якщо користувач попросить чат-бота зі штучним інтелектом розв'язати алгебраїчне питання, він може провести людину через кроки, необхідні для пошуку відповіді.

"Штучний інтелект витрачає багато енергії на ввічливість, особливо якщо користувач ввічливий, кажучи "будь ласка" та "дякую", але це лише робить їхні відповіді ще довшими, витрачаючи більше енергії на генерацію кожного слова", — наголосили дослідники.

Саме з цієї причини науковці пропонують користувачам бути більш прямолінійними у спілкуванні з моделями штучного інтелекту. Варто вказати бажану довжину відповіді та обмежити  її одним-двома реченнями, або ж сказати, що користувачеві взагалі не потрібні пояснення.

Водночас виявилося складним завданням оцінити вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище. У дослідженні зазначається, що споживання енергії може змінюватися залежно від близькості користувача до місцевих енергетичних мереж та обладнання, яке використовується для запуску моделей штучного інтелекту. Частково саме через це вчені вирішили представити викиди вуглецю в межах певного діапазону.

"Крім того, багато компаній, що займаються штучним інтелектом, не діляться інформацією про споживання енергії, або такими деталями, як розмір сервера чи методи оптимізації, які могли б допомогти дослідникам оцінити споживання енергії", — додали науковці.

Так, вчені прийшли до висновку, що стверджувати, що штучний інтелект споживає в середньому стільки енергії чи води — це просто не має значення. Науковцям потрібно розглянути кожну окрему модель ШІ, а потім вивчити, що вона використовує для кожного завдання.

"Загалом, якби люди були більше поінформовані про середню екологічну "вартість" генерування відповіді, вони, можливо, почали б думати: "чи маю я розповідати жарти про ChatGPT, бо мені нічого робити", — додали автори дослідження.

Оскільки все більше компаній прагнуть додавати генеративні інструменти штучного інтелекту до своїх систем, у людей може не бути особливого вибору, як і коли використовувати цю технологію. Науковці зауважують, що людям не потрібен генеративний штучний інтелект у веб-пошуку. 

"Ці перегони за їх впровадженням у кожну наявну технологію справді обурює, оскільки вона має реальні наслідки для нашої планети", — наголосили вчені.

Науковці зауважили, що багато розробників програмного забезпечення наполегливо працюють над підвищенням ефективності використання ресурсів. Інші галузі також споживають багато енергії, але це не привід вважати, що вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище не є проблемою. Людству точно варто звернути на це увагу.