זה אולי נראה כמו קסם. הקלד בקשה ב-ChatGPT, לחץ על כפתור ו- Presto! - הנה ניתוח של חמש פסקאות של שייקספירכְּפָר קָטָןוכבונוס נוסף, זה כתוב בחומש יאמבי. או ספר ל-DALL-E על החיה הכימרית מהחלום שלך, ויוצאת תמונה של היברידית שממית-זאב-כוכבי ים. אם אתה מרגיש מוריד, התקשרולקבל קצת נחמה (SN: 15/6/24, עמ'. 10).
למרות איך זה עשוי להיראות, כל זה לא מתממש יש מאין. כל אינטראקציה עם צ'אט בוט או מערכת AI יצירתית אחרת עוברת דרך חוטים וכבלים למרכז נתונים - מחסן מלא בערימות שרתים שמעבירות את ההנחיות הללו דרך מיליארדי (ואפשרי טריליוני) של פרמטרים שמכתיבים כיצד מודל יצירתי מגיב.
עיבוד ומענה להנחיות גוזלות חשמל, וכך גם התשתית התומכת כמו מאווררים ומיזוג אוויר שמצננים את השרתים המסתחררים. בנוסף לחשבונות החשמל הגדולים, התוצאה היא הרבה פליטות פחמן מחממות אקלים. ייצור חשמל וקירור שרתים גם שואבים טונות של מים, המשמשים לייצור דלק מאובנים ואנרגיה גרעינית, ולמערכות פיזור חום באידוי או נוזלי.
השנה, כשהפופולריות של הבינה המלאכותית הגנרטיבית המשיכה לעלות, אנשי איכות הסביבה השמיעו אזעקה לגבי הטכנולוגיה הזוללת המשאבים הזו. הוויכוח על איך לשקול את העלויות מול היתרונות הפחות מוחשיים שמביאה בינה מלאכותית, כמו הגברת הפרודוקטיביות והגישה למידע, ספוג בחלוקות אידיאולוגיות על המטרה והערך של הטכנולוגיה.
התומכים טוענים שהמהפכה האחרונה ב-AI היא תועלת חברתית, אפילו הכרח, שמקרבת אותנו יותר מאי פעם לבינה כללית מלאכותית, מערכות מחשב בעלות יכולת יתר, שיש הטוענים שיכולות להיות טכנולוגיה משנה פרדיגמה בדומה לעיתונות הדפוס או האינטרנט.
AI גנרטיבי "הוא מאיץ לכל מה שאתה רוצה לעשות", אומר ריק סטיבנס, מנהל מעבדה שותף במעבדה הלאומית של ארגון ומדען מחשבים באוניברסיטת שיקגו. לדעתו, הטכנולוגיה כבר אפשרה רווחי פרודוקטיביות גדולים לעסקים ולחוקרים.
ניתוח אחד מצא עלייה של 40 אחוז בביצועים כאשר עובדים מיומנים השתמשו בכלי AI, הוא מציין. עוזרי AI יכולים להגביר את לימוד אוצר המילים בבתי ספר, הוא מוסיף. או לעזור לרופאים לאבחן ולטפל בחולים, ולשפר את הגישה למידע רפואי, אומרת שרלוט בלאז, חוקרת בינתחומית באוניברסיטת אופסלה בשבדיה, החוקרת נתוני בריאות. בינה מלאכותית גנרטיבית עשויה אפילו לעזור למתכנני ערים לצמצם את התנועה (ולהפחית את פליטת הפחמן בתהליך), או לעזור לסוכנויות ממשלתיות לחזות טוב יותר את מזג האוויר, אומרת פרייה דונטי, מהנדסת חשמל ומדעת מחשבים ב-MIT ומייסדת שותפה של העמותה לשינויי אקלים AI. . הרשימה עוד ארוכה.
כעת, בנקודה קריטית זו, מומחים מתחומים מגוונים כמו כלכלה, הנדסת מחשבים וקיימות עובדים כדי להעריך את הנטל האמיתי של הטכנולוגיה.
ChatGPT וכלים מחוללים אחרים הם רעבים לכוח, אומר אלכס דה פריס, מייסד סוכנות המחקר והייעוץ Digiconomist ודוקטור. מועמד באוניברסיטת Vrije Amsterdam. "ככל שאתה עושה את המודלים האלה גדולים יותר - כמה שיותר פרמטרים, יותר נתונים - הם מתפקדים טוב יותר. אבל כמובן, גדול יותר דורש גם יותר משאבי חישוב כדי לאמן ולהפעיל אותם, דורש יותר כוח", אומר דה פריס, שחוקר את ההשפעה הסביבתית של טכנולוגיות כמו מטבעות קריפטוגרפיים ובינה מלאכותית. "גדול יותר הוא טוב יותר עובד עבור AI גנרטיבי, אבל זה לא עובד עבור הסביבה."
אימון מודלים של בינה מלאכותית לירוק ניתוח של שייקספיר או דימוי של חיה פנטסטית הוא יקר. התהליך כרוך בפיתוח ארכיטקטורת בינה מלאכותית, איסוף ואחסון של חבילות של נתונים דיגיטליים ולאחר מכן קבלת מערכת בינה מלאכותית ומשלבת את הנתונים הללו - שיכולים להסתכם בכל מה שזמין באופן ציבורי באינטרנט - בתהליכי קבלת ההחלטות שלה. חידוד דגמים כדי להיות יותר אנושייםלוקח מאמץ נוסף (SN: 1/27/24, עמ'. 18).
בסך הכל, אימון דגם בודד משתמש יותר באנרגיה מ-100 בתים בארה"ב בשנה. שאילתה ChatGPT משתמשת בערךפי 10 אנרגיה מחיפוש מקוון רגיללפי סוכנות האנרגיה הבינלאומית. כתיבת דוא"ל עם צ'אט בוט בינה מלאכותית יכולה לקחת פי שבעה אנרגיה מטעינה מלאה של אייפון 16, כמה חוקרים מעריכים.
למרות שהכשרה היא ללא ספק משאב גדול, כאשר מיליוני אנשים מסתמכים על צ'טבוטים עבור משימות יומיומיות, זה מצטבר, אומר שאולי רן, מהנדס חשמל ומחשבים באוניברסיטת קליפורניה, ריברסייד. עד כדי כך שתחום הבינה המלאכותית יוכל בקרובלשאוב אנרגיה מדי שנה כמו הולנד, דה פריס מוערך בשנת 2023 בג'אוּל. בהתחשב בצמיחה המהירה של AI הגנרטיבי, המסלול הנוכחי כבר חורג מהתחזית.
חזיר אנרגיה
מענה לשאילתת ChatGPT בודדת דורש יותר חשמל מאשר חיפוש בודד בגוגל.
דרישות האנרגיה היומיות הכוללות של חיפוש Google עולות כיום על זו של ChatGPT מכיוון שהיא מטפלת בכ-8.5 מיליארד חיפושים מדי יום בהשוואה ל-13 מיליון שאילתות יומיות של ChatGPT. אימון מודל AI יצירתי כמו ChatGPT הוא ירידת אנרגיה עצומה, אבל השימוש הפרטני לאורך זמן מצטבר.
וזה רק חשמל.עשר עד 50 שאילתות ChatGPT משתמשות בחצי ליטר מים, לפי ניתוח משנת 2023 של רן ועמיתיו. גם זו התבררה כזלזול גדול, הוא אומר, בהפחתת פי ארבע.
כמה מהנדסים ומומחי בינה מלאכותית חולקים על המספרים הללו. "אני לא מבין מה המדע מאחורי [הערכות] אלה", אומר דיוויד פטרסון, מהנדס בגוגל ופרופסור אמריטוס באוניברסיטת קליפורניה, ברקלי. "הדרך היחידה שאני יכול לדמיין לקבל תשובה [מדויקת] תהיה בשיתוף פעולה הדוק עם חברה כמו גוגל."
כרגע, זה בלתי אפשרי. חברות טכנולוגיה מפרסמות מידע מוגבל על מרכזי הנתונים ודגמי הבינה המלאכותית שלהן, אומרים דה פריס ורן. אז קשה להעריך במדויק את העלות מהעריסה לקבר של AI או לחזות את העתיד. בהערכות שלהם, שני החוקרים הסתמכו על פרוקסי, כגון מספרי ייצור של שרתי AI מחברת הטכנולוגיה Nvidia או שילוב של ידע על מיקומי מרכזי נתונים עם מידע מדוחות קיימות ארגוניים.
עם זאת, מגמות בעולם האמיתי מצביעות על התיאבון האנרגטי הרעוע של AI. במשך עשרות שנים לפני תנופת הבינה המלאכותית הגנרטיבית, שיפורי היעילות פיצו על הדרישה הגוברת לאנרגיה שמגיעה עם הרחבות במרכזי נתונים ומחשוב, אומר אנדרו צ'יין, מדען מחשבים באוניברסיטת שיקגו. זה השתנה. עד סוף 2020, הרחבת מרכז הנתונים החלה לעלות על שיפורי היעילות, הוא אומר. צריכת האנרגיה המדווחת העצמית של גוגל וגם של מיקרוסופט הוכפלה יותר מהכפילה בין 2019 ל-2023. השחרור של ChatGPT בסוף 2022 התחיל בטירוף בינה מלאכותית - מה שהחמיר את הבעיה, אומר Chien. לפני 2022, הביקוש הכולל לאנרגיה בארצות הברית היה יציב במשך כ-15 שנים. עכשיו זה עולה.
"הדרך הקלה ביותר לחסוך באנרגיה היא לא לעשות כלום", אומר פטרסון. אבל "התקדמות כרוכה בהשקעה ובעלויות". בינה מלאכותית גנרטיבית היא טכנולוגיה צעירה מאוד, ועצירה עכשיו תחסום את הפוטנציאל שלה, הוא טוען. "מוקדם מדי לדעת ש[בינה מלאכותית גנרית] לא יפצה יותר על ההשקעה."
נתיב בר-קיימא יותר עבור AI
ההחלטה לא צריכה להיות בין השבתה מוחלטת של פיתוח בינה מלאכותית גנרית או לאפשר לו להמשיך ללא מעצורים. במקום זאת, רוב המומחים מציינים שיש דרך אחראית יותר לגשת לטכנולוגיה, לצמצם את הסיכונים ולמקסם את התגמולים.
מדיניות המחייבת חברות לחשוף היכן וכיצד הן משתמשות בבינה מלאכותית, כמו גם את צריכת האנרגיה המקבילה, תהיה צעד בכיוון הנכון, אומרת לין קאק, מומחית למדעי המחשב ומדיניות ציבורית בבית הספר הרטי בברלין. הסדרת השימושים בטכנולוגיה והגישה אליה עשויה להתברר כקשה, אבל קאאק אומר שזה המפתח למזעור הנזק הסביבתי והחברתי.
אולי לא כולם, למשל, צריכים להיות מסוגלים לייצר באופן חופשי שיבוטים קוליים ותמונות פוטוריאליסטיות בלחיצה אחת. האם עלינו לשפוך את אותה כמות משאבים לתמיכה במכונת ממים יצירתית כפי שאנו עושים להפעלת מודל חיזוי הוריקן?
מחקר נוסף על מגבלות הטכנולוגיה יכול גם לחסוך הרבה צריכה חסרת תועלת. AI "חזק מאוד בסוגים מסוימים של יישומים, אבל חסר תועלת לחלוטין באחרים", אומר קאק.
בינתיים, מרכזי נתונים ומפתחי בינה מלאכותית יכולים לנקוט בצעדים כדי להפחית את פליטת הפחמן והשימוש במשאבים שלהם, אומר Chien. שינויים פשוטים כמו אימון מודלים רק כאשר יש מספיק חשמל ללא פחמן על הרשת (נניח, בימי שמש כאשר פאנלים סולאריים מייצרים עודף אנרגיה) או הפחתה עדינה של ביצועי המערכת בזמנים של ביקוש לאנרגיה שיא עשויים לעשות הבדל מדיד. החלפת קירור אידוי עתיר מים בקירור טבילה בנוזל או באסטרטגיות אחרות בלולאה סגורה המאפשרות מיחזור מים תצמצם את הביקוש.
כל אחת מהבחירות הללו כרוכה בהתפשרויות. מערכות חסכוניות יותר בפחמן משתמשות בדרך כלל יותר מים, אומר רן. אין פתרון אחד שמתאים לכולם. האלטרנטיבה לבחון ולתמרץ את האפשרויות הללו - גם אם הן מקשות מעט על חברות לפתח מודלים של בינה מלאכותית יותר ויותר - היא לסכן חלק מהגורל הסביבתי הקולקטיבי שלנו, הוא אומר.
"אין שום סיבה להאמין שהטכנולוגיה תציל אותנו", אומר צ'יין - אז למה לא לגדר את ההימורים שלנו?
