Дискуссия об углеродном следе ИИ не так проста, как кажется: почему исследования расходятся во мнениях в 200 раз

_август2025

Когда компания KnownHost опубликовала исследование, в котором утверждалось, что ChatGPT производит CO2, эквивалентный выбросам более 250 трансатлантических рейсов в месяц, реакция технологического мира была предсказуемой. Экологические активисты обратили внимание на цифру в 260 930 килограммов ежемесячных выбросов. Технологические оптимисты отвергли это как запугивание. Но за методологическими деталями скрывалась более тревожная правда: никто на самом деле не знает, каков реальный углеродный след ИИ.

Проблема не только в разногласиях по поводу цифр. Дело в том, что исследователи, по сути, измеряют разные вещи и называют их одним и тем же. Некоторые сосредотачиваются на прямом потреблении энергии во время обработки запросов. Другие учитывают амортизированные затраты на обучение. Третьи принимают во внимание инфраструктуру охлаждения, передачу данных по сети и даже углеродные затраты на производство графических процессоров. В результате получаются оценки от 0,38 до 68 граммов CO2 на один запрос — разброс, который делает всю дискуссию практически бессмысленной.

Этот методологический хаос имеет реальные последствия. Дизайнеры принимают решения, основываясь на экологических проблемах, которые невозможно количественно оценить. Компании разрабатывают стратегии устойчивого развития, связанные с использованием ИИ, без надежных показателей. А пользователи задаются вопросом, является ли их привычка использовать ChatGPT незначительной или катастрофической с точки зрения воздействия на окружающую среду.

Оглавление:

Методологические споры, стоящие за совершенно разными оценками

Проблема прозрачности, которую никто не хочет решать

Во сколько на самом деле обходится окружающей среде использование сложных логических рассуждений.

Вопрос инфраструктуры, который затмевает вопрос индивидуального использования.

Как проектные решения влияют на воздействие на окружающую среду в масштабах всей страны

Выходя за рамки игры с цифрами

Методологические споры, стоящие за совершенно разными оценками

Наиболее показательным аспектом дискуссии об углеродном следе ИИ являются не выводы, к которым приходят исследователи, а предположения, на которых они основываются.

Проблема прозрачности, которую никто не хочет решать

Более глубокая проблема, лежащая в основе всех этих конкурирующих оценок, заключается в том, что компании, располагающие реальными данными, не делятся ими. OpenAI не опубликовала подробные показатели энергопотребления для ChatGPT. Microsoft Azure, на которой размещены ChatGPT и многие другие приложения ИИ, предоставляет общие обязательства в области устойчивого развития, такие как достижение углеродной нейтральности к 2030 году, но не детализированные данные об использовании для конкретных рабочих нагрузок ИИ. Аналогично, в экологических отчетах Google обсуждаются совокупные выбросы центров обработки данных, но не приводится разбивка потребления по конкретным задачам ИИ.

Эта непрозрачность не случайна. Энергоэффективность стала конкурентным преимуществом в разработке ИИ. Компании вкладывают значительные средства в оптимизацию своей инфраструктуры, и раскрытие подробных показателей потребления фактически предоставит конкурентам ценную информацию об их операционной эффективности и архитектурных решениях.

В результате независимые исследователи вынуждены восстанавливать оценки, основываясь на неполной информации. Им может быть известно, что потребление воды компанией Microsoft увеличилось на 34% в 2022 году, что в значительной степени объясняется разработкой ИИ. Они могут оценить вычислительные требования для обучения GPT-4 на основе архитектуры модели и продолжительности обучения. Но по сути, они делают обоснованные предположения об операционных деталях, определяющих фактическое воздействие на окружающую среду.

Во сколько на самом деле обходится окружающей среде использование сложных логических рассуждений.

Один из наиболее существенных пробелов в популярных дискуссиях об углеродном следе ИИ — это значительная вариативность вычислительных требований для разных типов запросов. Предположение о том, что все взаимодействия в ChatGPT оказывают одинаковое воздействие на окружающую среду, в корне неверно понимает, как на самом деле работают большие языковые модели.

Недавние исследования, проведенные в институте и показавшие, что сложные рассуждения могут увеличить выбросы в шесть раз по сравнению с базовым уровнем, указывают на более сложную реальность. Когда вы просите ChatGPT «пошагово обдумать» или проанализировать несколько сценариев, вы запрашиваете не просто более длинный ответ. Вы запускаете вычислительные процессы, требующие значительно больше циклов графического процессора, выделения памяти и времени обработки.

Последствия выходят за рамки индивидуальных моделей использования. По мере совершенствования возможностей ИИ и повышения уровня сложности методов ввода запросов пользователями, средняя вычислительная стоимость одного запроса, вероятно, возрастет. Первые пользователи ChatGPT часто задавали простые вопросы, на которые можно было ответить с помощью относительно простого сопоставления шаблонов. Сегодня опытные пользователи создают сложные запросы, которые доводят модели до предела их вычислительных возможностей.

Вопрос инфраструктуры, который затмевает вопрос индивидуального использования.

Хотя акцент на выбросах на один запрос привлекает внимание СМИ, он заслоняет более важные экологические вопросы, связанные с развитием инфраструктуры ИИ.

_По мере роста спроса на возможности искусственного интеллекта, углеродный след производства оборудования для удовлетворения этого спроса становится все более значительным._

Как проектные решения влияют на воздействие на окружающую среду в масштабах всей страны

Для дизайнеров неопределенность в отношении углеродного следа ИИ создает фундаментальную проблему: как проектировать ответственные решения на основе ИИ, если невозможно точно измерить их экологические издержки? Но эта неопределенность не снимает ответственности за дизайн — она смещает акцент с оптимизации конкретных показателей на разработку шаблонов, которые снижают ненужную вычислительную нагрузку.

_Пользователи, уточняющие свои запросы посредством многократного обмена данными, могут создавать в 5-10 раз большую вычислительную нагрузку, чем те, кто составляет исчерпывающие первоначальные запросы._

Выходя за рамки игры с цифрами

Дискуссия об углеродном следе ИИ выявляет более широкую проблему в том, как мы оцениваем воздействие новых технологий на окружающую среду. Нам нужны простые показатели, позволяющие принимать четкие решения, но сложные системы сопротивляются простым измерениям. Решение заключается не в более точных цифрах, а в более совершенных методах принятия решений в условиях неопределенности.

Это означает смещение акцента с точных вычислений по каждому запросу на системные вопросы о разработке и внедрении ИИ. Как обеспечить, чтобы возможности ИИ решали проблемы, оправдывающие их экологические издержки? Как проектировать системы ИИ, которые со временем становятся более экологически эффективными? Как сбалансировать потенциальные преимущества ИИ, включая экологические приложения, такие как моделирование климата и оптимизация энергопотребления, с их непосредственным потреблением энергии?

Источник: www.designwhine.com

Комментарии: