Искусственный интеллект имеет гигантский углеродный след. Создание одного изображения потребляет столько же электроэнергии, сколько подзарядка сотового телефона.

Сокращение выбросов является одной из современных тенденций. Люди экономят энергию при отоплении, перерабатывают стекло и пластик, выбирают вместо автомобиля общественный транспорт или велосипед. Но тем временем появляются новые источники выбросов углекислого газа, о которых недооценивают или даже вообще не знают. Например, искусственный интеллект.

В новом исследовании исследователи из Университета Карнеги-Меллона описали, насколько современные модели искусственного интеллекта способствуют изменению климата. В настоящее время ими ежедневно пользуются десятки, а возможно, даже сотни миллионов пользователей по всему миру.

Это исследование представляет собой первое систематическое сравнение затрат энергии, связанных с моделями машинного обучения. Ученые в изучалкомпания, которая еще не прошла экспертную оценку, обнаружила, что использование модели искусственного интеллекта для создания одного изображения требует примерно такого же количества энергии, как и зарядка смартфона.

«Люди думают, что ИИ не оказывает никакого воздействия на окружающую среду, что это абстрактная технологическая сущность, живущая где-то в «облаке», — сказала руководитель группы Александра Луччиони. «Но каждое исследование модели искусственного интеллекта имеет цену для планеты, которую важно рассчитать».

Ее команда протестировала 30 наборов данных с использованием 88 моделей и обнаружила, что между различными моделями существуют значительные различия в потреблении электроэнергии и, следовательно, выбросах парниковых газов. Таким образом, они измерили количество выбросов углекислого газа, использованное для выполнения одной задачи.

Оказалось, что больше всего энергии потребляет генератор изображений Stability AI Stable Diffusion XL. За одно задание он произвел почти 1600 граммов углекислого газа. По словам Луччиониевой, это примерно соответствует проезду четырех километров на автомобиле с бензиновым двигателем. Напротив, наименьшие выбросы были связаны с искусственным интеллектом, умеющим писать текстовые задачи.

По словам исследователей, генеративные задачи, создающие новый контент, например изображения и обобщение некоторого текста, обычно более энергозатратны и, следовательно, углеродоемки, чем задачи, которые просто сортируют данные. Это соответствует, например, классификации фильмов.

Авторы также заметили, что использование многоцелевых моделей для выполнения задач по распознаванию является более энергоемким, чем использование моделей для конкретных задач. Это важно, по мнению исследователей, учитывая современные тенденции использования моделей.

«Мы считаем этот последний пункт наиболее убедительным выводом нашего исследования, учитывая текущий сдвиг парадигмы от небольших моделей, настроенных для конкретной задачи, к многозадачным моделям, развернутым для реагирования на шквал пользовательских запросов в режиме реального времени», — сказали они в отчет .

Люди бессмысленно используют ИИ

По мнению Луччиони, такое использование искусственного интеллекта бессмысленно с точки зрения энергопотребления и выбросов: «Если вы выполняете определенное приложение, например поиск по электронной почте, действительно ли вам нужны эти большие модели, способные на все? Я бы сказал, что нет.

Хотя цифры потребления углекислого газа при выполнении таких задач могут показаться небольшими, если их умножить на миллионы пользователей, которые каждый день полагаются на программы на базе искусственного интеллекта, часто с множеством требований, они показывают суммы, которые могут оказать существенное влияние на усилия по сокращению выбросов углекислого газа. экологические отходы.

«Я думаю, что в случае генеративного искусственного интеллекта в целом мы должны знать, где и как мы его используем, и сравнивать его затраты и выгоды», — добавил Луччиони.