Utjecaj umjetne inteligencije na okoliš: zabrinutost izvan dezinformacija i prijetnji radnim mjestima

U području umjetne inteligencije (AI), rasprave se često vrte oko dezinformacija i potencijalne prijetnje ljudskim poslovima. Međutim, profesorica sa sveučilišta u Bostonu, Kate Saenko, skreće pozornost na još jednu značajnu zabrinutost – značajan utjecaj generativnih AI alata na okoliš.

Kao istraživač umjetne inteligencije, Saenko izražava zabrinutost zbog troškova energije za izradu modela umjetne inteligencije. U članku na The Conversation, ona naglašava: "Što je AI moćniji, to je potrebno više energije."

Iako je potrošnja energije kriptovaluta poput Bitcoina i Ethereuma izazvala opsežnu raspravu, brzi razvoj umjetne inteligencije nije dobio istu razinu nadzora u smislu njezina utjecaja na planet.

Profesor Saenko nastoji promijeniti ovaj narativ, priznajući ograničene dostupne podatke o ugljičnom otisku jednog generativnog AI upita. Međutim, ona naglašava da istraživanje pokazuje da je potrošnja energije četiri do pet puta veća od potrošnje jednostavnog upita tražilice.

Značajna studija iz 2019. ispituje generativni AI model pod nazivom Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), koji se sastoji od 110 milijuna parametara. Ovaj je model potrošio energiju koja je jednaka povratnom transkontinentalnom letu za jednu osobu tijekom procesa obuke, koristeći jedinice za grafičku obradu (GPU). Parametri, koji vode predviđanja modela i povećavaju složenost, prilagođavaju se tijekom obuke kako bi se smanjile pogreške.

Za usporedbu, Saenko otkriva da je OpenAI-jev model GPT-3, s nevjerojatnih 175 milijardi parametara, potrošio energiju ekvivalentnu 123 osobna vozila s benzinskim pogonom koja su se vozila tijekom jedne godine ili približno 1,287 megavat sati električne energije. Uz to, proizvela je nevjerojatnih 552 tone ugljičnog dioksida. Zanimljivo je da se ovaj utrošak energije dogodio prije nego što su potrošači uopće počeli koristiti model.

Uz rastuću popularnost AI chatbota, kao što su Perplexity AI i Microsoftov ChatGPT integrirani u Bing, situacija je dodatno pogoršana izdavanjem mobilnih aplikacija, čineći ove tehnologije još dostupnijima široj publici.

Srećom, Saenko ističe Googleovu studiju koja predlaže različite strategije za ublažavanje ugljičnog otiska. Korištenje učinkovitijih arhitektura modela, procesora i ekološki prihvatljivih podatkovnih centara može značajno smanjiti potrošnju energije.

Iako jedan veliki model umjetne inteligencije možda neće samostalno uništiti okoliš, Saenko upozorava da bi, ako brojne tvrtke razviju malo drugačije AI robote za različite svrhe, a svaki služi milijunima kupaca, kumulativna potrošnja energije mogla postati značajan problem.

U konačnici, Saenko sugerira da su daljnja istraživanja ključna za povećanje učinkovitosti generativne umjetne inteligencije. Ohrabrujuće, ona ističe potencijal za AI da radi na obnovljivim izvorima energije. Optimiziranjem izračuna kako bi se podudaralo s dostupnošću zelene energije ili lociranjem podatkovnih centara u kojima je obnovljiva energija u izobilju, emisije se mogu smanjiti za izvanredan faktor od 30 do 40 u usporedbi s oslanjanjem na mreže kojima dominiraju fosilna goriva.

Zaključno, dok zabrinutost oko dezinformacija i premještanja radnih mjesta zbog umjetne inteligencije i dalje postoji, naglasak profesora Saenka na utjecaju generativnih alata umjetne inteligencije na okoliš pokreće kritično pitanje. Poziva na pojačano istraživanje i inovativne pristupe kako bi se osiguralo da razvoj umjetne inteligencije bude usklađen s ciljevima održivosti. Čineći to, možemo iskoristiti potencijal umjetne inteligencije, istovremeno smanjujući njezin ugljični otisak, utirući tako put zelenijoj budućnosti.