Мы все пользуемся плодами работы искусственного интеллекта, даже если не осознаём этого

Мы все пользуемся плодами работы искусственного интеллекта, даже если не осознаём этого. Поисковая выдача Яндекса или Гугла давно уже не простая выборка из каталога, а тонкий подбор того, что хотят показать именно нам. Рекламные предложения основаны на нашем потребительском портрете. Алгоритмы центра управления уличными видеокамерами способны не только распознавать лица и номера автомобилей, но и анализировать поведение людей и машин.

И это лишь малая часть того, чем могут похвастаться разработчики нейросетевых решений. Илон Маск заявил недавно, что новые модели искусственного интеллекта станут умнее человека уже к концу 2025 года, причём обучение этих моделей тормозится только нехваткой высокопроизводительных чипов. При наращении их производства так называемый общий искусственный интеллект (artificial general intelligence) к концу десятилетия сможет выполнять практически все мыслимые интеллектуальные задачи.

Человечество сможет больше не думать.

Это звучит страшно, но размышлять о последствиях такого воздействия ИИ должны философы.

Со своей стороны, будучи экологом-общественником, вижу огромную проблему в другом: ИИ уже сейчас с колоссальной скоростью пожирает наши ресурсы. И в свежей научной статье специалисты Массачусетского технологического института (МТИ) подтверждают, что ситуация выходит из-под контроля:

«Вычислительная мощность, необходимая для обучения генеративных моделей ИИ, таких как GPT-4 от OpenAI, которые часто имеют миллиарды параметров, может потребовать колоссального количества электроэнергии, что приводит к увеличению выбросов углекислого газа и нагрузке на электросети».

Например, у одной только корпорации Amazon более 100 центров обработки данных по всему миру, в каждом из которых находится около 50 000 мощнейших серверов, которые компания использует для поддержки облачных вычислительных сервисов.

«Кластер обучения генеративного ИИ может потреблять в семь или восемь раз больше энергии, чем типичная вычислительная нагрузка».

Потребности центров обработки данных в электроэнергии в Северной Америке выросли с 2688 МВт?ч в конце 2022 г. до 5341 МВт?ч год спустя – в два раза! В 2022 году центры обработки данных по всему миру потребили 460 тераватт-часов, на 2026 год запланировано уже 1050 тераватт. Для понимания, это примерно равно общему потреблению электроэнергии Японией или Россией. Конечно, не все эти мощности заняты именно искусственным интеллектом, но в МТИ утверждают, что именно его развитие привело к взрывному росту расходов электричества. Запрос ChatGPT потребляет примерно в пять раз больше электроэнергии, чем традиционный веб-поиск.

Будто этого мало, одновременно растёт потребление энергии для майнинга – около 140 тераватт-часов в 2023 году.

К тому же для охлаждения всего этого оборудования используется огромное количество воды, что уже сейчас создаёт дополнительную нагрузку на местные системы водоснабжения.

Углеродный след от производства электроэнергии усугубляется выбросами, связанными с изготовлением и транспортировкой чипов, начиная с добычи применяемых в них материалов. В 2022 году три основных производителя (NVIDIA, AMD и Intel) поставили в центры обработки данных 2,67 млн графических процессоров, год спустя – 3,85 млн. Опять же, колоссальный рост!

Похоже, настали времена, когда государства обязаны вмешаться в этот бизнес. Если разработчики ИИ не способны умерить свои аппетиты, им необходимо помочь.

Источник: vk.com

Комментарии: