ИИ приближает климатический кризис, согласно ведущему эксперту

Признанная американским журналом Time одной из 100 самых влиятельных персон в мире ИИ в 2024 году, канадский компьютерщик русского происхождения в течение нескольких лет пыталась количественно оценить выбросы таких ИИ моделей, как ChatGPT или Midjourney.

«Я нахожу особенно разочаровывающим тот факт, что генеративный ИИ используется для поиска в Интернете», — отмечает исследователь, беседовавшая с Agence France-Presse (AFP) в кулуарах монреальской конференции по искусственному интеллекту ALL IN.

Языковые модели, на которых основаны ChatGPT и другие нейросети, требуют огромных вычислительных мощностей для обучения на миллиардах точек данных, для чего необходимы мощные серверы. Кроме того, требуется энергия для ответа на запросы каждого пользователя.

Вместо того чтобы просто извлекать информацию, «как это делает, например, поисковая система, чтобы найти столицу страны», программы ИИ «генерируют новую информацию», что делает все это «гораздо более энергоемким», объясняет Саша Луччиони.

По данным Международного энергетического агентства, в 2022 году совокупное потребление электроэнергии секторами ИИ и криптовалют составит около 460 тераватт-часов — 2 % от общего объема мирового производства.

Будучи ведущим исследователем проблемы влияния искусственного интеллекта на климат, Луччиони в 2020 году приняла участие в создании инструмента для разработчиков, позволяющего количественно оценить «углеродный след» от выполнения того или иного фрагмента кода. С тех пор «CodeCarbon» был загружен пользователями более миллиона раз.

Возглавляя климатическую стратегию стартапа Hugging Face, платформы для обмена моделями искусственного интеллекта с открытым доступом, она сейчас работает над созданием системы сертификации алгоритмов.

По аналогии с программой Агентства по охране окружающей среды США, которая присуждает баллы на основе энергопотребления электронных аппаратов и приборов, она позволит узнать энергопотребление ИИ-продукта, чтобы побудить пользователей и разработчиков «принимать более правильные решения».

«Мы не учитываем расход воды или редких материалов, но, по крайней мере, мы знаем, что для конкретной задачи мы можем измерить энергоэффективность и сказать, что у этой модели A+, а у той — D».

Для разработки своего инструмента Луччиони экспериментирует с генеративными моделями ИИ, которые доступны всем или имеют открытый исходный код, но она также хотела бы использовать коммерческие модели от Google или OpenAI, которые неохотно соглашаются на это.

Хотя Microsoft и Google обязались достичь углеродной нейтральности к концу десятилетия, в 2023 году американские технологические гиганты увидели, что их выбросы парниковых газов резко возросли из-за ИИ: на 48 % для Google по сравнению с 2019 годом и на 29 % для Microsoft по сравнению с 2020 годом.

«Мы приближаем климатический кризис», — говорит Луччиони, призывая технологические компании к большей прозрачности.

Решение, по ее словам, может прийти от правительств, которые на данный момент «действуют вслепую», не зная, «что содержится в наборах данных и как обучаются алгоритмы».

По словам Луччиони, также необходимо «объяснить людям, что генеративный ИИ может и чего не может сделать, и какой ценой».

В своем последнем исследовании Саша продемонстрировала, что создание изображения высокой четкости с помощью искусственного интеллекта потребляет столько же энергии, сколько полная зарядка аккумулятора мобильного телефона.

Она подчеркивает, что идея заключается не в том, чтобы противостоять ИИ, а в том, чтобы выбирать правильные инструменты и использовать их с умом.