Жасалма интеллект (AI) чөйрөсүндө талкуулар көбүнчө туура эмес маалыматтын жана адамдардын жумушуна потенциалдуу коркунучтун тегерегинде болот. Бирок, Бостон университетинин профессору Кейт Саенко көңүлдү дагы бир олуттуу кооптонууга бурат - генеративдик интеллект куралдарынын айлана-чөйрөгө олуттуу таасири.
AI изилдөөчүсү катары Саенко AI моделдерин куруунун энергия чыгымдары тууралуу кооптонууну жаратат. The Conversation журналындагы макаласында ал мындай деп баса белгилеген: «AI канчалык күчтүү болсо, ошончолук көп энергия талап кылынат».
Биткойн жана Ethereum сыяктуу криптовалюталардын энергияны керектөө кеңири талкууларды жаратып жатканы менен, AIнын тез өнүгүшү планетага тийгизген таасири боюнча бирдей деңгээлде текшерүүгө алынган эмес.
Профессор Саенко бир генеративдик AI суроосунун көмүртек изи боюнча чектелген маалыматтарды моюнга алып, бул баянды өзгөртүүнү көздөйт. Бирок, ал изилдөөлөр энергия керектөө жөнөкөй издөө системасынын суроосуна караганда төрт-беш эсе жогору экенин баса белгилейт.
2019-жылдагы көрүнүктүү изилдөө 110 миллион параметрден турган Трансформаторлордун эки багыттуу коддоочу өкүлчүлүктөрү (BERT) деп аталган генеративдик AI моделин карайт. Бул модель окуу процессинде графикалык иштетүү бирдиктерин (GPU) колдонуу менен бир адам үчүн эки тараптуу трансконтиненталдык учууга барабар энергияны сарптады. Моделдин болжолдоолорун жетектеген жана татаалдыгын жогорулаткан параметрлер каталарды азайтуу үчүн тренинг учурунда туураланат.
Салыштыруу үчүн, Саенко OpenAIдин GPT-3 модели таң калыштуу 175 миллиард параметр менен бир жыл бою айдаган 123 бензин менен жүрүүчү жүргүнчү ташуучу унаага же болжол менен 1,287 мегаватт саат электр энергиясына барабар энергия керектегенин ачыктады. Кошумчалай кетсек, ал укмуштуудай 552 тонна көмүр кычкыл газын чыгарган. Кызыктуусу, бул энергия чыгымы кандайдыр бир керектөөчүлөр моделди колдоно баштаганга чейин болгон.
Perplexity AI жана Microsoft'тун Bingге интеграцияланган ChatGPT сыяктуу AI чатботторунун популярдуулугу өсүп жаткандыктан, кырдаал мобилдик тиркемелерди чыгаруу менен ого бетер курчуп, бул технологияларды кеңири аудитория үчүн ого бетер жеткиликтүү кылууда.
Бактыга жараша, Саенко Google тарабынан көмүртектин изин азайтуу үчүн ар кандай стратегияларды сунуш кылган изилдөөнү баса белгилейт. Эффективдүү моделдик архитектураларды, процессорлорду жана экологиялык таза маалымат борборлорун колдонуу энергияны керектөөнү олуттуу кыскарта алат.
Бир эле чоң AI модели айлана-чөйрөнү кыйратпаса да, Саенко эгер көптөгөн компаниялар ар кандай максаттар үчүн бир аз башкача AI ботторун иштеп чыгышса, ар бири миллиондогон кардарларды тейлесе, кумулятивдүү энергия колдонуу олуттуу тынчсыздануу жаратышы мүмкүн деп эскертет.
Акыр-аягы, Саенко генеративдик интеллекттин эффективдүүлүгүн жогорулатуу үчүн мындан аркы изилдөөлөр маанилүү деп эсептейт. Кубанычтуу, ал AI кайра жаралуучу энергия булактарында иштөө мүмкүнчүлүгүн баса белгилейт. Жашыл энергиянын болушуна дал келүү үчүн эсептөөнү оптималдаштыруу же кайра жаралуучу энергия көп болгон маалымат борборлорун аныктоо менен, казылып алынуучу отун басымдуулук кылган тармактарга караганда, эмиссияларды 30дан 40ка чейин бир топ эсеге кыскартууга болот.
Жыйынтыктап айтканда, жасалма интеллекттин айынан туура эмес маалымат жана жумуш ордун алмаштыруу боюнча кооптонуулар сакталып жатканы менен, профессор Саенконун генеративдик интеллект куралдарынын айлана-чөйрөгө тийгизген таасирине басым жасоосу орчундуу маселени жаратат. Ал AI өнүгүүсү туруктуулук максаттарына шайкеш келүүсүн камсыздоо үчүн изилдөөлөрдү жана инновациялык ыкмаларды көбөйтүүнү талап кылат. Муну менен биз AIнын потенциалын колдоно алабыз, ошол эле учурда анын көмүртек изин азайтып, жашыл келечекке жол ача алабыз.
Source: https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/